Vernetzen Sie sich mit uns

Vordenker

Die Entwicklung des KI-Modelltrainings: Von der Größe zur Effizienz

mm

Veröffentlicht

 on

In der sich schnell entwickelnden Landschaft der künstlichen Intelligenz erfährt der traditionelle Ansatz zur Verbesserung von Sprachmodellen durch bloße Vergrößerung der Modellgröße einen entscheidenden Wandel. Diese Verschiebung unterstreicht einen strategischeren, datenzentrierteren Ansatz, wie die jüngsten Entwicklungen bei Modellen wie z Lama3.

Daten sind alles, was Sie brauchen

Historisch gesehen herrschte bei der Weiterentwicklung der KI-Fähigkeiten die Überzeugung vor, dass je größer desto besser ist.

In der Vergangenheit haben wir eine dramatische Steigerung der Möglichkeiten des Deep Learning erlebt, indem einfach mehr Schichten zu neuronalen Netzen hinzugefügt wurden. Algorithmen und Anwendungen wie die Bilderkennung, die vor dem Aufkommen von nur theoretisch möglich waren tiefe Lernen, fand schnell breite Akzeptanz. Die Entwicklung von Grafikkarten verstärkte diesen Trend noch weiter und ermöglichte den Betrieb größerer Modelle mit zunehmender Effizienz. Dieser Trend hat sich auch auf den aktuellen Hype um große Sprachmodelle übertragen.

Von Zeit zu Zeit stoßen wir auf Ankündigungen großer KI-Unternehmen, die Modelle mit Dutzenden oder sogar Hunderten Milliarden Parametern herausbringen. Der Grundgedanke ist leicht zu verstehen: Je mehr Parameter ein Modell besitzt, desto leistungsfähiger ist es. Diese Brute-Force-Skalierungsmethode hat jedoch einen Punkt erreicht, an dem die Erträge sinken, insbesondere wenn man die Kosteneffizienz solcher Modelle in praktischen Anwendungen berücksichtigt. Metas jüngste Ankündigung des Llama3-Ansatzes, der 8 Milliarden Parameter nutzt, aber mit der sechs- bis siebenfachen Menge hochwertiger Trainingsdaten angereichert ist, entspricht der Wirksamkeit früherer Modelle wie GPT6 – und übertrifft sie in einigen Szenarien sogar verfügen über mehr als 7 Milliarden Parameter. Dies stellt einen wichtigen Wendepunkt im Skalierungsgesetz für Sprachmodelle dar, bei dem Qualität und Quantität der Daten zunehmend Vorrang vor der reinen Größe haben.

Kosten vs. Leistung: Eine heikle Balance

Mit dem Übergang von Modellen der künstlichen Intelligenz (KI) von der Entwicklung in die praktische Anwendung werden ihre wirtschaftlichen Auswirkungen, insbesondere die hohen Betriebskosten groß angelegter Modelle, immer bedeutender. Diese Kosten übersteigen häufig die anfänglichen Schulungskosten und unterstreichen die Notwendigkeit eines nachhaltigen Entwicklungsansatzes, bei dem die effiziente Datennutzung Vorrang vor der Erweiterung der Modellgröße hat. Strategien wie Datenerweiterung und Transferlernen kann Datensätze verbessern und den Bedarf an umfangreicher Umschulung verringern. Die Optimierung von Modellen durch Merkmalsauswahl und Dimensionsreduzierung steigert die Recheneffizienz und senkt die Kosten. Techniken wie Dropout und frühes Stoppen verbessern die Generalisierung, sodass Modelle mit weniger Daten eine effektive Leistung erbringen können. Alternative Bereitstellungsstrategien wie Edge Computing reduzieren die Abhängigkeit von kostspieliger Cloud-Infrastruktur, während Serverless Computing eine skalierbare und kostengünstige Ressourcennutzung bietet. Durch die Konzentration auf datenzentrierte Entwicklung und die Erforschung wirtschaftlicher Bereitstellungsmethoden können Unternehmen ein nachhaltigeres KI-Ökosystem aufbauen, das Leistung und Kosteneffizienz in Einklang bringt.

