Sind größere KI-Modelle intelligenter? – Eine kurze Diskussion über die Grenzen von Modellgröße und Intelligenz

In den letzten Jahren hat der Bereich der künstlichen Intelligenz einen „Wettrüsten“ erlebt, bei dem die Modellgröße im Mittelpunkt steht. Von 1,5 Milliarden Parametern in GPT-2 über 175 Milliarden Parameter in GPT-3 bis hin zu den angeblich über 1 Billion Parametern in GPT-4 ist die Größe von KI-Modellen exponentiell gewachsen. Die vorherrschende Erzählung scheint uns zu sagen: Je mehr Parameter, desto leistungsfähiger und „intelligenter“ ist das Modell. Aber stimmt diese Aussage wirklich? Ist die Beziehung zwischen Größe und Intelligenz so einfach und direkt? Dieser Artikel wird dieses Thema eingehend untersuchen und die komplexe Beziehung zwischen Modellgröße und KI-Fähigkeiten analysieren.

Der Größeneffekt: Warum große Modelle so erfolgreich sind

Der Größeneffekt ist in der Tat eine unbestreitbare Tatsache. In zahlreichen Studien und in der Praxis haben wir einen deutlichen Zusammenhang zwischen der Zunahme der Modellgröße und der Leistungsverbesserung festgestellt.

Eine Studie der Stanford University und von Google Brain aus dem Jahr 2020 zeigte, dass die Leistung auf Benchmarks wie SuperGLUE fast logarithmisch linear ansteigt, wenn die Modellparameter von 100 Millionen auf 10 Milliarden erhöht werden. DeepMind fand in seiner Forschung ähnliche Phänomene und nannte dies das „Skalierungsgesetz“: Innerhalb eines bestimmten Bereichs ist die Leistung proportional zum Logarithmus der Modellgröße, des Datenvolumens und der Rechenleistung.

OpenAI hat dies in der GPT-3-Veröffentlichung demonstriert: Von 1,3-Milliarden-Parameter-Modellen bis hin zu 175-Milliarden-Parameter-Modellen verbessert sich die Leistung in vielen Aufgaben kontinuierlich, insbesondere bei der Few-Shot-Learning-Fähigkeit. Beispielsweise war GPT-3 in Übersetzungsaufgaben fast 45 % besser als GPT-2.

Aber die Größe bringt nicht nur eine Verbesserung der quantitativen Kennzahlen mit sich, sondern auch einen qualitativen Sprung:

1. Emergent Abilities (Emergente Fähigkeiten): Bestimmte Fähigkeiten treten erst auf, wenn das Modell eine bestimmte Größe erreicht hat. Beispielsweise ist das Modell möglicherweise überhaupt nicht in der Lage, komplexe Schlussfolgerungen zu ziehen, wenn es klein ist, aber sobald es einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, zeigt es plötzlich die Fähigkeit zum Ketten-Denken.

2. Instruction Following (Befolgung von Anweisungen): Große Modelle scheinen komplexe Anweisungen besser zu verstehen und auszuführen, was in kleinen Modellen oft schwierig zu erreichen ist.

3. In-context learning (Kontextuelles Lernen): Ein wichtiger Durchbruch, den GPT-3 demonstriert hat, ist seine Fähigkeit, neue Aufgaben zu erlernen, indem es nur wenige Beispiele in der Eingabeaufforderung verwendet, ohne dass eine Feinabstimmung erforderlich ist.

Einschränkungen der Größe: Größer ist nicht immer besser

Allerdings ist die einfache Verfolgung der Größe kein Allheilmittel für die Verbesserung der KI-Fähigkeiten. Mit zunehmender Modellgröße stehen wir vor vielen Herausforderungen:

1. Problem der sinkenden Erträge

Akademische Forschung hat gezeigt, dass die logarithmische Beziehung zwischen Modellleistung und Parameteranzahl bedeutet, dass wir die Parameter exponentiell erhöhen müssen, um eine lineare Leistungsverbesserung zu erzielen. Beispielsweise zeigte die Chinchilla-Studie von DeepMind, dass die Leistungsverbesserung in realen Aufgaben nur wenige Prozentpunkte betragen könnte, wenn die Parameter von 175 Milliarden auf 350 Milliarden erhöht werden.

Konkrete Daten zeigen, dass die Verbesserung auf umfassenden Bewertungen wie BIG-bench nur 5-7 % beträgt, wenn die Anzahl der Sprachmodellparameter von 100 Milliarden auf 300 Milliarden erhöht wird, während der Verbrauch an Rechenressourcen um etwa das Dreifache steigt.

