KI

Foundation Model

Von Paul Brock·Aktualisiert am 24-04-2026
Kurz gesagt

Ein Foundation Model ist ein großskaliges KI-Modell, das auf breiten, diversen Daten trainiert wurde und anschließend für vielfältige spezifische Aufgaben angepasst werden kann — die Grundlage moderner generativer KI.

Foundation Models (Begriff 2021 von Stanford geprägt) sind das Rückgrat der modernen KI-Revolution. Sie werden einmal auf Petabytes von Daten (Text, Code, Bild) trainiert und danach via Fine-Tuning, RLHF oder Prompting spezialisiert. GPT-4, Claude 3.7, Gemini 1.5 und Llama 3 sind Foundation Models. Merkmale: groß (Milliarden Parameter), teuer (Millionen bis Hunderte Millionen Dollar Training), breit einsetzbar.

Beispiel

Ein Fintech baut einen Compliance-Chatbot auf Claude als Foundation Model. Fine-Tuning auf interne Verfahren und Rechtstexte ergibt ein Modell, das spezifisch AML-, PSD2- und MiCA-Fragen beantwortet — ohne von null zu trainieren.

Häufig gestellte Fragen

Foundation Model, LLM oder Frontier Model?

Foundation Model ist der breiteste Begriff (jede Modalität). LLM ist eine Teilmenge (nur Text). Frontier Model = das größte und leistungsstärkste zu einem Zeitpunkt.

Open oder Closed Source?

Closed (GPT, Claude, Gemini): beste Qualität, API-abhängig, Daten verlassen einen. Open (Llama, Mistral, DeepSeek): kostenlos, selbst hostbar, Qualität holt auf. Mix ist üblich.

Verwandte Begriffe

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