Was sind Fundamentmodelle in der generativen KI?

Was sind Fundamentmodelle in der generativen KI?

Kurz gesagt: Foundation-Modelle sind große, universelle KI-Modelle, die mit umfangreichen Datensätzen trainiert und anschließend durch gezieltes Training, Feinabstimmung, Tools oder Datenabfrage an verschiedene Aufgaben (Schreiben, Suchen, Programmieren, Bildverarbeitung) angepasst werden. Wenn Sie verlässliche Ergebnisse benötigen, sollten Sie diese Modelle mit soliden Grundlagen (wie dem RAG-Modell), klaren Einschränkungen und Prüfungen kombinieren, anstatt sie improvisieren zu lassen.

Wichtigste Erkenntnisse:

Definition : Ein breit trainiertes Basismodell, das für viele Aufgaben wiederverwendet wird, nicht ein Modell für eine Aufgabe.

Anpassung : Nutzen Sie Hilfestellungen, Feinabstimmung, LoRA/Adapter, RAG und Werkzeuge, um das Verhalten zu steuern.

Generative Anpassung : Sie ermöglichen die Generierung von Text-, Bild-, Audio-, Code- und multimodalen Inhalten.

Qualitätssignale : Priorisieren Sie Kontrollierbarkeit, weniger Halluzinationen, multimodale Fähigkeiten und effiziente Schlussfolgerungen.

Risikokontrollen : Vorsorgemaßnahmen für Halluzinationen, Verzerrungen, Datenschutzverletzungen und die sofortige Injektion durch Governance und Tests.

Was sind Fundamentmodelle in der generativen KI? Infografik

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1) Fundamentmodelle – eine klare Definition 🧠

Ein Foundation-Modell ist ein großes, universell einsetzbares KI-Modell, das mit umfangreichen Daten (in der Regel Unmengen davon) trainiert wird, sodass es an viele Aufgaben angepasst werden kann, nicht nur an eine einzige ( NIST , Stanford CRFM ).

Anstatt ein separates Modell zu erstellen für:

  • E-Mails schreiben

  • Fragen beantworten

  • PDFs zusammenfassen

  • Bilder erzeugen

  • Klassifizierung von Support-Tickets

  • Sprachen übersetzen

  • Codevorschläge machen

…man trainiert ein großes Basismodell, das die Welt auf eine unscharfe statistische Weise „lernt“, und passt es dann mithilfe von Hinweisen, Feinabstimmung oder zusätzlichen Werkzeugen an spezifische Aufgaben an ( Bommasani et al., 2021 ).

Mit anderen Worten: Es ist ein allgemeiner Motor, den man steuern kann.

Und ja, das Schlüsselwort ist „allgemein“. Das ist der ganze Trick.

2) Was sind Foundation-Modelle in der generativen KI? (Wie sie genau eingesetzt werden) 🎨📝

also Foundation Models in Generative AI? Es handelt sich um die zugrunde liegenden Modelle, die Systeme antreiben, welche generieren – Text, Bilder, Audio, Code, Video und zunehmend auch Mischungen aus all dem ( NIST , NIST Generative AI Profile ).

Bei generativer KI geht es nicht nur darum, Kategorien wie „Spam / kein Spam“ vorherzusagen. Es geht darum, Ergebnisse zu erzeugen, die so aussehen, als wären sie von einem Menschen erstellt worden.

  • Absätze

  • Gedichte

  • Produktbeschreibungen

  • Illustrationen

  • Melodien

  • App-Prototypen

  • synthetische Stimmen

  • und manchmal unglaubwürdig selbstsicheren Unsinn 🙃

Fundamentmodelle eignen sich besonders gut, weil:

  • Sie haben aus riesigen Datensätzen allgemeine Muster abgeleitet ( Bommasani et al., 2021 ).

  • Sie können auf neue Aufgabenstellungen (auch ungewöhnliche) verallgemeinert werden ( Brown et al., 2020 ).

  • Sie können für Dutzende von Ausgaben wiederverwendet werden, ohne dass ein erneutes Training von Grund auf erforderlich ist ( Bommasani et al., 2021 ).

