Ein KI-Modell ist ein trainiertes mathematisches System, das Eingaben verarbeitet und Vorhersagen, Klassifikationen oder generierte Inhalte ausgibt. Bekannte Beispiele sind GPT-4, Claude, Gemini oder Llama für Sprache, Stable Diffusion oder Imagen für Bilder, Whisper für Sprachtranskription.
Die Entstehung eines Modells umfasst mehrere Schritte: Datensammlung und -aufbereitung, Architekturwahl (zum Beispiel Transformer), Training auf großen Datenmengen, Feintuning für spezifische Aufgaben, Sicherheitschecks und Deployment. Der Aufwand reicht je nach Modell von kleinen Forschungsprojekten bis zu Investitionen in dreistelliger Millionen-Höhe.
Für Anwendende ist wichtig, zwischen offenen Modellen (Open Weights, oft mit Open License) und proprietären Modellen (API-Zugriff, Nutzungsbedingungen, Daten- und Sicherheitsregeln) zu unterscheiden. In Deutschland sind insbesondere DSGVO und der EU AI Act für die Auswahl relevant.
Lunigi kombiniert mehrere Modelle: kommerzielle LLMs für Recherche und Zusammenfassung sowie eigene, fachspezifische Modelle für Matching und AI-Sicherheits-Bewertung.