Die sinkenden Erträge größerer Modelle

Die Landschaft der KI-Entwicklung durchläuft einen Paradigmenwechsel, wobei der Schwerpunkt zunehmend auf effizienter Datennutzung und Modelloptimierung liegt. Zentralisierte KI-Unternehmen haben sich traditionell darauf verlassen, immer größere Modelle zu erstellen, um hochmoderne Ergebnisse zu erzielen. Allerdings wird diese Strategie zunehmend unhaltbar, sowohl im Hinblick auf die Rechenressourcen als auch auf die Skalierbarkeit.

Dezentrale KI hingegen bringt andere Herausforderungen und Chancen mit sich. Dezentrale Blockchain-Netzwerke, die die Grundlage der dezentralen KI bilden, haben ein grundlegend anderes Design als zentralisierte KI-Unternehmen. Dies macht es für dezentrale KI-Unternehmen zu einer Herausforderung, mit zentralisierten Einheiten hinsichtlich der Skalierung größerer Modelle zu konkurrieren und gleichzeitig die Effizienz im dezentralen Betrieb aufrechtzuerhalten.

Hier können dezentrale Gemeinschaften ihr Potenzial maximieren und eine Nische in der KI-Landschaft erobern. Durch die Nutzung kollektiver Intelligenz und Ressourcen können dezentrale Gemeinschaften anspruchsvolle KI-Modelle entwickeln und einsetzen, die sowohl effizient als auch skalierbar sind. Dies wird es ihnen ermöglichen, effektiv mit zentralisierten KI-Unternehmen zu konkurrieren und die Zukunft der KI-Entwicklung voranzutreiben.

Blick nach vorn: Der Weg zu einer nachhaltigen KI-Entwicklung

Der Schwerpunkt der künftigen KI-Entwicklung sollte auf der Schaffung von Modellen liegen, die nicht nur innovativ, sondern auch integrativ und wirtschaftlich sind. Der Schwerpunkt sollte sich auf Systeme verlagern, die ein hohes Maß an Genauigkeit und Nutzen bei überschaubarem Kosten- und Ressourcenverbrauch erreichen können. Eine solche Strategie wird nicht nur die Skalierbarkeit von KI-Technologien, sondern auch deren Zugänglichkeit und Nachhaltigkeit auf lange Sicht sicherstellen.

Mit zunehmender Reife des Bereichs der künstlichen Intelligenz müssen sich die Strategien zur Entwicklung von KI entsprechend weiterentwickeln. Die Verlagerung von der Wertschätzung der Größe hin zur Priorisierung von Effizienz und Kosteneffizienz beim Modelltraining ist nicht nur eine technische Entscheidung, sondern eine strategische Notwendigkeit, die die nächste Generation von KI-Anwendungen definieren wird. Dieser Ansatz wird wahrscheinlich eine neue Ära der Innovation einleiten, in der die KI-Entwicklung durch intelligente, nachhaltige Praktiken vorangetrieben wird, die eine breitere Akzeptanz und größere Wirkung versprechen.​​​​​​​​​​​​​​​​

Jiahao Sun, der Gründer und CEO von FLock.io, ist ein Oxford-Alumnus und Experte für KI und Blockchain. Zuvor war er als Direktor für KI bei der Royal Bank of Canada und als AI Research Fellow am Imperial College London tätig und gründete FLock.io, um sich auf datenschutzorientierte KI-Lösungen zu konzentrieren. Durch seine Führung leistet FLock.io Pionierarbeit bei der Weiterentwicklung sicherer, kollaborativer KI-Modellschulung und -bereitstellung und stellt sein Engagement für den Einsatz von Technologie für den gesellschaftlichen Fortschritt unter Beweis.