Worum geht es?
In der Welt der künstlichen Intelligenz sind große Sprachmodelle (LLMs) wie DeepSeek R1 in den letzten Jahren immer leistungsstärker geworden. Bisher erforderte jedoch deren Einsatz nicht nur teure Serverhardware, sondern auch erhebliche Zeit, um die Modelle zu quantisieren oder zu komprimieren. Das Team um Yandex Research hat nun eine innovative Methode entwickelt, die es ermöglicht, diese Quantifizierung innerhalb weniger Minuten zu realisieren – und das ganz ohne spezielle Hardware. Dies stellt einen bedeutenden Fortschritt dar, denn es fördert den Zugang zu leistungsfähigen Sprachmodellen auf alltäglichen Geräten wie Laptops und Smartphones, wodurch die Nutzung von LLMs erheblich kostengünstiger und einfacher wird. Die neu entwickelte Technik namens HIGGS (Hadamard Incoherence with Gaussian MSE-optimal GridS) ermöglicht es, große Sprachmodelle wie DeepSeek R1 mit 671 Milliarden Parametern und Llama 4 Maverick mit 400 Milliarden Parametern effizient zu komprimieren, ohne nennenswerte Einbußen bei der Qualität zu erzielen. In der Vergangenheit waren derartige Quantisierungen mit substantiellen Qualitätsverlusten verbunden, was deren Einsatz in ressourcenbegrenzten Szenarien kompliziert machte. Die Forscher führten umfangreiche Tests durch und fanden heraus, dass HIGGS andere bekannte datenfreie Quantisierungsmethoden wie NF4 (4-Bit NormalFloat) und HQQ (Halbquadratische Quantisierung) in Bezug auf die Qualität-Steigerung übertrifft. Diese Fähigkeit macht die Methode besonders wertvoll für Start-ups und unabhängige Entwickler, die oft in situationsbedingten Umgebungen arbeiten und auf schnelle, ressourcenschonende Lösungen angewiesen sind. Mit der Verfügbarkeit dieser Technologie über Plattformen wie Hugging Face wird es Entwicklern und Forschern möglich, auf einfache Weise mit der neuen Methode zu experimentieren und das volle Potenzial der großen Sprachmodelle auszuschöpfen. Von der schnelleren Prototyp-Entwicklung bis hin zu testspezifischen Anwendungen, HIGGS könnte die Landschaft für KI-Anwendungen nachhaltig verändern.Zusammenfassung
- Yandex Research hat eine Methode zur quantitativen Komprimierung von LLMs in Minuten entwickelt, die ohne spezielle Hardware auskommt.
- Die innovative HIGGS-Technologie ermöglicht es, große Modelle wie DeepSeek R1 und Llama 4 Maverick ohne Qualitätsverlust zu komprimieren.
- Diese Fortschritte sollen insbesondere Start-ups und Entwicklern in ressourcenbeschränkten Umgebungen zugutekommen, indem sie den Zugang zu leistungsstarken KI-Tools erleichtern.
Was heißt das genau?
Die Entwicklung von HIGGS ist ein klarer Hinweis darauf, dass der Zugang zu fortschrittlicher KI nun auch für kleinere Unternehmen und Einzelentwickler einfacher wird. Diese Methode revolutioniert den Umgang mit LLMs, indem sie den Zeitaufwand und die Kosten reduziert, die normalerweise mit der Nutzung solcher fortschrittlichen Technologien verbunden sind. Das Wissen über diese neuen Quantisierungstechniken ist entscheidend, um mit den Entwicklungen in der Künstlichen Intelligenz Schritt zu halten. Entwickler sollten die bereitgestellten Ressourcen nutzen, um sich mit HIGGS vertraut zu machen und die Möglichkeiten dieser Technologie für eigene Projekte zu erkunden. Das kann spannende Anwendungen und Innovationen in vielen Bereichen, von der Softwareentwicklung bis hin zur Forschung, vorantreiben. Insgesamt ermöglicht HIGGS eine ressourcenschonende und effiziente Nutzung von KI, die deren Verbreitung und Einsatz in der Gesellschaft deutlich fördern könnte. Es ist entscheidend, proaktiv über solche Fortschritte informiert zu bleiben und diese Technologien zu integrieren, um im stetig wachsenden Markt der künstlichen Intelligenz wettbewerbsfähig zu bleiben.Quelle
Diese Zusammenfassung basiert auf dem Beitrag LLMs auf dem Smartphone für alle
Quelle: COMPUTERWOCHE startet mit neuem Web-Auftritt durch | Computerwoche
Tue, 15 Apr 2025 16:20:44 +0000