2. Engpass bei Trainingsdaten

Mit zunehmender Modellgröße steigt auch der Bedarf an hochwertigen Trainingsdaten explosionsartig an. Der OpenAI-Forscher Jared Kaplan wies in einer Studie aus dem Jahr 2020 darauf hin, dass zwischen der Modellgröße und der optimalen Menge an Trainingsdaten eine nahezu lineare Beziehung besteht.

Es ist besorgniserregend, dass sich die hochwertigen Textdaten im Internet möglicherweise dem Ende zuneigen. Eine Studie aus dem Jahr 2022 schätzte, dass die hochwertigen Textdaten um das Jahr 2026 erschöpft sein werden, wenn wir keine neuen Datenquellen oder Trainingsmethoden finden.

3. Rechenleistungs- und Energieverbrauchsbeschränkungen

Die für das Training von Supermodellen erforderlichen Rechenressourcen sind entmutigend. Laut einer Studie von ARK Invest kann das Training eines Modells der GPT-4-Klasse Rechenressourcen in Höhe von mehreren zehn Millionen Dollar verbrauchen. Darüber hinaus dürfen die Auswirkungen auf die Umwelt nicht außer Acht gelassen werden – eine Studie hat gezeigt, dass die Kohlenstoffemissionen, die beim Training eines großen Sprachmodells entstehen, den lebenslangen Emissionen von fünf Autos entsprechen können.

4. Das Black-Box-Problem des „Wissens, wie, aber nicht warum“

Größere Modelle bedeuten undurchsichtigere Entscheidungsprozesse. Google-Forscher wiesen in einem Artikel aus dem Jahr 2021 darauf hin, dass die Schwierigkeit, Modellentscheidungen zu erklären, mit zunehmender Anzahl von Modellparametern exponentiell zunimmt.

Dies führt in realen Anwendungen zu einer Vertrauenskrise: Wenn das Modell falsche oder schädliche Ausgaben erzeugt, ist es schwierig, die Ursache zu ermitteln und gezielte Reparaturen durchzuführen.

Intelligente kleine Modelle: Ein anderer Weg zur Perfektion

Angesichts der Einschränkungen großer Modelle haben Wissenschaft und Industrie begonnen, effizientere Alternativen zu erforschen.

1. Die erstaunliche Wirkung von Modelldestillation und -komprimierung

Mehrere 2023 veröffentlichte Studien haben gezeigt, dass mithilfe von Techniken wie der Wissensdestillation Modelle erstellt werden können, deren Parameteranzahl nur 1/10 des Originalmodells beträgt, während 80-90 % der Leistung des Originalmodells erhalten bleiben. Beispielsweise ist es Microsoft-Forschern gelungen, das 11-Milliarden-Parameter-T5-Modell auf weniger als 1 Milliarde Parameter zu komprimieren, während auf dem SuperGLUE-Benchmark nur 4 % der Leistung verloren gingen.

Die LLaMA-2-Serie von Meta ist ein weiteres Beispiel: Ihre 7B-Parameter-Version übertrifft die Leistung des frühen GPT-3 mit 175B Parametern in mehreren Aufgaben und zeigt die Bedeutung des Modelldesigns und der Trainingsmethoden.

2. Domänenspezifische Expertenmodelle

Im Gegensatz zu allgemeinen großen Modellen schneiden kleine Modelle, die für bestimmte Aufgaben optimiert wurden, oft hervorragend ab. Beispielsweise zeigt das 6B-Parameter-Med-PaLM-Modell im medizinischen Bereich Ergebnisse, die den Ergebnissen von GPT-4 nahe kommen oder diese übertreffen, obwohl seine Größe nur einen Bruchteil der von GPT-4 beträgt.

Professionelle Modelle wie FinGPT im Finanzsektor und LegalBERT im Rechtsbereich zeigen ebenfalls, dass mittelgroße Modelle, die mit Domänendaten feinabgestimmt wurden, allgemeine große Modelle bei bestimmten Aufgaben übertreffen können.

3. Der Aufstieg von Hybrid Expert Systems (MoE)

Hybrid Expert Models bieten eine elegante Lösung, um Größe und Effizienz in Einklang zu bringen. Das Switch Transformer von Google und das M6-Modell von Microsoft verwenden diese Architektur: Nicht alle Neuronen verarbeiten alle Aufgaben, sondern es werden „Experten-Subnetzwerke“ aufgebaut, die jeweils ihre eigenen Aufgaben haben.

Forschung von DeepMind hat gezeigt, dass ein 50B-Parameter-MoE-Modell die Leistung eines dichten 175B-Modells erreichen kann, während die Inferenzkosten um mehr als 60 % gesenkt werden.

Das Wesen der Intelligenz: Jenseits der Größe über KI-Fähigkeiten nachdenken

Um die Beziehung zwischen Modellgröße und Intelligenz wirklich zu verstehen, müssen wir zu einer grundlegenderen Frage zurückkehren: Was ist der Kern der künstlichen Intelligenz?

