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Die Konferenzen für Java, Architektur- und Software-Innovation

Foundation Models – ein Paradigmenwechsel beim maschinellen Lernen

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Sogenannte Foundation Models werden auf einer breiten Datenbasis in großem Umfang trainiert und können an eine Vielzahl von nachgelagerten, spezialisierten Aufgaben angepasst werden. Der Ansatz von Machine Learning durchläuft mit dem Aufkommen dieser Modelle einen Paradigmenwechsel, da diese Modelle ganz neue Fähigkeiten haben und auf eine ganz neue Art direkt trainiert werden können. Beispiele sind die Familie der Transformer-Modelle wie GPT und dem abgeleiteten Codex-Modell, das den Ansatz der Programmierung grundlegend verändern könnte. In diesem Talk gebe ich einen Überblick über diese Transformer-Modelle und zeige am konkreten Codebeispiel was mit vortrainierten Modellen möglich ist und wie man solche Modelle auf spezielle Aufgaben nachtrainiert. Neben dem Codex-Modell werden wir Beispiele mit dem Copilot von GitHub betrachten und diskutieren, welche Auswirkungen solche Modelle auf unsere zukünftige Arbeit als Softwareentwickler haben werden.

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