Künstliche Intelligenz im Aufschwung: Innovationen und Herausforderungen für die Industrie

In der Welt der künstlichen Intelligenz (KI) vollziehen sich rasante Entwicklungen, die weitreichende Auswirkungen auf Industrie, Wissenschaft und Gesellschaft haben. Ein jüngstes Beispiel für diese Dynamik ist die Einführung des KI-Modells LLaMA2-70B-Chat von Meta, das durch seine beeindruckenden Kapazitäten in Textvervollständigung und Dialogsimulation Aufmerksamkeit erregt. Dieses Modell, das auf 2 Billionen Text-Token trainiert wurde und eine Kontextlänge von 4096 Token besitzt, hat sich in vielen Benchmarks gegenüber anderen Open-Source-Modellen durchgesetzt und ist sogar mit proprietären Modellen wie ChatGPT und PaLM-Bison von Google vergleichbar.

Eine Schlüsselkomponente für den erfolgreichen Einsatz solcher Modelle in Unternehmen ist die Fähigkeit, sie effizient und zuverlässig in kommerziellen Anwendungen einzusetzen. Aufgrund der Komplexität und der erforderlichen leistungsstarken Hardware sind die Kosten und Herausforderungen für die Implementierung allerdings nicht unerheblich. Unternehmen wie MosaicML versuchen, diese Lücke zu schließen, indem sie Inference-Services wie MosaicML Inference anbieten, die eine einfache API-Bereitstellung mit Unternehmensqualität in Bezug auf Zuverlässigkeit, Sicherheit und Leistung ermöglichen.

Bei der Implementierung von LLaMA2-70B-Chat in Unternehmensumgebungen stößt man jedoch auf Herausforderungen. Um die nötige Zuverlässigkeit, Latenz und Durchsatz für kommerzielle Anwendungen zu erreichen, sind modernste GPUs und ausgeklügelte System- und ML-Optimierungen erforderlich. MosaicML Inference bietet hierfür eine Lösung, indem es Kunden ermöglicht, innerhalb von Minuten mit LLaMA2-70B-Chat zu experimentieren, während sie von der Zuverlässigkeit und Sicherheit auf Unternehmensebene profitieren und nur auf Basis der tatsächlichen Nutzung bezahlen.

Eine weitere wichtige Entwicklung ist die Architektur von DBRX, die bis zu zweimal schnellere Inference-Prozesse als LLaMA2-70B ermöglicht und dabei 40% kleiner als das Modell Grok-1 ist. Die Mixture of Experts (MoE)-Architektur von DBRX ermöglicht ein viermal effizienteres Training im Vergleich zu dichten Modellen. Dies stellt einen signifikanten Fortschritt in der Effizienz der KI-Modelle dar, was sowohl die Kosteneinsparungen als auch die Umweltverträglichkeit betrifft.

Es ist bemerkenswert, dass die Gewichte für DBRX Base und DBRX Instruct unter einer offenen Lizenz auf der Plattform Hugging Face verfügbar sind. Dies ermöglicht es der breiten ML-Community, von dieser Arbeit zu lernen, darauf aufzubauen und sie für kommerzielle Anwendungsfälle zu nutzen.

DBRX und LLaMA2-70B-Chat sind nur zwei Beispiele für die zunehmende Verfügbarkeit von leistungsstarken KI-Modellen für Unternehmen und Entwickler. Mit der Unterstützung von Plattformen wie MosaicML Inference und MLflow AI Gateway von Databricks können Organisationen nun vortrainierte Sprachmodelle nutzen, um generative KI-Anwendungen wie die Retrieval Augmented Generation (RAG) zu erstellen.

Die Entwicklungen in der KI-Branche sind ein klarer Indikator dafür, dass die Zukunft der künstlichen Intelligenz vielversprechend ist. Mit Fortschritten in Hardware und Software sowie der Verfügbarkeit von Open-Source-Modellen und kommerziellen Inference Services wie MosaicML und Databricks ist es wahrscheinlich, dass wir in naher Zukunft eine noch größere Integration von KI in alltägliche Prozesse und Anwendungen erleben werden.

Quellen:
- Lupesko, H., Qian, M., Khudia, D., Havens, S., King, D., & Yuen, E. J. (2023, August 24). Introducing Llama2-70B-Chat with MosaicML Inference. Mosaic AI Research.
- Meng, X., Wendell, P., Prakash, P., Wang, L., & Mathur, A. (2023, July 18). Building your Generative AI apps with Meta's Llama 2 and Databricks. Platform Blog, Databricks.