Der CEO von Lenovo, Yuanqing Yang, hat eine wegweisende Zukunft für generative KI im Blick, die von einem "persönlichen Fundamentmodell" geprägt ist, das dich authentisch versteht und direkt von deinem Smart Device aus arbeitet. Auf der Lenovo Tech World 2023 in Austin, Texas, erklärte Yang: „In Zukunft könnte dein PC zu einem KI-PC werden. Dein Telefon könnte sich in ein KI-Telefon verwandeln, und dein Arbeitsplatz könnte zu einem KI-Arbeitsplatz werden.“ Diese Vision wurde zusammen mit führenden Persönlichkeiten der Branche, darunter Nvidia-CEO Jensen Huang und AMD-CEO Lisa Su, weiter erörtert.
Das Konzept des persönlichen Fundamentmodells basiert darauf, eine KI speziell auf deinen individuellen Daten zu trainieren. Dadurch kann sie Anfragen genau auf dich zugeschnitten beantworten – ganz ohne Internetzugang. Diese Innovation eröffnet Möglichkeiten, sodass deine KI dich bei persönlichen Aufgaben unterstützen kann, wie etwa bei der Reiseplanung oder der Empfehlung von Restaurants basierend auf deinen einzigartigen Vorlieben.
Fundamentmodelle sind wesentliche Bestandteile dieser Technologie und umfassen in der Regel 100 bis 200 Milliarden Parameter, die auf umfangreichen Datensätzen aus dem Internet trainiert werden. Damit sind sie in der Lage, ein breites Spektrum von Aufgaben über grundlegende Funktionen hinaus zu erfüllen. Prominente Beispiele sind OpenAIs ChatGPT, das auf den leistungsstarken Fundamentmodellen GPT-3.5 und GPT-4 basiert.
Derzeit können Nutzer zwischen zwei Haupttypen von Fundamentmodellen wählen: öffentlichen und privaten. Öffentliche Fundamentmodelle wie ChatGPT stehen allen zur Verfügung und sind auf offenen Daten trainiert, um allgemeine Aufgaben zu bewältigen. Diese Zugänglichkeit bedeutet jedoch auch, dass alle geteilten Daten in den öffentlichen Bereich gelangen, was die Spezifität und Genauigkeit der Antworten gefährden kann.
Private Fundamentmodelle hingegen sind auf bestimmte Branchen oder Organisationen zugeschnitten, sodass sie präzise Antworten geben und spezifische Aufgaben übernehmen, während sensible Informationen intern bleiben. Diese Modelle richten sich an Gruppen wie die Mitarbeiter eines Unternehmens, bieten jedoch keine individuelle Personalisierung.
Persönliche Fundamentmodelle, ein bedeutender Fortschritt, werden ausschließlich um dich – den einzelnen Nutzer – herum entwickelt. Diese maßgeschneiderte KI, die auf deinen Daten trainiert ist, versteht deine Vorlieben und Geschmäcker, wodurch sie zu einem unverzichtbaren Assistenten im Alltag wird. Lenovos innovative Modellkompressionstechnologie ermöglicht es, diese persönlichen Fundamentmodelle direkt auf deinem Gerät zu betreiben, wodurch Yang von „einer digitalen Erweiterung deiner selbst“ oder deinem „persönlichen KI-Zwilling“ spricht.
Yangs Vision deckt sich mit der von Mustafa Suleyman, Mitbegründer von DeepMind und jetzt führend bei Inflection AI, der ebenfalls eine Zukunft voraussieht, in der persönliche KI in verschiedenen Bereichen für dich tätig sein kann, wie etwa bei rechtlichen Angelegenheiten oder beim Einkaufen.
In einem mutigen Schritt in Richtung KI-Innovation kündigte Lenovo an, in den kommenden drei Jahren 1 Milliarde Dollar in KI-Geräte, -Infrastruktur und -Lösungen zu investieren, um seine bestehenden Verpflichtungen im Technologiebereich zu ergänzen.
Hybrides KI-Rahmenwerk
Lenovos Chief Technology Officer, Yong Rui, schlug vor, dass die Zukunft der Fundamentmodelle in einem hybriden KI-Rahmenwerk liegt, das öffentliche, private und persönliche Modelle effektiv integriert. Um dieses Rahmenwerk zu verstehen, beschrieb Rui zunächst die eigenständige Funktionalität jedes Modells.
Ein ursprünglich ohne spezifische Daten trainiertes Fundamentmodell entwickelt sich durch Training mit umfangreichen, öffentlichen Datensätzen zu einem öffentlichen Modell. Durch die Integration unternehmensspezifischer Daten wird es zu einem privaten Modell, das sowohl allgemeine Anfragen als auch spezielle Aufgaben für ein Unternehmen bearbeiten kann.
Ein privates Fundamentmodell ist darauf spezialisiert, unternehmensspezifische Aufgaben zu bewältigen und benötigt eine Vektordatenbank für Unternehmenswissen, um genaue Ergebnisse zu erzielen. Beide Modelltypen müssen nahtlos mit bestehenden Systemen wie ERP und CRM integriert werden, um breitere organisatorische Aufgaben effektiv zu erfüllen.
Die Transformation in ein persönliches Fundamentmodell erfolgt durch die Kompression des informationsreichen großen Modells, um es auf kleinere Geräte anzupassen. Lenovo erreicht dies, indem es wichtige Strukturen innerhalb des Fundamentmodells, wie Neuronen und deren Verbindungen, identifiziert, um entscheidende Komponenten zu priorisieren. Dieser Prozess ermöglicht erhebliche Reduktionen der Modellgröße, während eine kompetente Leistung erhalten bleibt, sodass das Modell bequem auf Geräten wie PCs oder Smartphones untergebracht werden kann.
Letztendlich vereint das ideale Fundamentmodell Elemente aus allen drei Kategorien. Bevor Aufgaben an diese Modelle delegiert werden, ist ein Datenmanagementmodul unerlässlich, um Privatsphäre und Angemessenheit zu gewährleisten. Durch die Bewertung, ob eine Aufgabe für öffentliche, persönliche oder private Verarbeitung geeignet ist, wird sichergestellt, dass sensible Daten sicher bleiben.
Rui schloss, dass durch die Zusammenführung von öffentlichen, privaten und persönlichen Fundamentmodellen ein robustes hybrides KI-Rahmenwerk etabliert werden kann, das den Weg für eine Zukunft ebnet, in der KI-Technologie eng auf individuelle Bedürfnisse abgestimmt ist.
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