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NVIDIA argumentiert, dass Large Language Models (LLMs) nicht für alle Aufgaben von AI-Agenten geeignet sind. Ein universeller Einsatz von LLMs bringt hohe Kosten, Latenz, Hosting-Anforderungen und andere Nachteile mit sich. Stattdessen schlägt NVIDIA eine datengetriebene Strategie vor, bei der spezifische Small Language Models (SLMs) für einzelne Subtasks verwendet werden.
Gründe für SLMs:
- Effizienz: Geringere Latenz, reduzierter Speicher- und Rechenaufwand.
- Kosten: Niedrigere Betriebskosten bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Leistung in spezialisierten Bereichen.
- Flexibilität: Feinabstimmung auf spezifische Aufgaben und Einsatz im Edge-Bereich.
- Modularität: Agentensysteme können komplexe Ziele in Subtasks zerlegen, für die SLMs besser geeignet sind.
Unterschiede zwischen LLMs und SLMs:
- LLMs dominieren derzeit den Markt und werden oft für generelle Anfragen genutzt, was ineffizient ist.
- SLMs sind spezialisierte Modelle, die gezielt für bestimmte Aufgaben eingesetzt werden, wobei LLMs nur selektiv und sparsam verwendet werden.
Herausforderungen bei der Einführung von SLMs:
- Hohe Anfangsinvestitionen in bestehende LLM-Infrastrukturen.
- Fehlender Fokus auf spezifische Benchmarks für SLM-Entwicklung.
- Geringere Bekanntheit und Marketingpräsenz im Vergleich zu LLMs.
Lösungsvorschlag von NVIDIA:
Ein 6‑Schritte-Ansatz zur Transformation von LLM-basierten Systemen:
- Sammlung und Bereinigung von Nutzungsdaten.
- Identifikation wiederkehrender Aufgabenmuster durch Datencluster.
- Auswahl geeigneter SLMs für spezifische Aufgaben.
- Feinabstimmung der SLMs mit maßgeschneiderten Datensätzen.
- Einsatz der SLMs für spezifische Subtasks.
- Kontinuierliche Verbesserung durch Feedback und Datenanalyse.
Fazit:
NVIDIA sieht in SLMs die Zukunft agentischer KI. Sie bieten eine wirtschaftlichere und effizientere Alternative zu LLMs und ermöglichen eine bessere Anpassung an die tatsächlichen Anforderungen von AI-Agenten.