Sie bilden die „Basis“ – wie Brotteig. Man kann daraus Baguettes, Pizza oder Zimtschnecken backen… kein perfekter Vergleich, aber du verstehst, was ich meine 😄

3) Warum sie alles verändert haben (und warum die Leute immer noch über sie reden) 🚀

Vor der Entwicklung grundlegender Modelle war ein Großteil der KI aufgabenspezifisch:

  • ein Modell für die Stimmungsanalyse trainieren

  • einen anderen für die Übersetzung schulen

  • Trainiere ein anderes Modell für die Bildklassifizierung

  • einen weiteren für die Erkennung benannter Entitäten trainieren

Das funktionierte zwar, war aber langsam, teuer und irgendwie… fehleranfällig.

Die Foundation-Modelle haben es umgekehrt:

  • Einmaliges Vortraining (großer Aufwand)

  • Überall wiederverwenden (großer Gewinn) ( Bommasani et al., 2021 )

Diese Wiederverwendung ist der Multiplikator. Unternehmen können 20 Funktionen auf einer Modellfamilie aufbauen, anstatt das Rad 20 Mal neu zu erfinden.

Auch die Benutzererfahrung wurde natürlicher:

  • Man verwendet keinen Klassifikator

  • Du sprichst mit dem Model, als wäre es eine hilfsbereite Kollegin, die nie schläft ☕🤝

Manchmal ist es auch wie mit einem Kollegen, der selbstbewusst alles falsch versteht, aber hey. Man entwickelt sich weiter.

4) Die Kernidee: Vortraining + Anpassung 🧩

Nahezu alle Fundamentmodelle folgen einem Muster ( Stanford CRFM , NIST ):

Vorschulung (die Phase, in der man sich mit dem Internet vertraut macht) 📚

Das Modell wird anhand umfangreicher Datensätze mittels selbstüberwachtem Lernen trainiert ( NIST ). Bei Sprachmodellen bedeutet dies üblicherweise die Vorhersage fehlender Wörter oder des nächsten Tokens ( Devlin et al., 2018 ; Brown et al., 2020 ).

allgemeine Darstellungsformen beizubringen :

  • Grammatik

  • Fakten (sozusagen)

  • Denkmuster (manchmal)

  • Schreibstile

  • Codestruktur

  • allgemeine menschliche Absicht

Anpassung (die Phase der praktischen Umsetzung) 🛠️

Dann passen Sie es mithilfe einer oder mehrerer der folgenden Methoden an:

  • Anleitung (Anweisungen in einfacher Sprache)

  • Anweisungsoptimierung (Training zur Befolgung von Anweisungen) ( Wei et al., 2021 )

  • Feinabstimmung (Training mit Ihren Domänendaten)

  • LoRA / Adapter (leichtgewichtige Abstimmungsmethoden) ( Hu et al., 2021 )

  • RAG (Retrieval-Augmented Generation – das Modell konsultiert Ihre Dokumente) ( Lewis et al., 2020 )

  • Werkzeugnutzung (Aufruf von Funktionen, Durchsuchen interner Systeme usw.).

Deshalb kann dasselbe Basismodell eine Liebesszene schreiben… und fünf Sekunden später beim Debuggen einer SQL-Abfrage helfen 😭

5) Was zeichnet ein gutes Fundamentmodell aus? ✅

Dies ist der Abschnitt, den die Leute überspringen und es später bereuen.

Ein „gutes“ Fundamentmodell ist nicht einfach nur „größer“. Größer ist zwar hilfreich, aber nicht alles. Ein gutes Fundamentmodell zeichnet sich in der Regel durch Folgendes aus:

Starke Verallgemeinerung 🧠

Es erzielt bei vielen Aufgaben gute Ergebnisse, ohne dass ein aufgabenspezifisches Nachtraining erforderlich ist ( Bommasani et al., 2021 ).

Lenkung und Kontrollierbarkeit 🎛️

Es kann Anweisungen wie die folgenden zuverlässig befolgen:

  • „Seien Sie prägnant“

  • „Stichpunkte verwenden“

  • „in einem freundlichen Ton schreiben“

  • „Geheime Informationen nicht preisgeben“

Manche Modelle sind zwar clever, aber rutschig. Wie ein Stück Seife in der Dusche festzuhalten. Hilfreich, aber unberechenbar 😅

Geringe Halluzinationsneigung (oder zumindest offene Unsicherheit) 🧯

Kein Modell ist immun gegen Halluzinationen, außer den guten:

  • weniger halluzinieren

  • Unsicherheit öfter eingestehen

  • Beim Abruf von Daten sollte man sich möglichst eng an den bereitgestellten Kontext halten ( Ji et al., 2023 , Lewis et al., 2020 ).

