Das AI Foundation Model, auch bekannt als AI Common Sense Model, ist ein übergreifendes Konzept, das erklärt, wie Systeme der künstlichen Intelligenz (KI) geschaffen werden. Es handelt sich um ein umfassendes Modell, das die für die Schaffung eines KI-Systems erforderlichen Komponenten sowie die Rollen der verschiedenen beteiligten Akteure umreißt. Das Modell wurde entwickelt, um einen Rahmen für das Verständnis der Entwicklung von KI-Systemen und der Entwicklung von KI-Anwendungen zu schaffen.
Das KI-Grundlagenmodell setzt sich aus verschiedenen Komponenten zusammen, darunter das KI-Datenmodell, der KI-Entwicklungsprozess und der KI-Systemkontext. Das KI-Datenmodell wird verwendet, um die für die KI-Entwicklung benötigten Datenquellen, Datenstrukturen und Datenanalysen zu definieren. Der KI-Entwicklungsprozess umfasst das Design, die Entwicklung und das Testen des KI-Systems. Der KI-Systemkontext ist die Umgebung, in der das KI-System arbeitet, und umfasst den Benutzer, die Umgebung des Benutzers und das KI-System selbst.
Das KI-Datenmodell ist die Kernkomponente des KI-Grundlagenmodells. Es wird verwendet, um die Datenquellen, die Datenstruktur und die Datenanalyse zu definieren, die bei der KI-Entwicklung verwendet werden. Dazu gehören die für die KI-Entwicklung benötigten Datenquellen, wie Datensätze, APIs und benutzergenerierte Daten, sowie die Datenstruktur, wie Datentypen, Datenformate und Datensicherheit. Darüber hinaus sind die bei der KI-Entwicklung verwendeten Datenanalysen, wie maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und Bilderkennung, ebenfalls Teil des KI-Datenmodells.
Der KI-Entwicklungsprozess ist die zweite Komponente des AI Foundation Model. Er dient dem Entwurf, der Entwicklung und dem Test von KI-Systemen. Dazu gehören die Entwicklung der KI-Systemarchitektur, die Entwicklung der KI-Algorithmen und die Entwicklung der KI-Integration. Darüber hinaus umfasst es auch das Testen des KI-Systems, wie Unit-Tests, Integrationstests und Benutzerakzeptanztests.
Der KI-Systemkontext ist die letzte Komponente des AI Foundation Model. Er wird verwendet, um die Umgebung zu definieren, in der das KI-System arbeitet. Dazu gehören der Benutzer und die Umgebung des Benutzers sowie das KI-System selbst. Dazu gehören die Benutzeroberfläche, die Fähigkeiten des KI-Systems und die Interaktion des KI-Systems mit dem Benutzer. Dazu gehören auch die Leistung des KI-Systems, wie seine Genauigkeit und Reaktionsfähigkeit, sowie seine Sicherheit und sein Datenschutz.
Das AI Foundation Model beschreibt auch die Rollen der verschiedenen Beteiligten, die an der Entwicklung von KI-Systemen beteiligt sind. Dazu gehören die KI-Entwickler, die KI-Nutzer und die KI-Organisationen. Die KI-Entwickler sind für das Design, die Entwicklung und das Testen des KI-Systems verantwortlich. Die KI-Benutzer sind für die Nutzung des KI-Systems und die Rückmeldung über dessen Leistung verantwortlich. Die KI-Organisationen sind für die Entwicklung, Nutzung und Wartung des KI-Systems verantwortlich.
Das AI Foundation Model wird verwendet, um den Lebenszyklus der KI-Systementwicklung zu definieren. Dieser umfasst die Planungsphase, die Entwicklungsphase und die Einführungsphase. In der Planungsphase wird das KI-System entworfen und das KI-Datenmodell definiert. In der Entwicklungsphase wird das KI-System entwickelt und getestet. In der Einführungsphase wird das KI-System eingesetzt und der Kontext des KI-Systems definiert.
Das AI Foundation Model bietet denjenigen, die an der Entwicklung von KI-Systemen beteiligt sind, zahlreiche Vorteile. Es bietet einen Rahmen für das Verständnis der KI-Entwicklung und eine gemeinsame Sprache für die Kommunikation über KI-Systeme. Darüber hinaus bietet es einen Standard für die Entwicklung von KI-Systemen, der von allen am Entwicklungsprozess Beteiligten genutzt werden kann.
Das AI Foundation Model ist ein übergreifendes Konzept, das erklärt, wie KI-Systeme entstehen. Es setzt sich aus verschiedenen Komponenten zusammen, darunter das KI-Datenmodell, der KI-Entwicklungsprozess und der KI-Systemkontext. Es umreißt auch die Rollen der verschiedenen am Entwicklungsprozess beteiligten Akteure. Darüber hinaus bietet es einen Rahmen für das Verständnis der KI-Entwicklung und eine gemeinsame Sprache für die Kommunikation über KI-Systeme.
GPT 3 ist kein Basismodell.
Es gibt viele Begriffe, die in der KI verwendet werden, aber einige der gebräuchlichsten sind:
Maschinelles Lernen: Hierbei handelt es sich um eine Methode, bei der Computern beigebracht wird, aus Daten zu lernen, ohne dass sie explizit programmiert werden.
Deep Learning: Ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem Algorithmen verwendet werden, um hochgradige Abstraktionen in Daten zu modellieren.
Natürliche Sprachverarbeitung: Eine Methode, bei der Computern beigebracht wird, die menschliche Sprache zu verstehen und so zu reagieren, wie es für Menschen natürlich ist.
Robotik: Der Einsatz von Robotern zur Ausführung von Aufgaben, die für Menschen sonst nur schwer oder gar nicht zu bewältigen wären.
Es gibt zwei Arten von KI-Modellen: regelbasierte Modelle und Lernmodelle.
Regelbasierte Modelle sind auch als Expertensysteme bekannt. Sie sind so konzipiert, dass sie den Entscheidungsprozess menschlicher Experten nachahmen. Mit anderen Worten: Sie verwenden eine Reihe von Regeln, um zu einer Schlussfolgerung zu gelangen.
Lernende Modelle hingegen sind darauf ausgelegt, aus Daten zu lernen. Sie sind in der Lage, ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern, indem sie neue Daten auswerten. Es gibt zwei Haupttypen von Lernmodellen: überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen.