20 Strategien zur Verbesserung von KI & Beispiele

KI-Modelle erfordern eine kontinuierliche Verbesserung, da sich Daten, Nutzerverhalten und reale Bedingungen weiterentwickeln. Selbst gut performende Modelle können im Laufe der Zeit abdriften, wenn die erlernten Muster nicht mehr den aktuellen Eingaben entsprechen, was zu einer verringerten Genauigkeit und unzuverlässigen Vorhersagen führt.

Änderungen in Vorschriften, Produktanforderungen oder Kundenerwartungen können auch neue Einschränkungen einführen, die bestehende Modelle nicht bewältigen sollen.

Die Aufrechterhaltung der Modellqualität beinhaltet daher die Stärkung sowohl der Daten, die das Modell unterstützen, als auch der Algorithmen, die sein Verhalten prägen, um sicherzustellen, dass Systeme mit den heutigen Anforderungen und nicht mit veralteten Annahmen übereinstimmen.

Entdecken Sie wichtige Strategien, einschließlich Dateneinspeisung, Daten und Algorithmenverbesserung sowie KI-Skalierungsgesetze, die sicherstellen, dass Ihre KI-Modelle relevant und praktisch bleiben.

Top 20 Wege zur Verbesserung Ihres KI-Modells

Wir haben Methoden zur Verbesserung Ihres KI-Modells in 4 verschiedenen Kategorien erklärt:

Mehr Daten einspeisen

Das Hinzufügen neuer und frischer Daten ist eine der häufigsten und effektivsten Methoden zur Verbesserung der Genauigkeit Ihres Machine-Learning-Modells. Studien haben eine positive Korrelation zwischen der Dataset-Größe und der KI-Modellgenauigkeit gezeigt.¹

Daher kann die Erweiterung des für das Modell-Neu-Training verwendeten Datensatzes eine effektive Möglichkeit sein, KI/ML-Modelle zu verbessern. Stellen Sie sicher, dass sich die Daten entsprechend der Umgebung ändern, in der sie bereitgestellt werden. Es ist auch wichtig, sich an angemessene Praktiken zur Qualitätssicherung bei der Datenerhebung zu halten.

1. Datenerhebung

Datenerhebung/-Ernte kann verwendet werden, um Ihren Datensatz zu erweitern und mehr Daten in das KI/ML-Modell einzuspeisen. In diesem Prozess werden frische Daten gesammelt, um das Modell neu zu trainieren. Diese Daten können durch folgende Methoden geerntet werden:

• Private Erhebung
• Automatisierte Datenerhebung
• Benutzerdefiniertes Crowdsourcing

Um erfolgreich Daten für KI zu sammeln, müssen Unternehmen Folgendes beachten:

• Ethische und rechtliche Überlegungen bei der Datenerhebung müssen respektiert werden, um ethische Probleme zu vermeiden.
• Verzerrungen in Trainingsdaten können zu unerwünschten KI-Ergebnissen führen.
• Die Vorverarbeitung von Rohdaten ist entscheidend, um Qualitätsprobleme zu beheben und die Datenintegrität für KI/ML-Training sicherzustellen.
• Nicht alle Daten sind aufgrund von Einschränkungen im Zusammenhang mit Sensibilität und Datenschutzbestimmungen leicht zugänglich.

Erfahren Sie mehr über Methoden zur Datenerhebung.

Es wird auch empfohlen, mit einem KI-Datendienst zusammenzuarbeiten, um relevante Datensätze ohne den Aufwand der Datensammlung zu erhalten und ethische sowie rechtliche Probleme zu vermeiden. Schauen Sie sich Datenerhebungsdienste & Unternehmen und Daten-Crowdsourcing-Plattformen an, um den richtigen Datenerhebungsdienst für Ihr KI-Projekt zu finden.

2. Synthetische Daten mit generativen Modellen

Generative KI hat die Erstellung von synthetischen Daten vorangetrieben und hochwertige Datensätze produziert, die reale Bedingungen replizieren. LLM und Diffusionsmodelle können nun strukturierte und unstrukturierte Daten für das Training von Modellen in Bereichen generieren, in denen reale Daten begrenzt sind.

Beispiele umfassen:

• Erstellung seltener medizinischer Fälle zur Verbesserung von Machine-Learning-Modellen im Gesundheitswesen.
• Generierung realistischer Konversationsdaten zur Verbesserung von Natural Language Processing-Systemen.
• Erstellung visueller Datensätze zum Testen der Bildauflösung, Fotoqualität oder Bilderkennung-Modelle.

Synthetisches Selbstspiel und synthetische Trainingsdaten

Synthetisches Selbstspiel generiert neue Trainingsdaten, indem es Modellen oder Agenten ermöglicht, mit Aufgaben oder miteinander zu interagieren. Diese Ergänzungen haben begrenztes hochwertiges menschliches Datenmaterial.

Diese Methode bietet:

• Skalierbare Produktion von Anweisungs-, Schlussfolgerungs- oder Dialogdaten.
• Abdeckung von Szenarien, die selten oder teuer sind, manuell zu sammeln.
• Verbesserte Modellleistung in Bereichen, in denen Datenknappheit eine primäre Einschränkung ist.

Reales Beispiel: Mehr Daten für Chatbots

Ein Chatbot für IT-Support hatte Schwierigkeiten, Benutzerfragen genau zu verstehen und zu klassifizieren. Um seine Leistung zu verbessern, wurden 500 IT-Support-Anfragen in mehrere Variationen über sieben Sprachen hinweg umgeschrieben.

Diese zusätzlichen Daten halfen dem Chatbot, verschiedene Frageformate zu erkennen und seine Fähigkeit zur effektiveren Antwort zu verbessern.

Daten verbessern

Die Verbesserung der bestehenden Daten kann auch zu einem verbesserten KI/ML-Modell führen.

Da KI-Lösungen nun komplexere Probleme angehen, werden bessere und vielfältigere Daten benötigt, um sie zu entwickeln. Zum Beispiel schließt eine ² Forschung über ein Deep-Learning-Modell, das Objekterkennungssystemen hilft, die Interaktionen zwischen zwei Objekten zu verstehen, dass das Modell anfällig ³ für Dataset-Verzerrungen ist und ein vielfältiges Dataset benötigt, um Ergebnisse zu produzieren.

Verbesserungen können erreicht werden durch:

3. Daten anreichern

Die Erweiterung des Datensatzes ist eine Möglichkeit, KI zu verbessern. Eine weitere wichtige Möglichkeit, KI/ML-Modelle zu verbessern, besteht darin, die Daten anzureichern. Dies bedeutet, dass die neuen Daten, die gesammelt werden, um den Datensatz zu erweitern, verarbeitet werden müssen, bevor sie in das Modell eingespeist werden.

Dies kann auch die Verbesserung der Annotation des bestehenden Datensatzes bedeuten. Da neue und verbesserte Kennzeichnungstechniken entwickelt wurden, können sie auf den bestehenden oder neu gesammelten Datensatz angewendet werden, um die Modellgenauigkeit zu verbessern.

4. Datenqualität verbessern

Die Verbesserung der Datenqualität ist entscheidend für die Weiterentwicklung von KI-Systemen und die Verbesserung der Leistung von KI-Modellen. Während KI-Fortschritte oft bessere Algorithmen und mehr Rechenleistung betonen, bleibt hochwertige Trainingsdaten entscheidend für optimale Leistung.

Die Annahme eines datenzentrierten Ansatzes hilft, den KI-Fortschritt zu beschleunigen, indem sichergestellt wird, dass die für das Training verwendeten Daten reichlich vorhanden und hochwertig sind.

Die Sammlung und Kuratierung hochwertiger Daten ermöglicht es Entwicklern, effizientere und effektivere KI-Modelle zu erstellen, die dann genutzt werden können, um komplexe Aufgaben in verschiedenen Branchen zu lösen. Durch den Fokus auf Datenqualität können Unternehmen genauere Vorhersagen treffen, Verzerrungen reduzieren und die Fähigkeiten von KI-Systemen verbessern.

Die Datenqualität kann während der Datenerhebungsphase erheblich verbessert werden. Dieser Prozess umfasst die Sicherstellung, dass Daten repräsentativ für die realen Szenarien sind, denen das Modell begegnen wird, um Verzerrungen zu eliminieren, Rauschen zu reduzieren und sicherzustellen, dass es vielfältig genug ist, um alle relevanten Variablen zu erfassen.

Zusätzlich kann die Aufrechterhaltung der Konsistenz bei der Datenkennzeichnung und die Behebung von Lücken im Datensatz dazu beitragen, Fehler im Lernprozess des Modells zu reduzieren.

5. Datenaugmentierung nutzen

Einige Leute könnten augmentierte Daten mit synthetischen Daten verwechseln; jedoch unterscheiden sich die beiden Begriffe. Augmentierte Daten beziehen sich auf das Hinzufügen von Informationen zu einem bestehenden Datensatz, während synthetische Daten künstlich generiert werden, um echte Daten zu ersetzen.