Gute multimodale Fähigkeiten (bei Bedarf) 🖼️🎧

Wenn Sie Assistenten entwickeln, die Bilder lesen, Diagramme interpretieren oder Audio verstehen, spielt Multimodalität eine große Rolle ( Radford et al., 2021 ).

Effiziente Inferenz ⚡

Latenz und Kosten spielen eine wichtige Rolle. Ein leistungsstarkes, aber langsames Modell ist wie ein Sportwagen mit einem platten Reifen.

Sicherheits- und Ausrichtungsverhalten 🧩

Nicht nur „alles ablehnen“, sondern:

  • Vermeiden Sie schädliche Anweisungen

  • Vorurteile reduzieren

  • Sensible Themen mit Sorgfalt behandeln

  • Widerstand gegen grundlegende Jailbreak-Versuche (etwas…) ( NIST AI RMF 1.0 , NIST Generative AI Profile )

Dokumentation + Ökosystem 🌱

Das klingt vielleicht trocken, aber es ist wahr:

  • Werkzeuge

  • Evaluierungsgeschirre

  • Bereitstellungsoptionen

  • Unternehmenskontrollen

  • Feinabstimmungsunterstützung

Ja, „Ökosystem“ ist ein vager Begriff. Ich hasse ihn auch. Aber er ist wichtig.

6) Vergleichstabelle – Gängige Fundamentmodelle (und ihre jeweiligen Einsatzgebiete) 🧾

Nachfolgend finden Sie eine praktische, wenn auch nicht ganz perfekte Vergleichstabelle. Es handelt sich nicht um „die einzig wahre Liste“, sondern eher um eine Darstellung dessen, was Menschen in der Praxis wählen.

Werkzeug-/Modelltyp Publikum preislich warum es funktioniert
Proprietäres LLM (Chat-Stil) Teams, die Wert auf Geschwindigkeit und Perfektion legen nutzungsbasiert / Abonnement Hervorragende Befolgung der Anweisungen, starke Gesamtleistung, in der Regel optimal direkt nach dem Auspacken 😌
Offengewichtiges LLM (selbsthostbar) Bauherren, die die Kontrolle wollen Infrastrukturkosten (und damit verbundene Probleme) Anpassbar, datenschutzfreundlich, kann lokal ausgeführt werden… falls Sie gerne um Mitternacht herumtüfteln
Diffusionsbildgenerator Kreative, Designteams von relativ kostenlos bis kostenpflichtig Hervorragende Bildsynthese, Stilvielfalt, iterative Arbeitsabläufe (auch: Finger könnten daneben liegen) ✋😬 ( Ho et al., 2020 , Rombach et al., 2021 )
Multimodales „Vision-Sprache“-Modell Apps, die Bilder und Text lesen können nutzungsbasiert Ermöglicht es, Fragen zu Bildern, Screenshots und Diagrammen zu stellen – überraschend praktisch ( Radford et al., 2021 ).
Einbettungsfundamentmodell Suche + Ampelsysteme niedrige Kosten pro Anruf Wandelt Text in Vektoren für semantische Suche, Clustering und Empfehlungen um – leise MVP-Energie ( Karpukhin et al., 2020 , Douze et al., 2024 )
Grundlagenmodell für die Sprach-zu-Text-Umwandlung Callcenter, Entwickler nutzungsbasiert / lokal Schnelle Transkription, mehrsprachige Unterstützung, gut genug für verrauschte Audiodateien (normalerweise) 🎙️ ( Whisper )
Text-to-Speech-Grundlagenmodell Produktteams, Medien nutzungsbasiert Natürliche Stimmgenerierung, Stimmstile, Erzählung – kann unheimlich realistisch wirken ( Shen et al., 2017 ).
Code-fokussierter LLM Entwickler nutzungsbasiert / Abonnement Besser in Code-Mustern, Debugging, Refactoring… aber immer noch kein Gedankenleser 😅

Beachten Sie, dass „Fundamentmodell“ nicht nur „Chatbot“ bedeutet. Auch Einbettungen und Sprachmodelle können als Fundamentmodelle dienen, da sie breit gefächert und für verschiedene Aufgaben wiederverwendbar sind ( Bommasani et al., 2021 , NIST ).

