Effizienz im Kleinen: Tech-Giganten setzen vermehrt auf kleinere KI-Sprachmodelle

Die Giganten der künstlichen Intelligenz Apple, Microsoft, Meta und Google schlagen ein neues Kapitel in der Entwicklung generativer KI-Produkte auf: Statt gigantischer Sprachmodelle fokussieren sie sich nun auf schlankere Versionen. Die kleineren Modelle bestechen mit weniger Parametern – Maßstab für die Vielzahl der Variablen, die KI-Systeme trainieren und formen – und bieten dennoch beeindruckende Leistungsfähigkeit. Diese strategische Ausrichtung zielt darauf ab, die KI-Einführung durch Unternehmen zu erleichtern, die bisher durch hohe Kosten und den benötigten Rechenaufwand der umfangreichen Sprachmodelle abgeschreckt wurden. Solche Technologien sind unter anderem Grundlage für populäre Chatbots wie OpenAI's ChatGPT. Normalerweise gilt: Je mehr Parameter, desto leistungsstärker die KI-Software und desto komplexer ihre Aufgaben. OpenAI's GPT-4 und Googles Gemini 1.5 Pro mit über einer Billion Parametern sowie Metas Llama-Modell mit 400 Milliarden Parametern sind hier führend. Doch neben der Herausforderung, Unternehmen von teuren KI-Produkten zu überzeugen, bremst auch die Sorge um Daten- und Urheberrechtsfragen die Akzeptanz. Die Antwort der Technologiekonzerne wie Meta und Google: kleinere Sprachmodelle mit nur wenigen Milliarden Parametern. Diese alternativen Modelle sind kostengünstig, energieeffizient, anpassbar und benötigen weniger Energie für Training und Betrieb, was wiederum den Schutz sensibler Daten erleichtert. Eric Boyd, Corporate Vice-President von Microsofts Azure AI Plattform, betont den Vorteil des neuen Preis-Leistungs-Verhältnisses, welches "so viele zusätzliche Anwendungen für Kunden ermöglicht, dass sie Investitionen tätigen können, die ihnen zuvor nicht rentabel erschienen." Sogar kleinere Start-ups wie das französische Unternehmen Mistral mischen mit eigenen Sprachmodellen mit. Diese können lokal auf Geräten verarbeitet werden, was speziell datenschutzbewussten Kunden entgegenkommt und innerhalb des eigenen Netzwerks bleibt. Charlotte Marshall, Managing Associate bei Addleshaw Goddard, erläutert die rechtlichen und kostenseitigen Vorteile dieser Entwicklung für ihre Bankklienten. Die kleineren Modelle ermöglichen zudem den Betrieb von KI-Funktionen auf Endgeräten wie Smartphones – beispielsweise ist Googles "Gemini Nano" in dessen Pixel-Telefon integriert und Samsung setzt auf das neueste S24-Smartphone. Apple deutete an, ebenfalls KI-Modelle für das iPhone zu entwickeln und veröffentlichte kürzlich das OpenELM-Modell für textbasierte Aufgaben. Microsofts Boyd sieht die kleinen Modelle als Türöffner für "interessante Anwendungen bis hin zu Telefonen und Laptops." Sam Altman, Chief von OpenAI, betont die Weiterführung im Bau verschieden großer KI-Modelle für unterschiedliche Zwecke. Zwar sei die Entwicklung kleinerer Modelle spannend, OpenAI sei jedoch weiterhin auf größere Modelle mit umfangreichen Fähigkeiten konzentriert, um langfristig ein menschenähnliches Intelligenzniveau zu erreichen. "Die meisten Menschen möchten einfach das beste Modell," erklärt Altman.