Fundamentele Modellen

Foundation Models zijn grote AI-modellen die zijn getraind op brede datasets via zelfsupervised learning en die vervolgens kunnen worden aangepast aan een breed scala aan taken. De term werd in 2021 gemunt door Stanford-onderzoekers en omvat modellen als GPT-4, Claude, Gemini en Llama. Wat hen onderscheidt, is hun schaal en algemeenheid: één foundation model kan dienen als basis voor een chatbot, een codegenerator, een documentsamenvatting of een multimodale beeldanalyse — vaak met minimale taakspecifieke training. In de praktijk wordt de term 'frontier models' (de meest capabele, meest geavanceerde foundation models) steeds vaker gebruikt in beleids- en industriecontexten.

Foundation models hebben de AI-arbeidsmarkt fundamenteel hervormd. In plaats van modellen vanaf nul te bouwen, richten de meeste teams zich nu op het selecteren, evalueren, fine-tunen en implementeren van bestaande foundation models. Dit heeft een sterke vraag gecreëerd naar engineers die modelmogelijkheden en -beperkingen begrijpen, evaluaties kunnen uitvoeren en productie-waardige inferentie-infrastructuur kunnen bouwen. In Europa classificeert de EU AI Act de krachtigste foundation models als 'general-purpose AI' (GPAI), wat compliancerollen rond hun gebruik creëert.

• Modelfamilies: OpenAI GPT-serie, Anthropic Claude, Google Gemini, Meta Llama, Mistral

• Aanpassingstechnieken: Prompt Engineering, Fine-tuning (LoRA, QLoRA), RAG (Retrieval-Augmented Generation)

• Infrastructuur: HuggingFace Hub, vLLM, Ollama, AWS Bedrock, Azure OpenAI Service

• Evaluatie: Benchmarking (MMLU, HellaSwag, HumanEval), Red-teaming, Veiligheidstesten

• Foundation Model Engineer

• LLM Infrastructuur Engineer

• AI Platform Engineer

• Applied AI Researcher

• Generative AI Solutions Architect