7) Genauer betrachtet: Wie Sprachgrundlagenmodelle lernen (die Vibe-Version) 🧠🧃

Sprachgrundlagenmodelle (oft LLMs genannt) werden typischerweise anhand riesiger Textsammlungen trainiert. Sie lernen durch die Vorhersage von Tokens ( Brown et al., 2020 ). Das ist alles. Kein Zaubertrick.

Der Clou dabei ist, dass die Vorhersage von Tokens das Modell dazu zwingt, Strukturen zu lernen ( CSET ):

  • Grammatik und Syntax

  • Themenbeziehungen

  • Denkmuster (manchmal)

  • gängige Gedankengänge

  • wie Menschen Dinge erklären, streiten, sich entschuldigen, verhandeln und lehren

Es ist, als würde man lernen, Millionen von Gesprächen zu imitieren, ohne sie so zu „verstehen“, wie Menschen sie führen. Das klingt, als dürfte es eigentlich nicht funktionieren … und doch funktioniert es immer wieder.

Eine kleine Übertreibung: Es ist im Grunde so, als würde man menschliches Schreiben in ein riesiges Wahrscheinlichkeitsgehirn komprimieren.
Wobei diese Metapher etwas gewagt ist. Aber weiter geht's 😄

8) Genauer betrachtet: Diffusionsmodelle (Warum Bilder unterschiedlich funktionieren) 🎨🌀

Bildfundamentmodelle verwenden häufig Diffusionsmethoden ( Ho et al., 2020 , Rombach et al., 2021 ).

Die grobe Idee:

  1. Füge den Bildern so lange Rauschen hinzu, bis sie im Grunde nur noch Fernsehrauschen zeigen

  2. Trainiere ein Modell, um dieses Rauschen schrittweise umzukehren

  3. Bei der Bildgenerierung beginnt man mit Rauschen und „entrauscht“ das Bild anhand einer vorgegebenen Anweisung ( Ho et al., 2020 ).

Deshalb fühlt sich die Bildgenerierung an wie die „Entwicklung“ eines Fotos, nur dass das Foto einen Drachen mit Turnschuhen in einem Supermarktgang zeigt 🛒🐉

Diffusionsmodelle sind gut, weil:

  • Sie erzeugen hochwertige visuelle Inhalte

  • Sie können stark vom Text beeinflusst werden

  • Sie unterstützen iterative Verfeinerungen (Variationen, Inpainting, Upscaling) ( Rombach et al., 2021 ).

Sie haben manchmal auch mit Folgendem zu kämpfen:

  • Textdarstellung innerhalb von Bildern

  • feine anatomische Details

  • Konsistente Charakteridentität über alle Szenen hinweg (es wird besser, aber immer noch nicht)

9) Genauer betrachtet: Multimodale Fundamentmodelle (Text + Bilder + Audio) 👀🎧📝

Multimodale Grundlagenmodelle zielen darauf ab, Daten aus verschiedenen Datentypen zu verstehen und zu generieren:

Warum das im wirklichen Leben wichtig ist:

  • Der Kundensupport kann Screenshots interpretieren

  • Barrierefreiheitstools können Bilder beschreiben

  • Bildungs-Apps können Diagramme erklären

  • Kreative können Formate schnell neu mischen

  • Business-Tools können einen Dashboard-Screenshot „lesen“ und ihn zusammenfassen

Im Hintergrund gleichen multimodale Systeme häufig Repräsentationen an:

  • ein Bild in Einbettungen umwandeln

  • Text in Einbettungen umwandeln

  • Lerne einen gemeinsamen Raum kennen, in dem „Katze“ Katzenpixeln entspricht 😺 ( Radford et al., 2021 )

Es ist nicht immer elegant. Manchmal ist es wie ein Flickenteppich zusammengenäht. Aber es funktioniert.

10) Feinabstimmung vs. Hilfestellung vs. Ampelsystem (wie Sie das Basismodell anpassen) 🧰

Wenn Sie ein Grundlagenmodell für einen bestimmten Bereich (Recht, Medizin, Kundenservice, internes Wissen) praktisch anwenden möchten, stehen Ihnen einige Stellschrauben zur Verfügung:

Aufforderung 🗣️

Am schnellsten und einfachsten.

  • Vorteile: kein Training erforderlich, sofortige Iteration

  • Nachteile: Kann inkonsistent sein, Kontextbeschränkungen, reagiert empfindlich

Feinabstimmung 🎯

Trainieren Sie das Modell weiter anhand Ihrer Beispiele.

