Obwohl Foundation Models und Large Language Models (LLMs) oft als ähnliche Technologien betrachtet werden, gibt es wichtige Unterschiede zwischen ihnen. Beide sind große, vortrainierte Modelle, die auf KI-Anwendungen ausgelegt sind, doch der Umfang ihrer Fähigkeiten und ihre Einsatzbereiche unterscheiden sich.

Foundation Models sind universell und multimodal einsetzbar, was bedeutet, dass sie mehrere Datenarten wie Text, Bilder, Audio und Videos verarbeiten können. Sie sind darauf ausgelegt, domänenübergreifende Aufgaben zu unterstützen und in unterschiedlichen Branchen eingesetzt zu werden. Foundation Models haben die Flexibilität, durch Feintuning an spezifische Aufgaben und Daten angepasst zu werden, wodurch sie vielfältige Anwendungsbereiche abdecken können, von Bildverarbeitung über Sprachverarbeitung bis hin zur Analyse von IoT-Daten.

Im Gegensatz dazu sind Large Language Models speziell auf die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und die Generierung von Texten ausgelegt. Sie verstehen, verarbeiten und generieren Texte und sind besonders gut für sprachbasierte Anwendungen geeignet, wie Chatbots, Übersetzungen oder Textzusammenfassungen. Ein LLM wie GPT-4 von OpenAI kann beispielsweise umfangreiche Textaufgaben ausführen, während es jedoch nicht dafür entwickelt ist, Bild- oder Audioverarbeitung zu übernehmen. Daher sind LLMs eng mit dem Bereich der Text- und Sprachverarbeitung verknüpft und haben in diesem Gebiet ihre größte Stärke.

Zusammengefasst sind Foundation Models vielseitiger und umfassender in ihren Fähigkeiten, während Large Language Models in der Verarbeitung und Generierung natürlicher Sprache spezialisierter und effizienter sind. Unternehmen wählen zwischen Foundation Models und LLMs abhängig von ihren spezifischen Anforderungen – während LLMs ideal für textzentrierte Aufgaben sind, bieten Foundation Models breitere Anwendungsfelder durch ihre multimodale Flexibilität.