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Warum agentische KI nicht immer größer werden muss
Während die KI-Industrie dem Wettrüsten um immer größere Sprachmodelle verfallen ist, bahnt sich eine stille Revolution an: Kleine, spezialisierte Modelle könnten die Zukunft agentischer KI-Systeme bestimmen. Ein Plädoyer für Effizienz und Effektivität statt Gigantismus.
Die Künstliche Intelligenz scheint einem einfachen Mantra zu folgen: Größer ist besser. Jeden Monat verkünden Tech-Konzerne neue Rekorde – mehr Parameter, mehr Rechenleistung, mehr Energie. Doch während wir gebannt auf die neuesten Supermodelle blicken, übersehen wir eine fundamentale Erkenntnis: Für die meisten praktischen Anwendungen brauchen wir keine digitalen Goliaths, sondern clevere Davids.
Das Paradox der Überdimensionierung
In der Praxis zeigt sich ein bemerkenswertes Phänomen: Viele reale Anwendungsfälle benötigen kein riesiges, generalistisches Large Language Model (LLM). Agentische Systeme – von Workflow-Automatisierungen bis hin zu persönlichen Assistenten – kommen oft mit weit kleineren, spezialisierten Modellen aus. Das Parsing von Texten und Protokollen, Klassifikations- und Routing-Aufgaben oder einfache Planungsschritte erfordern keine Milliardenarmee von Parametern1Small Language Models are the Future of Agentic AI.
Small Language Models (SLMs) bieten hier eine elegante Alternative. Moderne SLMs können in spezialisierten Szenarien Leistungen erbringen, die älteren LLMs ebenbürtig oder sogar überlegen sind – bei einem Bruchteil des Ressourcenverbrauchs. Sie laufen lokal auf Endgeräten, bieten Offline-Fähigkeit und gewährleisten Datenschutz, während sie gleichzeitig die Kostenkontrolle ermöglichen.