In der Diskussion um Künstliche Intelligenz dreht sich oft alles um die größten und komplexesten Modelle. Doch brauchen wir im Unternehmensalltag wirklich immer mehrere Milliarden Parameter? Die Antwort lautet: Es kommt darauf an.
- Kleine Modelle (mit wenigen 100Millionen Parametern)
- Vorteil: Laufen direkt auf Smartphones, Tablets oder Edge-Geräten.
- Perfekt für: Schnelle Ergebnisse ohne hohe Serverkosten, z. B. bei Chatbots oder einfachen Bilderkennungen.
- Mittlere Modelle (mehrere Milliarden Parameter)
- Vorteil: Größere Kapazität für komplexere Aufgaben als kleine Modelle.
- Perfekt für: Leistungsstarke Rechner oder kleinere Server, etwa für umfangreichere Textanalysen oder spezifische Prognosen.
- Große Modelle (100+ Milliarden Parameter)
- Vorteil: Höchste Genauigkeit, besonders für sehr anspruchsvolle Aufgaben.
- Perfekt für: Rechenzentren und umfangreiche GPU-/TPU-Infrastruktur.
Fazit: Die Wahl des passenden Modells hängt von den Zielen, der Hardware und dem Budget ab. Auch ein „kleineres“ KI-Modell kann beeindruckende Resultate liefern, wenn es auf die konkrete Anwendung abgestimmt ist.
Wie siehst du das? Wo setzen deine Projekte auf kleine statt große Modelle – oder umgekehrt? Lass es mich in den Kommentaren wissen!
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