Künstliche Intelligenz (KI) wächst rasant, aber ihr enormer Energiebedarf und ihre Rechenkosten werden nicht mehr tragbar. Jetzt taucht eine überraschende Lösung aus der Welt der Quantenphysik auf: Tensornetzwerke. Diese mathematischen Strukturen wurden ursprünglich für die Bewältigung komplexer Wechselwirkungen zwischen Partikeln entwickelt und erweisen sich als äußerst effektiv bei der Komprimierung von KI-Modellen, der Reduzierung des Energieverbrauchs und sogar der Verbesserung der Zugänglichkeit von KI.
Der Flaschenhals: Aufgeblähte KI-Modelle
Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT sind bekanntermaßen ressourcenintensiv. Ihre Größe und Komplexität erfordern enorme Mengen an Energie für Training und Betrieb, was einige Technologieunternehmen dazu veranlasst, extreme Lösungen wie dedizierte kleine Kernkraftwerke in Betracht zu ziehen, um Rechenzentren online zu halten. Dies ist nicht nur ein Umweltproblem; es schränkt auch ein, wo KI eingesetzt werden kann.
Das Kernproblem ist Dimensionalität. Wenn KI-Modelle komplexere Aufgaben bewältigen, explodiert die Anzahl der Variablen, was die Speicherung und Verarbeitung unmöglich macht. Physiker haben dies vor Jahrzehnten mit Tensornetzwerken gelöst.
Tensornetzwerke: Eine physikbasierte Komprimierungslösung
Tensor-Netzwerke zerlegen riesige Datensätze in kleinere, besser handhabbare Komponenten. Stellen Sie sich eine riesige Wurst vor, die zu groß ist, um sie auf einmal zu kochen; Durch Drehen zu perfekt portionierten Hot Dogs ist es grillbereit. In ähnlicher Weise zerlegen Tensornetzwerke massive Tensoren (mehrdimensionale Zahlenfelder) in verknüpfte, kleinere Tensoren.
Der entscheidende Vorteil? Sie bewahren die Genauigkeit und reduzieren gleichzeitig die Größe erheblich. Multiverse Computing, ein vom Physiker Román Orús mitbegründetes Startup, hat dies bereits mit dem Modell Llama 2 7B demonstriert. Ihre CompactifAI-Technik komprimiert das Modell um über 90 %, von 27 GB auf nur 2 GB, bei minimalem Genauigkeitsabfall.
Jenseits der Komprimierung: Eine neue KI-Architektur
Die langfristige Vision ist noch mutiger: KI-Modelle von Grund auf unter Verwendung von Tensornetzwerken zu entwickeln und traditionelle neuronale Netzwerke vollständig zu umgehen. Neuronale Netzwerke sind zwar leistungsstark, aber energiehungrig und undurchsichtig. Tensornetzwerke bieten das Potenzial für schnelleres Training und transparentere Innenabläufe.
Miles Stoudenmire vom Flatiron Institute glaubt, dass dieser Ansatz die „latente Kraft“ der KI freisetzen könnte, sodass sie effizient auf persönlichen Geräten ausgeführt werden kann, ohne auf Cloud-Verbindungen angewiesen zu sein. Stellen Sie sich KI-betriebene Kühlschränke oder Waschmaschinen vor, die offline arbeiten.
Wie es funktioniert: Der Fluch der Dimensionalität und seine Heilung
Der „Fluch der Dimensionalität“ ist die Vorstellung, dass mit zunehmender Datenkomplexität die Speicherung unmöglich wird. Eine Tabellenkalkulation ist eine 2D-Matrix; Tensoren verallgemeinern dies auf mehrere Dimensionen. Erwägen Sie, die Pizzapräferenzen von 100.000 Menschen zu verfolgen (100 Beläge, 100 Soßen). Der resultierende Tensor hätte eine Milliarde Zahlen, wäre aber immer noch beherrschbar. Fügen Sie jedoch weitere Variablen hinzu (Kruste, Käse), und die Ballongröße steigt exponentiell an.
Tensornetzwerke lösen dieses Problem, indem sie einen Riesentensor als ein Netzwerk kleinerer Tensoren darstellen. Korrelationen zwischen Datenpunkten sind entscheidend. Wer zum Beispiel weiße Pilze mag, mag auch Cremini. Durch die Eliminierung von Redundanz komprimieren Tensornetzwerke das Modell ohne Leistungseinbußen.
Ergebnisse aus der Praxis und Zukunftsaussichten
Die Vorteile zeigen sich bereits in der Praxis. Sopra Steria hat herausgefunden, dass die komprimierte Version von Llama 3.1 8B von Multiverse 30–40 % weniger Energie verbraucht. Forscher am Imperial College London haben gezeigt, dass die Tensor-Netzwerkkomprimierung die Genauigkeit im Vergleich zu Modellen in Originalgröße sogar verbessern kann, da große Datensätze oft Irrelevanzen enthalten, die durch die Technik herausgefiltert werden.
Das ultimative Ziel besteht darin, über die Komprimierung hinauszugehen und völlig neue KI-Architekturen auf Basis von Tensornetzwerken zu schaffen. Dieser Ansatz könnte die Trainingszeiten drastisch verkürzen (ein Modell wurde in 4 Sekunden trainiert, verglichen mit 6 Minuten für ein neuronales Netzwerk-Gegenstück) und KI-Modelle verständlicher machen.
Tensornetzwerke sind nicht nur ein Komprimierungstrick; Sie stellen einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise dar, wie wir KI aufbauen und einsetzen. Im Erfolgsfall könnte dies eine Zukunft eröffnen, in der leistungsstarke KI energieeffizient, zugänglich und transparent ist.
