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«Apertus» – die Schweizer KI ist da

Das Large Language Model der ETH Zürich und der EPFL steht ab sofort zum Download bereit und ist auch online verfügbar.

Die ETH Zürich und die EPFL haben ihre Künstliche Intelligenz (KI) veröffentlicht. Sie hört auf den Namen «Apertus» – lateinisch für «offen». Nach der Vorankündigung im Juli ist das Modell nun für die Allgemeinheit zugänglich. Es positioniert sich als Open-Source-Alternative zu proprietären Modellen wie GPT-4 und Claude.

Apertus unterscheidet sich von vielen anderen Large Language Models (LLMs) durch seine umfassende Transparenz: Architektur, Trainingsdaten und Modellgewichte sind frei zugänglich und detailliert dokumentiert. «Mit dieser Veröffentlichung möchten wir ein Musterbeispiel dafür geben, wie sich ein vertrauenswürdiges, souveränes und inklusives KI-Modell bauen lässt», lässt sich Martin Jaggi, Professor für Maschinelles Lernen an der EPFL, in der Medienmitteilung zitieren.

Das LLM wurde auf dem Supercomputer «Alps» am CSCS mit 15 Billionen Token aus über 1000 Sprachen trainiert, davon 40 Prozent nicht-englischsprachig. Insbesondere seien auch Schweizerdeutsch und Rätoromanisch berücksichtigt worden, die in anderen Modellen unterrepräsentiert sind.

Der Supercomputer «Alps» steht in Lugano und wird unter anderem von der Swiss AI Initiative genutzt.
Der Supercomputer «Alps» steht in Lugano und wird unter anderem von der Swiss AI Initiative genutzt.
Source: Swiss National Supercomputing Centre

Lokal und online verfügbar

Die Schweizer KI steht in zwei Varianten mit 8 und 70 Milliarden Parametern zur Verfügung. Sie kann über Hugging Face heruntergeladen oder auf Public AI online genutzt werden – die Server schienen am Mittwochmorgen zeitweise überlastet zu sein. Die Lizenzierung ist offen und erlaubt sowohl wissenschaftliche als auch kommerzielle Anwendungen.

Ein weiteres Merkmal von Apertus ist die Einhaltung von Urheberrechten. Für das Training verwendeten die Entwicklerinnen und Entwickler ausschliesslich öffentlich verfügbare Daten, wobei Opt-out-Hinweise respektiert und personenbezogene Daten entfernt wurden. Damit adressiert das Projekt auch regulatorische Anforderungen der EU.

Header image: ETH Zürich

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