Holistische Evaluation Generativer Foundation Models im Sicherheitskontext (HEGEMON) Holistic Evaluation of Generative Foundation Models in a Security Context (HEGEMON)
Auftraggeber: Agentur für Innovation in der Cybersicherheit GmbH
- Veröffentlicht
- 4 Juni 2025
- Erfüllungsort
- DEE02
- Verfahren
- Verhandlungsverfahren
- Lose
- 1
- Unterlagen
- 1
- Bekanntmachungsnummer
- d73cc268dc9441b9b23818e767115fe0
- Referenz
- 8fcfd8fe-cd53-4aaa-867d-95cabf236db7
- Offizielle Quelle
- Offizielle Quelle
CPV-Codes
- 73000000Servicios de investigación y desarrollo y servicios de consultoría conexos
Beschreibung
Der Begriff Foundation Model (seltener: Basismodell) umschreibt komplexe neuronale Netzwerke, die auf großen Datenmengen trainiert wurden und sich durch eine hohe Allgemeinheit und Vielseitigkeit ihrer Einsatzmöglichkeiten auszeichnen. Die Modelle haben zu diesem Zweck sehr viele (mehrere hundert Milliarden) Parameter, die im Rahmen des Trainings angelernt werden. In den Parametern ist das aus den Daten erworbene, implizite Wissen repräsentiert und stellt somit die Grundlage (Foundation) für weiterführende Anwendungsmöglichkeiten dar. Generative Foundation Models unterscheiden sich von bisherigen KI-Modellen darin, dass sie auf der Basis freier Eingaben (Prompts) komplexe Text-, Bild- oder Audio-Inhalte (oder eine Kombination davon) erzeugen und damit sehr vielseitig für komplexe Aufgaben eingesetzt werden können. Der initiale Trainingsaufwand solcher Modelle ist extrem hoch und somit zeit- und ressourcenintensiv. Somit wird auch die Evaluation wesentlich komplexer. Während bei klassischen Regressions-, Klassifikations- und Strukturerkennungsaufgaben Messungen mittels quantitativer Ansätze möglich sind, werden bei komplexen generativen Aufgaben qualitative Ansätze unter Abdeckung m…
Amtliche Veröffentlichungen
- OEV · d73cc268dc9441b9b23818e767115fe0 · 4 Juni 2025
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