In den vergangenen Beiträgen haben wir uns bereits angesehen, wie sich KI-Modelle mithilfe gezielter Techniken – etwa durch Quantisierung – schlanker und dennoch leistungsfähig gestalten lassen, ohne dabei übermäßig an Genauigkeit einzubüßen. Nun richten wir den Blick auf das Pruning, einen Ansatz, bei dem innerhalb des neuronalen Netzes gezielt unwichtige Verbindungen entfernt werden. Dadurch verringert sich der Ressourcenbedarf, und das Modell gewinnt an Ausführungsgeschwindigkeit, was es für Szenarien attraktiv macht, in denen schnelle Reaktionszeiten oder begrenzte Hardwarekapazitäten entscheidend sind.
Aus wissenschaftlich-technischer Sicht ist besonders interessant, dass Pruning häufig iterativ erfolgt: Zunächst werden Verbindungen auf Basis ihrer Relevanz identifiziert und „ausgedünnt“, bevor das Modell gegebenenfalls erneut trainiert wird, um sich an seine neue Struktur anzupassen. Dieser Prozess lässt sich mehrmals wiederholen, wodurch KI-Systeme deutlich effizienter werden, ohne dass die Kernleistung erheblich nachlässt. Für viele Unternehmen ergibt sich dadurch die Chance, bereits bestehende Modelle kosten- und ressourcensparender zu betreiben, anstatt in neue, teure Hardware zu investieren.
Wer sich für weitere Verfahren zur Modelloptimierung interessiert, sollte beim nächsten Beitrag zum Thema Distillation dabei sein, wo wir klären, wie ein großes „Lehrermodell“ sein Wissen an ein schlankeres „Schülermodell“ weitergeben kann.
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