  • Vorteile: konsistenteres Verhalten, bessere Fachsprache, kann die Länge der Eingabeaufforderung reduzieren

  • Nachteile: Kosten, Anforderungen an die Datenqualität, Risiko der Überanpassung, Wartung

Leichtes Tuning (LoRA / Adapter) 🧩

Eine effizientere Version der Feinabstimmung ( Hu et al., 2021 ).

  • Vorteile: günstiger, modular, einfacher auszutauschen

  • Nachteile: Es bedarf noch eines Schulungsprogramms und einer Evaluierung

RAG (Retrieval-Augmented Generation) 🔎

Das Modell ruft relevante Dokumente aus Ihrer Wissensdatenbank ab und beantwortet Fragen anhand dieser Dokumente ( Lewis et al., 2020 ).

  • Vorteile: aktuelles Wissen, interne Zitate (bei Implementierung), weniger Nachschulungen

  • Nachteile: Die Qualität der Datenabfrage ist entscheidend für den Erfolg oder Misserfolg; gute Chunking-Methoden und Embeddings sind erforderlich

Mal ehrlich: Viele erfolgreiche Systeme kombinieren Prompting mit RAG (Rapid Action Graph). Feintuning ist zwar wirkungsvoll, aber nicht immer notwendig. Viele stürzen sich zu schnell darauf, weil es beeindruckend klingt. 😅

11) Risiken, Grenzen und der Abschnitt „Bitte nicht unüberlegt einsetzen“ 🧯😬

Foundation-Modelle sind zwar leistungsstark, aber nicht so stabil wie herkömmliche Software. Sie sind eher wie … ein talentierter Praktikant mit einem Selbstvertrauensproblem.

Wichtige Einschränkungen, die bei der Planung berücksichtigt werden müssen:

Halluzinationen 🌀

Modelle können erfinden:

  • gefälschte Quellen

  • falsche Fakten

  • plausible, aber falsche Schritte ( Ji et al., 2023 )

Minderungsmaßnahmen:

  • RAG mit verankertem Kontext ( Lewis et al., 2020 )

  • eingeschränkte Ausgaben (Schemas, Toolaufrufe)

  • explizite Anweisung „Nicht raten“

  • Verifizierungsebenen (Regeln, Gegenprüfungen, menschliche Überprüfung)

Vorurteile und schädliche Verhaltensmuster ⚠️

Da die Trainingsdaten menschliches Verhalten widerspiegeln, erhalten Sie Folgendes:

Minderungsmaßnahmen:

Datenschutz und Datenlecks 🔒

Wenn Sie vertrauliche Daten in einen Modellendpunkt einspeisen, müssen Sie Folgendes wissen:

  • wie es gespeichert wird

  • ob es für Trainingszwecke verwendet wird

  • Welche Protokollierung gibt es?

  • Welche Kontrollmechanismen benötigt Ihre Organisation ( NIST AI RMF 1.0 )?

Minderungsmaßnahmen:

Sofortige Injektion (insbesondere bei RAG) 🕳️

Wenn das Modell nicht vertrauenswürdigen Text liest, kann dieser Text versuchen, das Modell zu manipulieren:

Minderungsmaßnahmen:

  • Anweisungen zum Isoliersystem

  • abgerufene Inhalte bereinigen

  • Nutzen Sie toolbasierte Richtlinien (nicht nur Eingabeaufforderungen)

  • Test mit adversariellen Eingaben ( OWASP Cheat Sheet , NIST Generative AI Profile )

Ich will dir keine Angst machen. Nur… es ist besser zu wissen, wo die Dielen knarren.

12) Wie Sie das passende Fundamentmodell für Ihren Anwendungsfall auswählen 🎛️

Wenn Sie ein Grundmodell auswählen (oder darauf aufbauen), beginnen Sie mit diesen Anregungen:

Definiere, was du erzeugst 🧾

  • Nur Text

  • Bilder

  • Audio-

  • gemischt multimodal

Setzen Sie Ihre Faktentreue-Grenze 📌

Wenn Sie hohe Genauigkeit benötigen (Finanzen, Gesundheit, Recht, Sicherheit):

  • Sie werden RAG benötigen ( Lewis et al., 2020 ).

