Energieeffiziente KI-Ausbildung: TUM entwickelt neue Methode für neuronale Netze
Die effiziente Ausbildung von neuronalen Netzen für Künstliche Intelligenz (KI) stellt eine herausfordernde Aufgabe dar, die erhebliche Rechenressourcen und damit einen hohen Energieverbrauch erfordert. Insbesondere der Bereich der Large Language Models (LLMs), der für viele KI-Anwendungen im Alltag essenziell ist, verursacht beträchtliche Verbräuche in den Rechenzentren, die diese Modelle trainieren und betreiben. Die steigende Komplexität zukünftiger KI-Anwendungen wird diesen Bedarf weiter erhöhen, was zu einem erheblichen Energieeinsatz führt. Wissenschaftler der Technischen Universität München (TUM) haben deshalb eine Methode entwickelt, um dieses Problem anzugehen und das Training neuronaler Netze deutlich energieeffizienter zu gestalten.
Im Gegensatz zu herkömmlichen, iterativen Verfahren, bei denen die Parameter Schritt für Schritt angepasst werden, basiert ihre neue Technik auf Wahrscheinlichkeitsberechnungen. Diese probabilistische Methode fokussiert gezielt auf kritische Stellen innerhalb der Trainingsdaten, an denen sich die Werte besonders dynamisch und schnell ändern. Indem sie diese entscheidenden Punkte identifiziert und nutzt, können die benötigten Parameter mit minimalem Rechenaufwand ermittelt werden. Durch diese direkte und effiziente Parameterbestimmung wird das Training neuronaler Netze erheblich beschleunigt, was einen direkten positiven Effekt auf den Energieverbrauch hat.
Die Studie zeigt zudem, dass diese neue Methode in ihrer Genauigkeit mit den traditionellen, iterativen Ansätzen vergleichbar ist. Dies bedeutet, dass die Vorteile der energieeffizienten Trainingsweise ohne Abstriche bei der Leistungsfähigkeit erzielt werden können. Professor Felix Dietrich, Leiter des Teams und Experte für Physics-enhanced Machine Learning, hebt hervor: „Unsere Methode ermöglicht es, neuronale Netze schneller und dadurch energieeffizienter zu trainieren, ohne dabei an Genauigkeit einzubüßen.“ Diese Innovation bietet einen vielversprechenden Lösungsansatz, um die Energieintensität im KI-Bereich zu reduzieren und gleichzeitig die Fortschritte in der Entwicklung leistungsstarker KI-Modelle zu ermöglichen.
Schlagwörter: KI + LLMs + München
Wie bewerten Sie den Schreibstil des Artikels?