Was sind Basismodelle und wie können sie bei der Implementierung von KI in großem Maßstab helfen?

Während Organisationen auf der ganzen Welt seit langem auf KI-Investitionstour gehen, schwankt die Anzahl der Projekte für künstliche Intelligenz, die es vom Prototyp bis zur Produktion schaffen, immer noch bei etwa 53 %.

Experten glauben, dass dies häufig auf fehlende technische Fähigkeiten, Humanressourcen und Tools zurückzuführen ist, um isolierte KI-Proof-of-Concepts (PoCs) auf andere Anwendungsfälle zu skalieren. Und natürlich hebt der vermutlich hohe Schulungsaufwand KI-Modelle für unterschiedliche Aufgaben ab.

Basismodelle – d. h. große Modelle für maschinelles Lernen, die darauf trainiert wurden, riesige Mengen unbeschrifteter Daten unter Anleitung erfahrener KI-Berater zu verwenden – könnten die ultimative Antwort auf die entmutigenden Probleme der KI-Skalierbarkeit und -Kosten sein.

Ihr Unternehmen könnte solche Modelle als Ausgangspunkt verwenden, um verschiedene Aufgaben zu verbessern oder zu automatisieren, von der Konvertierung papierbasierter Dokumente in bearbeitbare Textdateien bis hin zur Aufdeckung der Kundenstimmung in Bewertungen in sozialen Medien. Und von dort aus könnten Sie auf Ihrer KI-Exzellenz aufbauen und grundlegende Modelle für zukünftige Aufgaben und Anwendungsfälle anpassen.

Was sind Foundation-Modelle und wie können sie Ihrem Unternehmen helfen, sich bei der KI hervorzutun?

Sofern Sie nicht unter einem Felsen gelebt haben, haben Sie von ChatGPT von OpenAI gehört. Dieses Sprachmodellprogramm hat enorme Mengen an Konversationstext unter Verwendung von überwachtem Lernen und in der Feinabstimmungsphase des bestärkenden Lernens durch menschliches Feedback (RLHF) aufgenommen.

Diese generative KI-Lösung kann Eingabedaten anhand von 175 Milliarden Parametern analysieren und geschriebene Sprache umfassend verstehen. Es kann unter anderem auch Fragen beantworten, Text zusammenfassen und übersetzen, Artikel zu einem bestimmten Thema erstellen und Code schreiben. Alles, was Sie brauchen, ist, ChatGPT mit den richtigen Eingabeaufforderungen zu versorgen.

Das bahnbrechende Produkt von OpenAI ist nur ein Beispiel für grundlegende Modelle, die die KI-Anwendungsentwicklung, wie wir sie kennen, verändern können.

Foundation-Modelle stören die KI-Entwicklung, wie wir sie kennen. Anstatt mehrere Modelle für separate Anwendungsfälle zu trainieren, können Sie jetzt eine vortrainierte KI-Lösung nutzen, um Aufgaben über mehrere Abteilungen und Jobfunktionen hinweg zu verbessern oder vollständig zu automatisieren.

Mit grundlegenden KI-Modellen wie ChatGPT müssen Unternehmen Algorithmen nicht mehr für jede Aufgabe, die sie verbessern oder automatisieren möchten, von Grund auf neu trainieren. Stattdessen müssen Sie nur ein Basismodell auswählen, das am besten zu Ihrem Anwendungsfall passt – und seine Leistung für ein bestimmtes Ziel, das Sie erreichen möchten, feinabstimmen.

Foundation-Modelle eignen sich perfekt für Branchen, in denen die Erfassung von Trainingsdaten zu schwierig oder zu teuer sein kann. Zu diesen Branchen gehören das Gesundheitswesen, die Biowissenschaften, die Biotechnologie und die Fertigung, um nur einige zu nennen.

Welche Arten von Foundation-KI-Modellen gibt es?

In Geschäftsanwendungen werden häufig verschiedene Arten von grundlegenden KI-Modellen verwendet.