  • Sie werden eine Bestätigung benötigen

  • Sie sollten (zumindest gelegentlich) eine menschliche Überprüfung in den Prozess einbeziehen ( NIST AI RMF 1.0 ).

Lege dein Latenzziel fest ⚡

Der Chat erfolgt sofort. Die Stapelverarbeitung kann länger dauern.
Wenn Sie eine sofortige Antwort benötigen, sind Modellgröße und Hosting wichtig.

Anforderungen an Datenschutz und Compliance bei Karten 🔐

Manche Teams benötigen:

Ausgeglichener Haushalt – und Geduld im operativen Bereich 😅

Selbsthosting bietet Kontrolle, erhöht aber die Komplexität.
Verwaltete APIs sind einfach zu bedienen, können aber teuer sein und bieten weniger Anpassungsmöglichkeiten.

Ein kleiner praktischer Tipp: Beginnen Sie mit einem einfachen Prototyp und verfeinern Sie ihn später. Mit dem „perfekten“ Setup anzufangen, verlangsamt den gesamten Prozess meist nur.

13) Was sind Grundlagenmodelle in der generativen KI? (Das kurze mentale Modell) 🧠✨

Kommen wir zurück zum Thema. Was sind Foundation Models in der generativen KI?

Sie sind:

  • große, allgemeine Modelle, die auf breiten Datensätzen trainiert wurden ( NIST , Stanford CRFM )

  • Fähig zur Generierung von Inhalten (Text, Bilder, Audio usw.) ( NIST Generative AI Profile )

  • durch Eingabeaufforderungen, Feinabstimmung und Abruf an viele Aufgaben anpassbar ( Bommasani et al., 2021 )

  • die Basisschicht, die den meisten modernen generativen KI-Produkten zugrunde liegt

Es handelt sich nicht um eine einheitliche Architektur oder Marke. Es ist eine Kategorie von Modellen, die sich wie eine Plattform verhalten.

Ein Foundation-Modell ist weniger ein Taschenrechner als vielmehr eine Küche. Man kann darin viele Gerichte zubereiten. Man kann auch mal den Toast anbrennen lassen, wenn man nicht aufpasst… aber die Küche ist trotzdem ziemlich praktisch 🍳🔥

14) Zusammenfassung und Fazit ✅🙂

Foundation-Modelle sind die wiederverwendbaren Motoren generativer KI. Sie werden breit trainiert und anschließend durch gezieltes Training, Feinabstimmung und Datenabruf an spezifische Aufgaben angepasst ( NIST , Stanford CRFM ). Sie können erstaunlich, unübersichtlich, leistungsstark und mitunter auch absurd sein – alles gleichzeitig.

Rekapitulieren:

Wenn du etwas mit generativer KI entwickelst, ist das Verständnis der zugrundeliegenden Modelle unerlässlich. Sie bilden das Fundament, auf dem das gesamte Gebäude steht … und ja, manchmal wackelt der Boden ein bisschen 😅

Häufig gestellte Fragen

Fundamentmodelle, vereinfacht ausgedrückt

Ein Basismodell ist ein großes, universell einsetzbares KI-Modell, das mit umfangreichen Daten trainiert wird und daher für viele Aufgaben wiederverwendet werden kann. Anstatt für jede Aufgabe ein eigenes Modell zu erstellen, beginnt man mit einem starken „Basismodell“ und passt es nach Bedarf an. Diese Anpassung erfolgt häufig durch gezielte Eingaben, Feinabstimmung, Datenabfrage (RAG) oder mithilfe von Tools. Der zentrale Gedanke ist die Kombination aus Breite und Steuerbarkeit.

Wie sich Grundlagenmodelle von traditionellen aufgabenspezifischen KI-Modellen unterscheiden

Traditionelle KI trainiert oft für jede Aufgabe, wie etwa Stimmungsanalyse oder Übersetzung, ein separates Modell. Foundation-Modelle kehren dieses Muster um: Sie werden einmal vortrainiert und dann für viele Funktionen und Produkte wiederverwendet. Dadurch lassen sich Doppelarbeit und die schnellere Bereitstellung neuer Funktionen vermeiden. Der Nachteil ist, dass sie ohne zusätzliche Einschränkungen und Tests weniger vorhersehbar sein können als klassische Software.

