Die KI-Paradoxie: Groß ist nicht immer großartig

KI-Größe: Mächtig und genügsam zugleich – ein Paradoxon

Im Bereich der Künstlichen Intelligenz offenbart sich ein faszinierendes Paradoxon: Während die Large Language Models als mächtige Giganten auftreten, sind sie gleichzeitig extrem ressourcenhungrig, während ihre kleineren Gegenstücke als bescheidene Spezialisten im lokalen Einsatz glänzen. Christian Winkler, der federführende Autor der neuesten Ausgabe der iX 4/2025, erläutert in einem Interview, warum nicht immer Modelle mit zweistelligen Milliardenparametern erforderlich sind und welche realistischen Erwartungen man an sie haben kann. Die Large Language Models sind momentan in aller Munde, jedoch wird über ihre kompakteren Varianten weniger gesprochen. Doch ab wann wird ein Modell als Small Language Model (SLM) betrachtet und für welche Einsatzfelder eignet es sich? Der Übergang zwischen den beiden Modeltypen ist fließend, wobei einige Experten ein Modell mit sieben Milliarden Parametern bereits als klein einstufen, während andere die Grenze eher bei vier Milliarden Parametern ziehen. SLMs finden in verschiedenen Anwendungsbereichen Verwendung, beispielsweise zur Textzusammenfassung oder als kreativer Bestandteil eines RAG-Modells. Weniger geeignet sind sie hingegen als Wissensbasis. Doch wie sieht es konkret mit dem Hardwarebedarf der SLMs aus? Ist ein Consumer-Laptop ausreichend, um lokal und offline einen Text- oder Codegenerator zu betreiben? Sobald der Einsatz ohne GPU erfolgen soll, empfiehlt es sich, die Modelle zu quantisieren. Mit SLMs kann ein Laptop Texte schneller generieren, als sie gelesen werden können, was für die meisten Anwendungsfälle ausreichend ist. Als Codegenerator funktioniert dies besser mit mittelgroßen LLMs, da hier die Wissensspeicherung eine bedeutende Rolle spielt. Selbst mit einer kleinen GPU oder einem Mac ist dies jedoch auch zufriedenstellend schnell möglich, beispielsweise mit dem Qwen2.5-Coder-7B-Instruct, das gemäß der vorherigen Definition für einige immer noch zu den SLMs gehört. Eine der großen Schwächen generativer KI ist die Tendenz zur Falschinformation. Wie schneiden SLMs in dieser Hinsicht ab? Bei sogenannten Halluzinationen sind die kleinen Modelle im Nachteil, da sie aufgrund ihrer begrenzten Parameter weniger Wissen aggregiert haben. Daher muss beim Einleiten von Anfragen besonders vorsichtig vorgegangen und die Resultate überprüft werden. Für die Textzusammenfassung sind die Modelle jedoch besser geeignet. Sie können aber auch genutzt werden, um besonders kreative Ideen zu generieren, wobei in diesem Fall Halluzinationen sogar erwünscht sind. Christian, vielen Dank für die aufschlussreichen Antworten! Einen umfassenden Überblick über die Möglichkeiten und Grenzen kleiner Sprachmodelle bietet die neue iX. Zudem werden die verfügbaren Tools für den lokalen KI-Betrieb vorgestellt und ein Blick auf die kleinen Phi-Modelle von Microsoft geworfen. All dies und viele weitere Themen erwarten die Leser:innen im April-Heft, das ab sofort im heise Shop oder am Kiosk erhältlich ist. In der Serie "Drei Fragen und Antworten" möchte die iX die aktuellen Herausforderungen der IT prägnant darstellen, unabhängig davon, ob es sich um die Perspektive der Anwender:innen vor dem PC, die Sichtweise der Manager oder den Alltag der Administrator:innen handelt. Haben Sie Anregungen aus Ihrer täglichen Praxis oder der Ihrer Nutzer? Welche Tipps zu welchem Thema würden Sie gerne kurz und knapp lesen? Teilen Sie uns Ihre Gedanken gerne mit oder hinterlassen Sie einen Kommentar im Forum. (axk)

Die Bedeutung von Small Language Models (SLMs) in der KI-Welt 🤔

Small Language Models (SLMs) haben in der Welt der Künstlichen Intelligenz eine besondere Rolle inne, die oft im Schatten ihrer größeren Geschwister, den Large Language Models, steht. Doch ab wann genau wird ein Modell als SLM betrachtet und für welche Einsatzgebiete eignet es sich besonders? Der Übergang zwischen den verschiedenen Modellgrößen ist fließend und Experten haben unterschiedliche Ansichten darüber, ab welcher Parametranzahl ein Modell als klein gilt. SLMs finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie der Textzusammenfassung oder als kreativer Bestandteil von Modellen. Doch wie sieht es mit dem Hardwarebedarf aus, wenn man ein SLM lokal und offline betreiben möchte? Kann ein Consumer-Laptop ausreichen oder sind zusätzliche Maßnahmen wie die Quantisierung der Modelle notwendig?

Herausforderungen bei der Verwendung von Small Language Models 🤔

Trotz ihrer vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten stehen Small Language Models (SLMs) auch vor Herausforderungen, insbesondere im Umgang mit Falschinformationen. Bei sogenannten Halluzinationen sind kleine Modelle im Nachteil, da ihre begrenzten Parameter weniger Wissen aggregiert haben. Daher ist es wichtig, beim Einsatz von SLMs besonders vorsichtig zu sein und die Ergebnisse sorgfältig zu überprüfen. Obwohl sie Schwächen in der Falschinformation haben, eignen sich SLMs gut für die Textzusammenfassung und können auch kreative Ideen generieren, bei denen Halluzinationen sogar erwünscht sein können.

Zukunftsperspektiven für Small Language Models in der KI 🤔

Welche Entwicklungen und Perspektiven können wir für Small Language Models (SLMs) in der Künstlichen Intelligenz erwarten? Trotz ihrer aktuellen Herausforderungen und Schwächen bieten SLMs viel Potenzial für die Weiterentwicklung von generativen Modellen. Es ist entscheidend, dass Forschung und Entwicklung weiterhin daran arbeiten, die Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit von SLMs zu verbessern, um ihre Anwendungsbereiche zu erweitern und ihre Effektivität zu steigern. Mit zunehmender Optimierung und Anpassung könnten SLMs in Zukunft eine noch bedeutendere Rolle in verschiedenen Bereichen der KI spielen.

Deine Gedanken zu Small Language Models in der KI-Welt 🤔

Was denkst du über die Bedeutung und Herausforderungen von Small Language Models (SLMs) in der KI? Sie bieten vielfältige Anwendungsmöglichkeiten, stehen jedoch auch vor Schwierigkeiten wie der Neigung zur Falschinformation. Wie siehst du die Zukunftsperspektiven für SLMs in der KI? Teile uns gerne deine Gedanken und Meinungen mit oder hinterlasse einen Kommentar, um die Diskussion weiterzuführen und mehr über dieses faszinierende Thema zu erfahren. 🌟 Diese neuen Abschnitte bieten detaillierte Einblicke in die Welt der Small Language Models in der Künstlichen Intelligenz, beleuchten Herausforderungen und Zukunftsaussichten und laden den Leser ein, aktiv an der Diskussion teilzunehmen.