TNG KI Insight #1: World Foundational Models

Heute stellen wir World Foundational Models (WFMs) vor: umfangreiche generative KI-Systeme, die die Dynamik der realen Welt, einschließlich physikalischer und räumlicher Zusammenhänge, begreifen können. WFMs sind vielseitig einsetzbar und können für Aufgaben wie das Sprachverständnis, Bildererkennung und mehr angepasst werden.

𝗪𝗶𝗲 𝘀𝗲𝘁𝘇𝘁 𝗧𝗡𝗚 𝗪𝗙𝗠𝘀 𝗲𝗶𝗻?
Bei TNG haben wir vor, solche Modelle unter anderem für das Training unseres Roboters G1PO zu verwenden. Die Tatsache, dass diese Modelle Elemente wie Bewegung, Kraft und räumliche Interaktionen erfassen und vorhersagen können, ermöglicht ein tieferes Verständnis der realen Umgebung anhand von Sensordaten. Durch die Nutzung synthetischer Daten, die die Gegebenheiten der Physik berücksichtigen, kann der Mangel an Trainingsdaten aus der realen Welt umgangen werden, insbesondere in komplexen Bereichen wie Robotik und autonomen Fahrzeugen.

𝗛𝗮𝘂𝗽𝘁𝗺𝗲𝗿𝗸𝗺𝗮𝗹𝗲 𝘃𝗼𝗻 𝗪𝗙𝗠𝘀:
🔹 Auf umfangreichen, vielfältigen Datensätzen mit Milliarden von Parametern trainiert
🔹 Verbesserung von KI-Reasoning, Planung und Entscheidungsfindung
🔹 Fine-Tuning für zahlreiche Aufgaben möglich (z. B. Sprache, Vision, Code)
🔹 Beschleunigte Trainings- und Anpassungsprozesse durch Reinforcement Learning und prädiktive Intelligenz
🔹 Risikofreies, realistisches KI-Training durch physikbasierte synthetische Daten

𝗪𝗮𝗿𝘂𝗺 𝘀𝗶𝗻𝗱 𝗪𝗙𝗠𝘀 𝘄𝗶𝗰𝗵𝘁𝗶𝗴?
WFMs beschleunigen die Entwicklung von KI durch robuste, vortrainierte Modelle, die individuell anpassbar sind. Sie setzen neue Maßstäbe für die Fähigkeiten künstlicher Intelligenz und ermöglichen den Zugang zu modernster KI, ohne zuerst eigene Modelle von Grund auf neu zu entwickeln.

Weitere Informationen zu WFMs sowie deren Vorteile und mögliche Anwendungsfälle finden Sie auf der Website von NVIDIA.