• Halbüberwachte Lernmodelle werden mit einem Datensatz trainiert, der eine Mischung aus beschrifteten und unbeschrifteten Daten enthält. Das Ziel besteht darin, die gekennzeichneten Daten zu verwenden, um die Leistung eines Modells für nicht gekennzeichnete Daten zu verbessern. KI-Experten wenden sich halbüberwachtem Lernen zu, wenn Trainingsdaten schwierig zu beschaffen sind oder ein Unternehmen Arm und Bein kosten würden. Dies kann beispielsweise in medizinischen Umgebungen vorkommen, in denen verschiedene IT-Vorschriften im Gesundheitswesen erlassen werden. Einige gängige Beispiele für halbüberwachte Modelle sind vortrainierte Algorithmen zur Klassifizierung von Textdokumenten und Webinhalten.
• Unüberwachte Lernmodelle werden vollständig auf unbeschrifteten Datensätzen trainiert. Sie entdecken Muster in Trainingsdaten oder strukturieren diese selbst. Solche Modelle können unter anderem Informationen basierend auf den Parametern, die sie in einem Trainingsdatensatz aufgedeckt haben, in Cluster segmentieren. Ingenieure für maschinelles Lernen (ML) wenden sich Auto-Encodern, K-Means, hierarchischem Clustering und anderen Techniken zu, um Lösungen für unbeaufsichtigtes maschinelles Lernen zu erstellen und ihre Genauigkeit zu verbessern.
• Reinforcement-Learning-Modelle interagieren ohne spezielles Training mit ihrer Umgebung. Wenn ein gewünschtes Ergebnis erzielt wird – dh eine Vorhersage getroffen wird, auf die Entwickler gehofft haben – werden die Modelle belohnt. Im Gegenteil, Reinforcement-Learning-Modelle werden bestraft, wenn sie falsche Annahmen treffen. Der Ansatz ermöglicht es KI-Algorithmen, komplexere Entscheidungen zu treffen als ihre überwachten und halbüberwachten Gegenstücke. Ein Beispiel für verstärktes Lernen in Aktion wären autonome Fahrzeuge oder spielerische KI-Programme wie AlphaGo.
• Generative KI-Modelle erzeugen neue Daten, die den Daten ähneln, mit denen sie trainiert wurden. Diese Daten können Text, Bilder, Audioclips und Videos umfassen. Die im vorherigen Abschnitt erwähnte ChatGPT-Lösung gehört zu dieser Kategorie von grundlegenden KI-Modellen. Weitere Beispiele für generative KI sind das Tool DALL-E 2, das Bilder basierend auf in natürlicher Sprache geschriebenen Beschreibungen erstellt, und die Videoplattform Synthesia.io, die textbasierte Eingaben zur Produktion von Videoinhalten verwendet.
• Transferlernmodelle können Aufgaben lösen, für die sie nicht trainiert wurden. Zum Beispiel können Computer-Vision-Ingenieure vortrainierte Bildklassifizierungsalgorithmen für die Objekterkennung nutzen. Sie können auch vorhandene NLP-Lösungen für wissensintensivere Aufgaben nutzen, wie z. B. die Analyse der Kundenstimmung. Zu den beliebten vortrainierten Lösungen für maschinelles Lernen gehören OpenCV, eine Computer-Vision-Bibliothek mit robusten Modellen für die Objektklassifizierung und Bilderkennung, und die Transformers-Bibliotheksangebote von Hugging Face, wie z Generation (GPT-3) treibt den ChatGPT-Dienst an.
• Meta-Lernmodelle lernen im Gegensatz zu ihren aufgabenorientierten Äquivalenten buchstäblich das Lernen. Anstatt Daten zu verschlingen, um ein bestimmtes Problem zu lösen, entwickeln solche Modelle allgemeine Strategien zur Problemlösung. Auf diese Weise können sich Meta-Learning-Lösungen leicht an neue Herausforderungen anpassen und gleichzeitig ihre Ressourcen wie Speicher und Rechenleistung effizienter nutzen. ML-Experten greifen auf Meta-Learning zurück, wenn Trainingsdaten knapp sind oder ein Unternehmen keine endgültigen Pläne für die KI-Implementierung im Unternehmen hat. TensorFlow, PyTorch und andere Open-Source-Bibliotheken und -Frameworks für maschinelles Lernen bieten Tools, mit denen Entwickler Meta-Learning-Techniken erkunden können. Schließlich helfen Cloud-Computing-Anbieter wie Google ML-Experten und Neulingen dabei, benutzerdefinierte maschinelle Lernmodelle mit AutoML zu trainieren.

Abhängig von der spezifischen Anwendung und der Art Ihrer Daten kann ein Basismodell besser geeignet sein als ein anderes. Ihr Unternehmen hat die freie Wahl zwischen einer Open-Source-Lösung, die ein wenig Feintuning erfordert, oder einem gebrauchsfertigen Drittanbieterprodukt, sofern es Ihre Geschäftsziele erfüllt.

Die 3 wichtigsten Gründe, Foundation AI-Modelle für Ihr nächstes Projekt zu nutzen

Im Vergleich zu eigenständigen, aufgabenorientierten Modellen für maschinelles Lernen helfen Basismodelle, zuverlässige KI-Lösungen schneller und kostengünstiger zu erstellen, mit weniger Datenaufwand und minimaler Feinabstimmung. Und ganz zu schweigen davon, dass Foundation-Modelle vom ersten Tag an eine hohe Genauigkeit aufweisen, da sie mit mehr Daten trainiert werden, als eine einzelne Organisation jemals erhalten könnte.