1. Die Schlüsselrolle der Datenqualität und -vielfalt

Studien haben gezeigt, dass die Qualität und Vielfalt der Trainingsdaten bei gleicher Größe die Modellfähigkeiten nicht weniger stark beeinflussen als die Modellgröße selbst. Anthropic-Forscher haben herausgefunden, dass die erforderliche Modellgröße um mehr als 60 % reduziert werden kann, während die gleiche Leistung erzielt wird, wenn ein gefilterter und optimierter hochwertiger Datensatz verwendet wird.

2. Architektonische Innovation übertrifft blinde Expansion

Das clevere Design der Modellarchitektur ist oft effektiver als die einfache Erweiterung der Größe. Beispielsweise muss das Modell nach der Einführung der Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Technologie nicht alle Informationen in Parametern speichern, sondern kann sie bei Bedarf aus externen Wissensdatenbanken abrufen, wodurch die Faktenrichtigkeit erheblich verbessert wird.

Google-Forschungen haben gezeigt, dass ein 6B-Parameter-Modell, das mit der Transformer-Architektur optimiert wurde, in einigen Aufgaben ein 40B-Parameter-Modell basierend auf der alten Architektur übertreffen kann.

3. Die Bedeutung von Lernalgorithmen und Zielfunktionen

Die Wahl des Trainingsziels und des Algorithmus hat tiefgreifende Auswirkungen auf die Modellfähigkeiten. Die Einführung von Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) hat zu einer qualitativen Veränderung des Modellverhaltens geführt, und dies ist unabhängig von der Parametergröße. Anthropic's Constitutional AI hat gezeigt, wie Modellfähigkeiten durch die Verbesserung der Trainingsmethoden und nicht durch die einfache Erhöhung der Größe verbessert werden können.

4. Details entscheiden über Erfolg oder Misserfolg: Hyperparameter-Optimierung

Bei zwei Modellen der gleichen Größe können kleine Unterschiede in den Hyperparametern zu großen Leistungsunterschieden führen. Studien haben gezeigt, dass ein sorgfältig abgestimmtes 10B-Parameter-Modell ein grob trainiertes 50B-Parameter-Modell in mehreren Aufgaben übertreffen kann.

Zukunftsausblick: Ein neues Gleichgewicht zwischen Intelligenz und Größe

Mit Blick auf die Zukunft könnte die KI-Entwicklung einem ausgewogeneren Weg folgen:

1. Moderate Größenexpansion und architektonische Innovation gehen Hand in Hand: Das Parameterwachstum wird nicht aufhören, aber die Wachstumsrate wird sich verlangsamen, während architektonische Innovationen effizientere Modelle hervorbringen werden.

2. Integration multimodaler Intelligenz: Zukünftige Modelle werden visuelle, sprachliche, akustische und andere Modalitäten integrieren, um ein umfassenderes intelligentes Erlebnis zu schaffen.

3. Verbreitung hybrider Architekturen: Hybride Methoden, die neuronale Netze und symbolische Systeme kombinieren, könnten zum Mainstream werden, wobei die Lernfähigkeit neuronaler Netze erhalten bleibt und die Regelschlussfolgerungsfähigkeit symbolischer Systeme eingeführt wird.

4. Personalisierte kleine Modellökologie: Große Basismodelle fungieren als „Lehrer“ und fördern unzählige kleine „Schüler“-Modelle, die an bestimmte Aufgaben und Benutzer angepasst sind.

Schlussfolgerung

Die einfache Erzählung „Je größer das KI-Modell, desto intelligenter“ verdeckt die Komplexität, die hinter dem Fortschritt der künstlichen Intelligenz steckt. Größe ist zwar wichtig, aber nur ein Teil der Gleichung. Der wahre Durchbruch ergibt sich aus der gemeinsamen Optimierung von Größe, Daten, Architektur und Algorithmen sowie einem tieferen Verständnis des Wesens der Intelligenz.

Wie der Pionier der Informatik Alan Kay sagte: „Einfache Dinge sollten einfach sein, komplexe Dinge sollten möglich sein.“ Die zukünftige KI-Entwicklung sollte nicht auf einen Wettbewerb um die Anzahl der Parameter reduziert werden, sondern darauf abzielen, intelligente Systeme zu entwickeln, die in verschiedenen Größenordnungen effizient arbeiten können. Bei dieser Erkundung können wir feststellen, dass die wahren Grenzen der Intelligenz nicht in der Größe liegen, sondern in der Art und Weise, wie wir Systeme entwerfen und Probleme definieren.

Wenn wir die Besessenheit von Größe überwinden, können wir den breiteren Weg zur Zukunft der künstlichen Intelligenz klarer erkennen.