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Foundation Model
Definition
Ein Foundation Model ist ein großes KI-Modell, das in großem Maßstab auf breiten, allgemeinen Daten trainiert wurde und sich für viele nachgelagerte Aufgaben anpassen lässt — über Prompting, Retrieval oder Fine-Tuning —, statt für eine einzige enge Aufgabe gebaut zu sein.
So funktioniert es
Foundation Models werden auf enormen, vielfältigen Datensätzen vortrainiert, was ihnen breite allgemeine Fähigkeiten gibt. Statt für jede Aufgabe ein neues Modell zu trainieren, passen Teams ein Foundation Model für viele Zwecke an — Zusammenfassung, Klassifikation, Chat, Code — über Prompting, RAG oder Fine-Tuning.
Große Sprachmodelle sind die bekanntesten Foundation Models, doch der Begriff umfasst auch multimodale Modelle, die neben Text auch Bilder, Audio und andere Daten verarbeiten.
Warum es im Support wichtig ist
Foundation Models sind die Allzweckmotoren, auf denen KI-Supportwerkzeuge aufsetzen. Eine Supportplattform trainiert in der Regel kein eigenes Modell — sie passt ein Foundation Model mit Ihrem Wissen und Ihren Tools an, weshalb die Qualität des zugrunde liegenden Modells und die Güte der Fundierung das Ergebnis bestimmen.
Häufig gefragt
Ist ein großes Sprachmodell ein Foundation Model?
Ja — ein LLM ist ein Foundation Model für Text. „Foundation Model“ ist der breitere Begriff und schließt auch multimodale Modelle für Bilder oder Audio ein.
Was ist der Unterschied zwischen einem Foundation Model und einem feinjustierten Modell?
Ein Foundation Model ist die breite, allgemeine Basis; ein feinjustiertes Modell ist diese Basis, weiter auf aufgabenspezifischen Daten trainiert, um ihr Verhalten für einen bestimmten Zweck zu spezialisieren.
Verwandte Begriffe
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