Definition Was ist ein Compound Model?

Anbieter zum Thema

Fsas Technologies GmbH

INFOMOTION GmbH

Bei einem Compound Model handelt es sich um ein aus mehreren (Teil-)Modellen zusammengesetztes Gesamtmodell. Im KI-Umfeld fällt der Begriff häufig im Zusammenhang mit dem Compound-KI-System. Diese Systeme können durch die Kombination mehrerer interagierender KI-Komponenten komplexe Aufgabenstellungen lösen.

Die deutsche Übersetzung für Compound Model lautet „zusammengesetztes Modell“. Der Begriff wird in verschiedenen Zusammenhängen verwendet. Eine allgemeingültige, eindeutige Definition für den Begriff existiert nicht. Allgemein versteht man unter einem Compound Model ein aus mehreren (Teil-)Modellen zusammengesetztes Gesamtmodell. Verschiedene Modelle werden miteinander kombiniert, um ein leistungsfähigeres Gesamtmodell zu bilden. Jedes Teilmodell übernimmt spezifische Aufgaben. Durch die Kombination der verschiedenen Teilmodelle lassen sich komplexere Problemstellungen bearbeiten als mit einem einzelnen Modell.

Im Bereich der Künstlichen Intelligenz kombiniert ein Compound Model mehrere KI-Modelle, -Algorithmen oder -Komponenten, um die Gesamtleistung eines KI-Systems zu verbessern oder mehr Flexibilität zu erreichen. Aber auch im KI-Umfeld ist der Begriff Compound Model nicht eindeutig definiert. Er wird in unterschiedlichen Zusammenhängen verwendet. Es gibt verschiedene Konzepte, Ansätze oder Architekturen, bei denen die entstehenden Systeme manchmal als Compound Model bezeichnet werden. Die folgende Definition greift daher verschiedene Aspekte der Verwendung des Begriff Compound Model auf.

Compound Model im Sinne von Compound AI System

Häufig wird der Begriff Compound Model mit dem Compound-KI-System (Compound AI System) gleichgesetzt. Bei einem solchen System handelt es sich um ein aus mehreren interagierenden KI-Komponenten zusammengesetztes KI-System. Die KI-Komponenten können Modelle, Algorithmen, Tools, Retriever, Pipelines und anderes sein. Mit diesen zusammengesetzten KI-Systemen lassen sich anspruchsvolle und komplexe Aufgabenstellungen bearbeiten und lösen. Das Compound AI System ist durch die Kombination verschiedener Ansätze und ihrer jeweiligen Stärken wesentlich leistungsfähiger und vielseitiger einsetzbar als ein einzelnes, monolithisches KI-Modell.

Dem Compound-KI-System wird ein großes Zukunftspotenzial zugeschrieben. Es ist ein wichtiger Trend in der Entwicklung Künstlicher Intelligenz. Schon heute arbeiten viele KI-Systeme in ihren Grundzügen als Compound-Modelle. Ein einfaches Beispiel dafür ist die sogenannte RAG-Anwendung (Retrieval Augmented Generation). Eine RAG-Anwendung kann als ein Compound-KI-System bezeichnet werden, da es mindestens ein KI-Modell (LLM) und ein Datenabrufsystem miteinander kombiniert.

Komplexere Systeme kombinieren noch mehr Modelle und KI-Komponenten. So kann ein leistungsfähiges Frage-und-Antwort-KI-System beispielsweise aus einem großen Sprachmodell (LLM), einer Information-Retrieval-Komponente, einer externen Wissensdatenbank, einer Ensemble-Komponente, einer Komponente zur Faktenüberprüfung und mehr bestehen. Auch heutige Chatbots wie ChatGPT basieren mittlerweile auf der Kombination verschiedener KI-Modelle und -Komponenten. So bietet beispielsweise die kostenpflichtige Variante ChatGPT Plus Funktionen, die mithilfe von KI-Komponenten wie einem großen Sprachmodell, einer Webrowsing-Komponente für den Abruf aktueller Inhalte, einem Code-Interpreter, einem DALL-E-Bildgenerator und einigem mehr realisiert sind.

Als Vorteile solcher Compound-KI-Systeme lassen sich nennen:

• höhere Leistungsfähigkeit bei der Bearbeitung komplexer Aufgabenstellungen

• flexibler und anpassungsfähiger

• vielseitiger für unterschiedliche Aufgabenstellungen einsetzbar

• einfachere Integration neuer Daten, Tools oder Funktionalitäten

• bessere Kontrollmöglichkeiten der KI-Vorhersagen und KI-Ergebnisse

• effizientere Arbeitsweise

Der Begriff Compound Modell im Bereich Multimodalität

Ab und an fällt der Begriff Compound Model auch im Zusammenhang mit der Multimodalität eines KI-Modells. Unter Multimodalität versteht man die Fähigkeit eines KI-Modells, mit multimodalen Informationen wie Text, Bildern, Video oder Audio als Ein- oder Ausgabeinformationen umzugehen und diese zu verstehen, zu verarbeiten und zu generieren. So wird beispielsweise ein Modell, das sowohl Bilder als auch Text generieren kann, manchmal als zusammengesetztes (compound) Modell bezeichnet. Das lässt sich darauf zurückführen, dass es für die verschiedenen Datenarten unterschiedliche Untermodelle und Funktionskomponenten im Gesamtmodell integriert. So werden entsprechende Komponenten wie LLMs, Image- und Text-Tokenizer, Image-Encoder, Diffusionsmodelle und anderes zu einem Modell mit mulitmodalen Fähigkeiten kombiniert.

Der Begriff Compound Model im Bereich Ensemble Modeling und Ensemble Learning

Ein weiterer Verwendungsbereich des Begriffs Compound Model ist das Ensemble Modeling beziehungsweise das Ensemble Learning. Ensemble Modeling und Ensemble Learning sind ein Ansatz im Bereich der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens. Der Ansatz kombiniert für den Vorhersageprozess mehrere Modelle. In gewisser Weise lässt sich Ensemble Learning mit dem Prinzip der Schwarmintelligenz und des Wissens der Masse vergleichen. Dieses Prinzip wird auf den Bereich der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens übertragen. Limitierungen einzelner Modelle sollen durch die Kombination mehrerer Modelle aufgehoben werden.

Um die Qualität einer Vorhersage oder eines Endergebnisses zu verbessern, werden die Vorhersagen oder Ergebnisse mehrerer Einzelmodelle genutzt. Wie das Endergebnis oder die Vorhersage aus den Einzelergebnissen oder Einzelvorhersagen gebildet wird, hängt von der verwendeten Ensemble-Modeling-Methode ab. Gängige Methoden sind das Bagging, Boosting oder Stacking und andere. Das kombinierte Ensemble-Modell arbeitet für den Anwender wie ein einzelnes Modell und lässt sich für ihn auch so bedienen. Ensemble Modeling lässt sich einsetzen, um die Qualität von KI-Ergebnissen zu verbessern, Schwächen einzelner Modelle zu beseitigen, Über- oder Unteranpassung zu vermeiden, Bias zu reduzieren und die Robustheit des Gesamtmodells zu steigern.

(ID:50206453)