27.-29. Mai 2024
STATION Berlin
Stefan Kesselheim, Constantin Ulrich, Tassilo Wald, Kevin Jablonka, Florian Grötsch
In der Klimaforschung, in der Medizin oder in der Erforschung neuer Materialien für die
Energiewende fallen riesige Mengen an Daten an. Das volle Potenzial dieser Daten lässt
sich jedoch nur ausschöpfen, wenn die Forschung in der Lage ist, immer größere
Datenmengen auszuwerten. Eine neue Generation von KI-Modellen,
die sogenannten Foundation Models, soll nun eine ganze Reihe von großen
Herausforderungen in der Wissenschaft angehen und bewältigen.
Die Erwartungen an Foundation Models sind groß. Noch größer sind jedoch die damit
verbundenen Herausforderungen, wie jüngste Beispiele von korrumpierten Datensätzen oder
halluzinierenden KI-Modellen wie ChatGPT gezeigt haben. Zu lösen sind nicht nur rein
technische Anforderungen, wie die Verfügbarkeit der
erforderlichen Datenmengen oder der notwendigen Rechenleistung, sondern auch methodische
Fragen, die das fachliche Verständnis betreffen.
Die Helmholtz-Gemeinschaft treibt mit vier Pilotprojekten die Erforschung von
Foundation Modellen voran und stellt alle Ergebnisse der Projekte als Open Source der
Gesellschaft zur Verfügung: Vom Code über die Trainingsdaten bis hin zu den trainierten
Modellen.
In diesem Meetup präsentieren wir vier Pilotprojekte und unsere Forschungsagenda, um mit
euch das Potential von Foundation Modellen und deren Grenzen zu diskutieren.