GDP (General Purpose Modell)
Was ist GDP (General Purpose Modell)?
GDP (General Purpose Modell) bezeichnet ein KI-Sprachmodell mit breitem Einsatzspektrum, das nicht auf einen einzelnen Anwendungsfall optimiert ist, sondern für vielfältige Aufgaben wie Textverarbeitung, Codegenerierung, Dialogführung, Dokumentenanalyse oder Automatisierung eingesetzt werden kann. GDPs sind typischerweise LLMs (Large Language Models), die auf umfangreichen Datensätzen trainiert wurden und durch Feintuning oder Prompts an spezifische Aufgaben angepasst werden.
Im Gegensatz zu spezialisierten Modellen (z. B. für Übersetzung oder Malware-Erkennung) zielen GDPs auf hohe Flexibilität, Transferfähigkeit und kontextuelle Intelligenz ab.
Wichtige GDP-Ressourcen
- Foundation Models
→ Große vortrainierte Modelle wie GPT, LLaMA oder Claude bilden die Grundlage für GDPs. - Prompt Engineering
→ Technik zur Steuerung von GDP-Ausgaben für spezifische Anforderungen. - Fine-Tuning & RAG (Retrieval-Augmented Generation)
→ Methoden zur Spezialisierung von GDPs auf domänenspezifische Inhalte. - Safety & Alignment Frameworks
→ Prozesse zur Kontrolle von Modellverhalten, insbesondere im Hinblick auf Ethik und Zuverlässigkeit. - Evaluation Benchmarks (z. B. MMLU, HellaSwag, GSM8K)
→ Bewertungsmetriken zur Bestimmung der GDP-Performance in verschiedenen Aufgabentypen.
Anwendung in der Praxis
- Automatisierung: GDPs übernehmen Aufgaben wie Ticketbearbeitung, Textklassifikation oder Data Extraction.
- Assistenzsysteme: Verwendung in Chatbots, Supportsystemen oder internen Wissensassistenten.
- Sicherheitsprüfung: Einsatz zur Analyse von Logdaten oder Code auf Sicherheitsrisiken.
- Schreibunterstützung & Reporting: Unterstützung bei der Erstellung technischer Berichte oder Zusammenfassungen.
- Prototyping: GDPs dienen als Grundlage für schnelle MVP-Entwicklung in AI-gestützten Produkten.
Verwandte Begriffe
- Artificial Intelligence
- Secure Coding
- Malware
- Detection & Response
- Data Loss Prevention
Beispiel aus der Praxis
Ein Beratungsunternehmen integriert ein General Purpose Modell in sein internes Ticketsystem. Das GDP analysiert eingehende Anfragen, extrahiert relevante Schlagwörter, schlägt Antworttexte vor und kategorisiert automatisch den Schweregrad. In Verbindung mit einem RAG-Modul greift das Modell auf interne Dokumentationen zu, um genaue und kontextspezifische Antworten zu generieren. Durch zusätzliche Sicherheitsfilter wird sichergestellt, dass keine vertraulichen Inhalte ausgegeben werden.