Grundlagenmodelle in der generativen KI

In der generativen KI bilden Basismodelle die Grundlage für die Erzeugung neuer Inhalte wie Text, Bilder, Audio, Code oder multimodale Ausgaben. Sie beschränken sich nicht auf die Beschriftung oder Klassifizierung, sondern generieren Ergebnisse, die von Menschenhand geschaffenen Texten ähneln. Da sie während des Vortrainings allgemeine Muster erlernen, können sie viele Arten und Formate von Eingabeaufforderungen verarbeiten. Sie bilden die Basisschicht der meisten modernen generativen Anwendungen.

Wie Foundation-Modelle während des Vortrainings lernen

Die meisten Sprachgrundlagenmodelle lernen durch die Vorhersage von Wortteilen, wie dem nächsten Wort oder fehlenden Wörtern in einem Text. Dieses einfache Ziel veranlasst sie, Strukturen wie Grammatik, Stil und gängige Erklärungsmuster zu verinnerlichen. Sie können auch viel Weltwissen aufnehmen, wenn auch nicht immer zuverlässig. Das Ergebnis ist eine solide allgemeine Repräsentation, die später für spezifische Aufgaben genutzt werden kann.

Der Unterschied zwischen Prompting, Feinabstimmung, LoRA und RAG

Das Eingeben von Anweisungen ist der schnellste Weg, das Verhalten zu steuern, kann aber fehleranfällig sein. Feinabstimmung trainiert das Modell anhand Ihrer Beispiele weiter, um ein konsistenteres Verhalten zu erzielen, verursacht jedoch zusätzlichen Aufwand und Wartungskosten. LoRA/Adapter bieten einen schlankeren Ansatz zur Feinabstimmung, der oft kostengünstiger und modularer ist. RAG ruft relevante Dokumente ab und lässt das Modell kontextbezogen antworten, was die Aktualität und die Fundierung der Ergebnisse verbessert.

Wann man RAG anstelle von Feinabstimmung verwenden sollte

RAG ist oft eine gute Wahl, wenn Sie Antworten benötigen, die auf Ihren vorhandenen Dokumenten oder Ihrer internen Wissensdatenbank basieren. Es reduziert das „Raten“, indem es dem Modell bereits bei der Generierung relevanten Kontext liefert. Feinabstimmung ist besser geeignet, wenn Sie einen einheitlichen Stil, eine fachspezifische Formulierung oder ein Verhalten benötigen, das durch Eingabeaufforderungen nicht zuverlässig erzeugt werden kann. Viele praktische Systeme kombinieren Eingabeaufforderungen mit RAG, bevor sie auf Feinabstimmung zurückgreifen.

Wie man Halluzinationen reduziert und verlässlichere Antworten erhält

Ein gängiger Ansatz besteht darin, das Modell mit Retrieval-Methoden (RAG) zu verknüpfen, sodass es sich eng an den bereitgestellten Kontext anpasst. Sie können außerdem Ausgaben mithilfe von Schemata einschränken, Tool-Aufrufe für wichtige Schritte vorschreiben und explizite „Nicht raten“-Anweisungen hinzufügen. Verifizierungsebenen sind ebenfalls wichtig, wie Regelprüfungen, Quervergleiche und die manuelle Überprüfung in kritischen Anwendungsfällen. Behandeln Sie das Modell standardmäßig als probabilistisches Hilfsmittel und nicht als absolute Wahrheit.

Die größten Risiken bei Fundamentmodellen in der Produktion

Zu den häufigsten Risiken zählen Halluzinationen, verzerrte oder schädliche Muster in den Trainingsdaten sowie Datenschutzverletzungen bei unsachgemäßer Handhabung sensibler Daten. Systeme können zudem anfällig für Prompt-Injection sein, insbesondere wenn das Modell nicht vertrauenswürdige Texte aus Dokumenten oder Webinhalten liest. Typische Gegenmaßnahmen umfassen Governance, Red-Teaming, Zugriffskontrollen, sicherere Prompt-Muster und strukturierte Evaluierung. Es ist ratsam, diese Risiken frühzeitig zu berücksichtigen, anstatt sie später zu beheben.

Schnelle Einspritzung und warum sie in Ampelsystemen wichtig ist

Prompt-Injection bezeichnet den Versuch nicht vertrauenswürdiger Texte, Anweisungen zu überschreiben, beispielsweise „Vorherige Anweisungen ignorieren“ oder „Geheimnisse preisgeben“. In RAG können abgerufene Dokumente solche schädlichen Anweisungen enthalten, und das Modell kann ihnen folgen, wenn man nicht vorsichtig ist. Ein gängiger Ansatz besteht darin, Systemanweisungen zu isolieren, abgerufene Inhalte zu bereinigen und sich auf toolbasierte Richtlinien anstatt allein auf Prompts zu verlassen. Tests mit manipulierten Eingaben helfen, Schwachstellen aufzudecken.