Nachfolgend finden Sie eine Übersicht über die Vorteile von grundlegenden KI-Modellen.

• Foundation-Modelle helfen Ihnen, KI schneller, kostengünstiger und mit weniger Ressourcen zu implementieren. Das Erstellen und Bereitstellen einer KI-Lösung erfordert viel Zeit und Ressourcen. Für jede neue Anwendung benötigen Sie einen separaten, gut gekennzeichneten Datensatz. Und wenn Sie es nicht haben, brauchen Sie ein Team von Datenexperten, um diese Informationen zu finden, zu bereinigen und zu kennzeichnen. Laut Dakshi Agrawal, CTO von IBM AI, tragen Basismodelle dazu bei, die Anforderungen an die Datenkennzeichnung je nach Anwendungsfall um das 10- bis 200-fache zu reduzieren, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führt. Auf der Geschäftsseite sollten Sie auch die steigenden Cloud-Computing-Kosten berücksichtigen. Google zum Beispiel hat Millionen ausgegeben, um DeepMind zu erwerben. Und obwohl Ihr KI-Projekt vielleicht nicht halb so ehrgeizig ist, könnten Sie leicht 300.000 US-Dollar allein an Kosten für Cloud-Server ausgeben, um Ihre KI-App zum Laufen zu bringen. Ein weiterer Grund für die Verwendung von Basismodellen wie generativen KI-Lösungen ist die Möglichkeit, schnell Prototypen zu erstellen und verschiedene Konzepte zu testen, ohne stark in Forschung und Entwicklung zu investieren.
• Sie können grundlegende KI-Modelle wiederverwenden, um verschiedene Anwendungen zu erstellen. Wie der Name schon sagt, können KI-Basismodelle als Grundlage für mehrere KI-Anwendungen dienen. Denken Sie an Autofahren. Sobald Sie einen Führerschein haben, müssen Sie die Prüfung nicht jedes Mal bestehen, wenn Sie ein anderes Fahrzeug kaufen. In ähnlicher Weise können Sie eine kleinere Menge gekennzeichneter Daten verwenden, um ein allgemeines Basismodell zu trainieren, das Texte zusammenfasst, um domänenspezifische Inhalte zu verarbeiten. Und Foundation-Modelle besitzen auch „Emergenz“-Fähigkeiten, was bedeutet, dass ein einmal trainiertes Modell entweder lernen kann, Probleme zu lösen, die es nicht angehen sollte, oder unerwartete Erkenntnisse aus Trainingsdaten gewinnt.
• Foundation-KI-Modelle helfen, die Nachhaltigkeitsziele Ihres Unternehmens zu erreichen. Das Trainieren eines großen maschinellen Lernmodells kann den gleichen ökologischen Fußabdruck haben wie der Betrieb von fünf Autos über ihre Lebensdauer. Ein solch starker CO2-Fußabdruck steht in krassem Gegensatz zu der Tatsache, dass 66 % der Unternehmen die Effizienz ihrer Energienutzung steigern, während 49 % der anderen Unternehmen neue klimafreundliche Dienstleistungen und Produkte entwickeln. Mit grundlegenden KI-Modellen können Sie intelligente Algorithmen schneller trainieren und Rechenressourcen sinnvoll nutzen – nicht zuletzt dank der Architektur dieser Modelle, die sich Hardware-Parallelität zunutze macht, wodurch Sie mehrere Aufgaben gleichzeitig ausführen können.

Foundation-Modelle gelten als „die Zukunft der KI“ und senken die Schwelle für die Erschließung von KI und könnten möglicherweise den gescheiterten KI-Proof-of-Concept-Zyklus beenden, indem sie Unternehmen helfen, Modelle für andere Anwendungsfälle und unternehmensweit zu skalieren.

Aber mit jeder Gelegenheit kommt eine Herausforderung.

Dinge, die bei der Verwendung von Foundation-Modellen zu beachten sind

Der einzige eklatante Nachteil von grundlegenden KI-Modellen ist die Schwierigkeit, einige ihrer Operationen zu erklären.

Große Basismodelle können so viele Trainingsdaten verwenden und so viele tiefe Schichten haben, dass es manchmal schwierig ist zu bestimmen, wie Algorithmen zu ihren Schlussfolgerungen kommen.

