Künstliche Intelligenz Unternehmen verschlanken KI-Modell um 80 Prozent

Quelle: Aleph Alpha

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Die sogenannte „Sparsification“ stelle ein wichtiges Gegengewicht zum exponentiellen Wachstum der KI-Modelle und der damit verbundenen Steigerung der Anforderungen an Rechenleistung dar.

Die beiden Unternehmen haben auf der Super Computing Conference 2022 in Texas eine verschlankte Variante des Conversational Module Lumi von Aleph Alpha vorgestellt.
Die beiden Unternehmen haben auf der Super Computing Conference 2022 in Texas eine verschlankte Variante des Conversational Module Lumi von Aleph Alpha vorgestellt.
(Bild: Graphcore)

Der europäische KI-Chiphersteller Graphcore und das Heidelberger KI-Unternehmen Aleph Alpha haben Fortschritte im Bereich KI-Rechenleistungseffizienz erzielt. Laut einer Mitteilung konnten sie ein KI-Modell mit 13 Milliarden Parametern auf 2,6 Milliarden Parameter verschlanken. Demonstriert haben sie das mit einer verschlankten Variante des Conversational Module Lumi von Aleph Alpha.

Die Luminous Modellreihe kann kontextbezogene Fragen mit einer beliebigen Kombination aus sprachlichen und visuellen Informationen verstehen und beantworten, heißt es weiter. Das verschlankte Luminous Base Sparse benötige allerdings nur 20 Prozent der Verarbeitungs-FLOPs und 44 Prozent des Speichers seines herkömmlichen Äquivalents.

Großes Potenzial für KI-Unternehmen

Bei der neuen Methode werde die Verarbeitungsleistung auf diejenigen Elemente konzentriert, die für die Lösung einer komplexen Aufgabe am wichtigsten sind. Bei bisherigen KI-Modellen werden alle Parameter gleichermaßen dargestellt und berechnet, was vor allem bei großen Modellen zu langer Verarbeitungszeit und hoher Speicherkapazität führt.

Aleph Alpha und Graphcore gehen davon aus, dass der neue Ansatz sich auf das kommerzielle Potenzial von KI-Unternehmen auswirken wird. Er ermögliche es, leistungsstarke KI-Modelle mit minimalen Anforderungen an die Rechenleistung für Kunden bereitzustellen.

Dieser Artikel stammt von unserem Partnerportal Industry of Things.

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