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Briefing

Zurück zu den Basics: Wie schlanke Sprachmodelle KI demokratischer machen

Höher, schneller, weiter: Das gilt aktuell für die meisten KI-Modelle. Die Ressourcen, die dafür benötigt werden, sind enorm – und nur für wenige Player finanzierbar. Aber was, wenn man ein Sprachmodell drastisch verschlankt?

2 Min.
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Die Parameter, die zur Entwicklung großer Sprachmodelle genutzt werden, liegen weit über dem Wortschatz eines jungen Menschen. (Foto: Shutterstock/ra2 studio)

OpenAIs GPT‑4, Metas Llama, Googles Palm 2: Wer als Techfirma im KI-Game mitspielen will, kommt um große Sprachmodelle (LLM) nicht herum. Dabei gilt häufig: je größer, desto besser, je mehr Parameter und Trainingsdaten, umso treffender der Output.

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Elisabeth Urban
Elisabeth Urban

Elisabeth ist crossmediale Redakteurin und dementsprechend sowohl im Print-, als auch im Online- und Podcastbereich von t3n unterwegs. Findet technische Innovation als Problemlöser und den digitalen Wandel besonders spannend und ist großer Fan von konstruktiver Kritik. 

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