Der Black-Box-Charakter von Stiftungsmodellen lässt auch Cyberkriminellen eine Hintertür. Hacker können Datenvergiftungsangriffe starten und KI-Vorurteile einführen, was die ethischen Probleme der KI weiter verschärft.

Technologieunternehmen sollten sich mit Regierungen zusammenschließen, um eine Infrastruktur für öffentliche KI-Projekte aufzubauen, um Kontroversen um die Verwendung von KI-Grundlagenmodellen zu vermeiden. KI-Anbieter sollten auch offenlegen, welche Datensätze sie verwenden und wie sie ihre Modelle trainieren.

Wie Percy Liang, Professor an der Stanford HAI-Fakultät und Informatikprofessor, kürzlich in seinem Interview mit Venture Beat meinte: „Wir stehen noch sehr am Anfang, daher sind die professionellen Normen für KI unterentwickelt. Daher ist es zwingend erforderlich, dass wir als Gemeinschaft jetzt handeln, um sicherzustellen, dass diese Technologie auf ethisch und sozial verantwortliche Weise entwickelt und eingesetzt wird.“

Was braucht es, um mit der Verwendung von Foundation-Modellen in Ihrer Organisation zu beginnen?

Als jemand, der die letzten zehn Jahre damit verbracht hat, Unternehmen bei der Implementierung von KI-Systemen zu unterstützen, erlebt das Itrex-Team einen Wandel in der KI.

Systeme, die bestimmte Aufgaben in einer einzelnen Domäne ausführen, weichen einer breiten KI, die allgemeiner lernt und branchen- und anwendungsübergreifend funktioniert. Basismodelle, die auf großen, unbeschrifteten Datensätzen trainiert und für verschiedene Anwendungen optimiert wurden, treiben diese Transformation voran.

Wenn Ihr Unternehmen bereit ist, Ihre Konkurrenten zu überholen und den ROI Ihrer KI-Systeme schneller zu erzielen, finden Sie hier eine allgemeine Strategie zur Implementierung von Basismodellen.

1. Sammeln und Vorverarbeiten Ihrer Daten. Der erste Schritt besteht darin, die Daten zu sammeln und vorzuverarbeiten, die Sie in ein grundlegendes KI-Modell einspeisen. Die Qualität und Vielfalt dieser Daten sind entscheidend, um sicherzustellen, dass das fein abgestimmte Modell genau und robust ist.
2. Wählen Sie ein Fundamentmodell. Viele vortrainierte KI-Grundlagenmodelle sind auf dem Markt erhältlich. Einige beliebte Lösungen sind unter anderem BERT, GPT und ResNet. Es ist wichtig, das richtige Basismodell basierend auf der Aufgabe, die Sie lösen möchten, und der Art der Daten, die Sie haben, auszuwählen.
3. Passen Sie das Modell an Ihre Geschäftsziele an. Sobald Ihr Fundamentmodell und Ihre Daten fertig sind, können Sie die Parameter des Modells an Ihre spezifische Aufgabe anpassen. Eine Möglichkeit, dieses Ziel zu erreichen, ist das Transferlernen, bei dem Sie die vortrainierten Gewichtungen des Grundmodells als Ausgangspunkt verwenden und diese basierend auf Ihren Trainingsdaten anpassen.
4. Bewerten Sie das Modell. Nach der Feinabstimmung ist es entscheidend festzustellen, ob das Modell gut funktioniert und ob weitere Anpassungen erforderlich sind. Um die Leistung des Basismodells zu bewerten, können Sie Standardmetriken wie Genauigkeit, Präzision, Erinnerung und F1-Punktzahl verwenden.
5. Stellen Sie Ihre KI-Lösung bereit. Sobald Sie mit der Leistung Ihres optimierten Modells zufrieden sind, können Sie es in einer Produktionsumgebung bereitstellen. Mehrere Optionen für die Bereitstellung von KI-Modellen umfassen Cloud-basierte Plattformen, lokale Server oder Edge-Geräte.

Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass die Implementierung von KI-Grundlagenmodellen technisches Fachwissen und Zugang zu spezialisierter Hardware und Software erfordert. Daher kann es hilfreich sein, mit einem spezialisierten KI-Anbieter zusammenzuarbeiten oder sich an ein Team von KI-Experten zu wenden, um sicherzustellen, dass der Prozess effektiv durchgeführt wird.

Schreiben Sie uns, um Ihre KI-Anforderungen zu besprechen! Wir bewerten die KI-Bereitschaft Ihres Unternehmens, auditieren Ihre Daten und bereiten sie für die algorithmische Analyse auf und wählen das richtige Basismodell für den Einstieg in die künstliche Intelligenz!

Dieser Artikel wurde ursprünglich auf der Itrex-Website veröffentlicht.