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Forscher stellen AI Model Atlas vor: 3D-Karte mit über 100.000 KI-Modellen von Hugging Face

Ein Forschungsteam der Hebräischen Universität Jerusalem hat ein interaktives Visualisierungstool entwickelt, das den 'Stammbaum' von über 100.000 KI-Modellen in einem per Browser erkundbaren 3D-Graph darstellt

Die Welt der KI produziert derzeit Hunderttausende neuer Open-Source-Modelle – kaum jemand kann noch nachvollziehen, welches Modell woher stammt. Nun hat ein Forschungsteam unter Leitung von Eliahu Horwitz von der Hebrew University of Jerusalem das Projekt AI Model Atlas vorgestellt: ein interaktives Visualisierungstool, das eine enorme Zahl von Machine-Learning-Modellen – etwa über 100.000 NLP-Modelle (Natural Language Processing) auf der Plattform Hugging Face – in einem vernetzten 3D-Graph abbildet.

Diese Karte zeichnet nicht einfach nur hübsche Punkte, sondern zeigt auch die 'Abstammung' (Lineage) jedes Modells: welches Modell durch Fine-Tuning aus welchem anderen hervorgegangen ist, welche Modelle durch das Zusammenführen (Merging) mehrerer Modelle entstanden sind und welche Architektur von welchem Vorbild abstammt. Nutzer können per Klick und Zoom die Cluster der Modelle direkt im Browser erkunden – dank der 3D-Graph-Technologie Cosmograph/WebGL.

Hinter dem Projekt steht das Konzept des Weight-Space Learning: Statt Modelle von Grund auf neu zu trainieren, wird über die 'Gewichte' (Weights) bereits existierender Modelle gelernt. Das Forschungsteam sieht darin einen Beitrag zum Model Recycling – also zur Weiterverwendung bestehender Modelle –, wodurch sowohl Kosten als auch der Energieaufwand für redundantes Training sinken.

Das Projekt hat eine klare akademische Basis: Ein Forschungspapier wurde auf arXiv (Nr. 2503.10633) veröffentlicht und auf der NeurIPS, einer internationalen Fachkonferenz für KI, vorgestellt. Unter dem Leitgedanken 'We Should Chart an Atlas of All the World's Models' soll die Kartierung aller KI-Modelle weltweit zu einem Standard der Branche werden.