Wie Sie ein passendes Fundamentmodell für Ihren Anwendungsfall auswählen

Definieren Sie zunächst, was generiert werden soll: Text, Bilder, Audio, Code oder multimodale Ausgaben. Legen Sie dann Ihre Anforderungen an die Faktentreue fest – Bereiche mit hohen Genauigkeitsanforderungen erfordern oft eine Überprüfung (z. B. Ampelsystem), Validierung und gegebenenfalls eine manuelle Prüfung. Berücksichtigen Sie Latenz und Kosten, da ein leistungsstarkes, aber langsames oder teures Modell schwer zu implementieren sein kann. Ordnen Sie abschließend die Anforderungen an Datenschutz und Compliance den entsprechenden Bereitstellungsoptionen und -kontrollen zu.

Referenzen

  1. Nationales Institut für Standards und Technologie (NIST) – Grundlagenmodell (Glossarbegriff) – csrc.nist.gov

  2. Nationales Institut für Standards und Technologie (NIST) – NIST AI 600-1: Generatives KI-Profil – nvlpubs.nist.gov

  3. Nationales Institut für Standards und Technologie (NIST) – NIST AI 100-1: Rahmenwerk für das KI-Risikomanagement (AI RMF 1.0) – nvlpubs.nist.gov

  4. Stanford Center for Research on Foundation Models (CRFM) – Bericht – crfm.stanford.edu

  5. arXiv – Zu den Chancen und Risiken von Stiftungsmodellen (Bommasani et al., 2021) – arxiv.org

  6. arXiv – Sprachmodelle lernen mit wenigen Beispielen (Brown et al., 2020) – arxiv.org

  7. arXiv – Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (Lewis et al., 2020) – arxiv.org

  8. arXiv – LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models (Hu et al., 2021) – arxiv.org

  9. arXiv – BERT: Vortraining tiefer bidirektionaler Transformer für das Sprachverständnis (Devlin et al., 2018) – arxiv.org

  10. arXiv – Feinabgestimmte Sprachmodelle sind Zero-Shot-Lerner (Wei et al., 2021) – arxiv.org

  11. ACM Digital Library – Studie zu Halluzinationen bei der Generierung natürlicher Sprache (Ji et al., 2023) – dl.acm.org

  12. arXiv – Lernen übertragbarer visueller Modelle durch natürliche Sprachüberwachung (Radford et al., 2021) – arxiv.org

  13. arXiv – Rauschunterdrückung probabilistischer Diffusionsmodelle (Ho et al., 2020) – arxiv.org

  14. arXiv – Hochauflösende Bildsynthese mit latenten Diffusionsmodellen (Rombach et al., 2021) – arxiv.org

  15. arXiv – Dichte Passagensuche für die Beantwortung von Fragen in offenen Domänen (Karpukhin et al., 2020) – arxiv.org

  16. arXiv – Die Faiss-Bibliothek (Douze et al., 2024) – arxiv.org

  17. OpenAI – Wir stellen Whisper vor – openai.com

  18. arXiv – Natürliche TTS-Synthese durch Konditionierung von WaveNet auf Mel-Spektrogramm-Vorhersagen (Shen et al., 2017) – arxiv.org

  19. Zentrum für Sicherheit und Zukunftstechnologien (CSET), Georgetown University – Die überraschende Leistungsfähigkeit der Vorhersage des nächsten Wortes: Große Sprachmodelle erklärt (Teil 1) – cset.georgetown.edu

  20. USENIX – Extraktion von Trainingsdaten aus großen Sprachmodellen (Carlini et al., 2021) – usenix.org

  21. OWASP - LLM01: Prompt Injection - genai.owasp.org

  22. arXiv – Mehr als erwartet: Eine umfassende Analyse neuartiger Bedrohungen durch Prompt-Injection für anwendungsintegrierte große Sprachmodelle (Greshake et al., 2023) – arxiv.org

  23. OWASP-Spickzettel-Reihe – LLM-Spickzettel zur Prävention von Injektionen – cheatsheetseries.owasp.org

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