Ist die nächste Grenze der generativen KI die Neudefinition von Transformers?

Die Zukunft der KI: Über die Transformer-Architektur hinaus

Die Transformer-Architektur antreibt die führenden KI-Modelle im öffentlichen und privaten Sektor heute. Was kommt als Nächstes? Wird diese Architektur die Denkfähigkeiten verbessern? Welche Innovationen folgen auf die Transformer? Derzeit erfordert die Implementierung von KI erhebliche Datenmengen, GPU-Rechenressourcen und spezialisiertes Talent, was Entwicklung und Wartung kostspielig macht.

Der Einsatz von KI begann mit smarteren Chatbots. Heute haben Startups und Unternehmen sich weiterentwickelt, um Co-Piloten zu schaffen, die menschliches Wissen und Fähigkeiten erweitern. Die nächste logische Entwicklung besteht darin, mehrstufige Arbeitsabläufe, Gedächtnis und Personalisierung in Agenten zu integrieren, die verschiedene Aufgaben in Bereichen wie Vertrieb und Ingenieurwesen bewältigen können. Das Ziel ist, dass ein Benutzerprompt es einem Agenten ermöglicht, die Absicht zu verstehen, die Aufgabe in umsetzbare Schritte zu zerlegen und diese auszuführen – sei es durch Web-Suchen, Multi-Tool-Authentifizierung oder Lernen aus vorherigem Verhalten.

Stellen Sie sich persönliche KI-Agenten vor, die einem digitalen Jarvis ähneln und Aufgaben intuitiv auf Ihrem Telefon verwalten. Ob es um die Buchung einer Reise nach Hawaii, die Bestellung Ihres Lieblingsessens oder die Überwachung persönlicher Finanzen geht, das Potenzial für personalisierte Agenten ist faszinierend. Dennoch haben wir aus technologischer Sicht noch einen weiten Weg vor uns.

Ist die Transformer-Architektur das Ende der Fahnenstange?

Der Selbstaufmerksamkeitsmechanismus in Transformern ermöglicht es Modellen, die Bedeutung jedes Eingabetokens gleichzeitig zu bewerten, wodurch ihr Verständnis für Sprache und ComputerVision durch das Erfassen langreichweitiger Abhängigkeiten verbessert wird. Diese Komplexität führt jedoch zu hohem Speicherverbrauch und langsamer Leistung, insbesondere bei langen Sequenzen (z.B. DNA).

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, zielen mehrere Forschungsinitiativen darauf ab, die Leistung von Transformern zu optimieren:

1. Hardware-Verbesserungen: FlashAttention steigert die Effizienz von Transformern, indem es Lese-/Schreibvorgänge zwischen verschiedenen Speicherarten auf GPUs optimiert und den Datentransfer minimiert.

2. Aproximative Aufmerksamkeit: Die Forschung versucht, die O(n²)-Komplexität von Selbstaufmerksamkeitsmechanismen auf eine lineare Skala zu reduzieren, um den Umgang mit langen Sequenzen zu verbessern. Zu den Ansätzen gehören Reformer und Performer.

Zusätzlich zu diesen Optimierungen entstehen alternative Modelle, die die Dominanz der Transformer in Frage stellen:

- Zustandsraum-Modelle (SSMs): Diese Modelle, die verwand mit rekurrenten und konvolutionalen neuronalen Netzwerken sind, bieten lineare oder nahezu lineare Berechnungen für lange Sequenzen. Während SSMs wie Mamba langreichweitige Beziehungen effektiv verwalten können, bleiben sie in der Gesamtleistung hinter Transformern zurück.

Aktuelle Fortschritte in der Modellforschung werden öffentlich zugänglich und signalisieren die sich entwickelnde Landschaft der KI-Technologien.

Bemerkenswerte Modellveröffentlichungen

Die neuesten Modellstarts von Branchenführern – OpenAI, Cohere, Anthropic und Mistral – sind bemerkenswert, insbesondere das grundlegende Modell von Meta, das auf Compiler-Optimierung fokussiert ist.

Neben den traditionellen Transformern erleben wir den Aufstieg von Zustandsraum-Modellen, hybriden Modellen, die SSMs und Transformern kombinieren, Mischungen von Experten (MoE) und Zusammensetzungen von Experten (CoE). Schlüsselmodelle, die Aufmerksamkeit erregt haben, sind:

- Das DBRX-Modell von Databricks: Dieses MoE-Modell hat 132 Milliarden Parameter, nutzt 16 Experten, von denen vier während der Inferenz oder des Trainings aktiv sind. Es bietet ein Kontextfenster von 32K und wurde mit 12 Billionen Tokens trainiert, was erhebliche Ressourcen für das Pre-Training und die Verfeinerung erforderte.

- Das Samba CoE v0.2 von SambaNova Systems: Dieses CoE-Modell besteht aus fünf Experten mit je 7 Milliarden Parametern, von denen nur einer für die Inferenz aktiviert wird. Es bietet eine schnelle Leistung von 330 Tokens/Sekunde.

- AI21 Labs' Jamba: Dieses hybride Modell kombiniert Elemente von Transformern mit der Mamba-Architektur und verbessert die Handhabung langer Kontexte, während es die Einschränkungen traditioneller Transformer adressiert.

Herausforderungen bei der Unternehmensübernahme

Trotz des Versprechens bahnbrechender Modelle stehen Unternehmen vor erheblichen technischen Herausforderungen:

- Mangel an Unternehmensfunktionen: Viele Modelle fehlen derzeit grundlegende Merkmale wie rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) und Single Sign-On (SSO), was die Unternehmensbereitschaft behindert. Organisationen weisen Budgets zu, um in der Technologielandschaft nicht zurückzufallen.

- Sicherheitskomplikationen: Neue KI-Funktionen können die Datensicherheit und Anwendungsicherheit verkomplizieren. Video-Conferencing-Tools können beispielsweise KI-Transkriptionsfunktionen einführen, die, obwohl vorteilhaft, eine weitere Prüfung erfordern, um die Einhaltung insbesondere in regulierten Branchen sicherzustellen.

- Wahl zwischen RAG und Feinabstimmung: Retrieval-augmented Generation (RAG) gewährleistet faktische Genauigkeit, könnte jedoch die Modellqualität nicht so effektiv verbessern wie die Feinabstimmung, was Herausforderungen wie Überanpassung mit sich bringt. Die sich entwickelnde Landschaft begünstigt RAG, insbesondere mit Cohere's Command R+, dem ersten offenen Modell, das GPT-4 für Chatbots und Unternehmensabläufe übertrifft.

Kürzlich sprach ich mit einem KI-Leiter einer großen Finanzinstitution, der anmerkte, dass die Zukunft nicht den Software-Ingenieuren gehört, sondern jenen, die geschickt beim Erstellen von Prompts sind. Mit einfachen Skizzen und multimodalen Modellen können nicht-technische Benutzer Anwendungen mühelos erstellen, wodurch die Nutzung von Werkzeugen zu einem beruflichen Vorteil wird.

Forscher, Praktiker und Gründer haben nun eine Vielzahl von Architekturen zur Verfügung, um in ihrer Suche nach effizienteren, kostengünstigeren und genaueren Modellen zu forschen. Techniken wie Feinabstimmung und aufkommende Alternativen wie direkte Präferenzoptimierung (DPO) bieten neue Möglichkeiten für Innovationen.

Da sich das Gebiet der generativen KI schnell weiterentwickelt, kann es für Startups und Entwickler herausfordernd sein, Prioritäten zu setzen. Die Zukunft birgt spannende Potenziale für diejenigen, die bereit sind, innovativ zu sein und sich anzupassen.