Spezialisierte KI-Modelle: Die Entwicklung des Hardware-Fortschritts nachvollziehen

Der Wandel in der Industrie hin zu kleineren, spezialisierten und effizienteren KI-Modellen spiegelt eine Transformation wider, die ähnlich auch bei Hardware zu beobachten ist, insbesondere mit der Einführung von Grafikprozessoren (GPUs), Tensorverarbeitungseinheiten (TPUs) und anderen Hardware-Beschleunigern, die die Recheneffizienz steigern.

Kern dieses Wandels ist ein einfaches Konzept, das in der Physik verankert ist.

Der CPU-Kompromiss

CPUs sind als Allzweck-Recheneinheiten konzipiert, die in der Lage sind, vielfältige Aufgaben zu bewältigen – vom Sortieren von Daten über Berechnungen bis hin zur Steuerung externer Geräte. Diese Vielseitigkeit ermöglicht es ihnen, verschiedene Zugriffsarten auf den Speicher, Rechenoperationen und Kontrollflüsse zu handhaben.

Jedoch bringt diese Allgemeingültigkeit auch Nachteile mit sich. Die Komplexität der CPU-Hardware, die eine breite Palette von Aufgaben unterstützt, erfordert mehr Silizium für die Schaltkreise, mehr Energie für den Betrieb und zusätzliche Zeit für die Ausführung von Aufgaben. Daher bieten CPUs zwar Vielseitigkeit, opfern jedoch inhärent die Effizienz.

Dieser Kompromiss hat in den letzten 10-15 Jahren zu einem Anstieg spezialisierter Rechner geführt.

Der Aufstieg spezialisierter Rechenanlagen

In Diskussionen über KI tauchen oft Begriffe wie GPUs, TPUs und NPUs auf. Diese spezialisierten Rechenanlagen konzentrieren sich, im Gegensatz zu CPUs, auf spezifische Aufgaben, was sie effizienter macht. Indem sie mehr Transistoren und Energie für die Berechnung und den Datenzugriff auf ihre zugewiesenen Aufgaben verwenden und die Unterstützung allgemeiner Funktionen minimieren, können diese Modelle wirtschaftlicher arbeiten.

Dank ihrer Einfachheit können Systeme zahlreiche Recheng engines parallel einbinden, was die Anzahl der pro Zeiteinheit und Energie ausgeführten Operationen erheblich steigert.

Der parallele Wandel bei großen Sprachmodellen

Eine parallele Entwicklung findet im Bereich der großen Sprachmodelle (LLMs) statt. Allgemeine Modelle wie GPT-4 zeigen beeindruckende Fähigkeiten aufgrund ihrer breiten Funktionalität; diese Allgemeingültigkeit hat jedoch erhebliche Kosten in Bezug auf die Parameter – mutmaßlich in Billionenhöhe – sowie auf die erforderlichen Rechen- und Speicherressourcen für die Inferenz.

Dies hat zur Entwicklung spezialisierter Modelle wie CodeLlama geführt, das bei Programmieraufgaben hohe Genauigkeit zu geringeren Kosten bietet. Ähnlich sind Modelle wie Llama-2-7B effektiv bei Aufgaben zur Sprachbearbeitung wie der Entitätsextraktion, ohne die gleichen Rechenkosten zu verursachen. Kleinere Modelle wie Mistral und Zephyr veranschaulichen diesen Trend weiter.

Diese Evolution spiegelt den Wandel von einer ausschließlichen Abhängigkeit von CPUs hin zu einem hybriden Modell wider, das spezialisierte Rechenanlagen wie GPUs umfasst, die besonders gut für die Parallelverarbeitung geeignet sind; diese Rechenanlagen dominieren Aufgaben im Zusammenhang mit KI, Simulationen und Grafikberechnung.

Einfachheit für Effizienz nutzen

Im Bereich der LLM wird die Zukunft darin bestehen, zahlreiche einfachere Modelle für die meisten KI-Aufgaben einzusetzen und größere, ressourcenintensive Modelle nur für jene Aufgaben vorzubehalten, die sie wirklich erfordern. Viele Unternehmensanwendungen – einschließlich der Verarbeitung unstrukturierter Daten, der Textklassifikation und der Zusammenfassung – können effektiv von kleineren, spezialisierten Modellen bearbeitet werden.

Das Prinzip ist klar: Einfachere Operationen verbrauchen weniger Elektronen, was zu einer verbesserten Energieeffizienz führt. Dieser Ansatz ist nicht nur eine technologische Präferenz; er ist eine wesentliche Entscheidung, die auf den grundlegenden Gesetzen der Physik basiert. Daher wird sich die Zukunft der KI von der Suche nach größeren allgemeinen Modellen hin zur strategischen Annahme von Spezialisierung entwickeln und nachhaltige, skalierbare und effiziente KI-Lösungen schaffen.