Schauen Sie sich an, um mehr über verschiedene Techniken der Datenaugmentierung zu erfahren.

Algorithmus verbessern

Manchmal muss der Algorithmus, der ursprünglich für das Modell erstellt wurde, verbessert werden. Dies kann aus verschiedenen Gründen geschehen, einschließlich einer Änderung der Bevölkerung, auf die das Modell bereitgestellt wird.

Angenommen, ein bereitgestellter KI/ML-Algorithmus, der das Gesundheits-Risiko des Patienten bewertet und den Einkommensparameter nicht enthält, wird plötzlich Daten von Patienten mit niedrigerem Einkommen ausgesetzt. In diesem Fall ist es unwahrscheinlich, faire Bewertungen zu produzieren.

Daher kann das Upgrade des Algorithmus und das Hinzufügen neuer Parameter eine effektive Möglichkeit sein, die Modellleistung zu verbessern. Der Algorithmus kann auf folgende Weise verbessert werden:

6. Architektur verbessern

Es gibt ein paar Dinge, die getan werden können, um die Architektur eines Algorithmus zu verbessern. Eine Möglichkeit ist es, moderne Hardware-Features wie SIMD-Instruktionen oder GPUs zu nutzen.⁴

Zusätzlich können Datenstrukturen und Algorithmen durch die Verwendung von cache-freundlichen Datenlayouts und effizienten Algorithmen verbessert werden. Schließlich können Algorithmen-Entwickler neuere Fortschritte im Machine Learning und Optimierungstechniken ausnutzen.

Der Transformer ist eine Deep-Learning-Architektur, die Natural Language Processing (NLP) und andere Bereiche verändert hat, indem sie eine effizientere und effektivere Modellierung von Sequenzdaten ermöglicht. Eingeführt im Papier „Attention Is All You Need“⁵ , verlässt es sich stark auf einen Mechanismus namens Self-Attention und ersetzt rekurrente und konvolutionale Operationen, die in früheren Modellen wie RNNs und CNNs verwendet wurden.

Ein Transformer besteht aus einem Encoder und einem Decoder, die jeweils aus mehreren gestapelten Schichten aufgebaut sind:

• Der Encoder transformiert Eingabesequenzen in kontextbewusste Darstellungen unter Verwendung von Multi-Head-Self-Attention, um Token-Beziehungen zu erfassen, Feedforward-Netzwerke zur Verarbeitung und residuale Verbindungen mit Layernormalisierung für Stabilität.
• Der Decoder generiert Ausgabesequenzen Token für Token, indem er maskierte Multi-Head-Self-Attention integriert, um den Zugriff auf zukünftige Token zu verhindern, Cross-Attention zur Integration von Encoder-Ausgaben und ähnliche Feedforward- und Normalisierungsmechanismen für effizientes Lernen.

7. Hybride Modellarchitekturen

Hybride Modellarchitekturen kombinieren Elemente von Transformern, State-Space-Modellen und anderen Sequenzverarbeitungsmethoden. Dieser Ansatz unterstützt langlebigen Kontext und reduziert Rechenanforderungen.

Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

• Effizientere Verarbeitung langer Sequenzen.
• Reduzierter Speicherverbrauch für Training und Inferenz.
• Kompatibilität mit Rechenzentrumsumgebungen und Edge-Umgebungen.

Reales Beispiel: Kimi K2.5

Kimi K2.5 ist ein Open-Source-agentices KI-Modell, das von Moonshot AI entwickelt wurde und auf etwa 15 Billionen gemischten visuellen und Text-Token vortrainiert ist.

Das Design von Kimi K2.5 integriert Vision und Sprach-Verständnis mit agenter Schlussfolgerung und bietet sowohl Sofort- als auch „Denk"-Modi sowie Unterstützung für konversationelle und autonome Agenten-Workflows.⁶

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Native Multimodalität: Verarbeitet und schließt über Text, Bilder und Video in einem einheitlichen Modell.
• Vision-gestütztes Coding: Kann Code aus visuellen Eingaben generieren und Ausgaben mit visuellen Spezifikationen abgleichen.
• Agent Swarm-Ausführung: Unterstützt koordinierte Aufgabenzersetzung, wodurch agentische Prozesse für komplexe Workflows parallel ausgeführt werden können.

8. Feature-Re-Engineering

Feature-Re-Engineering eines Algorithmus ist der Prozess der Verbesserung der Features des Algorithmus, um ihn effizienter und effektiver zu machen. Dies kann durch die Modifikation der Struktur des Algorithmus oder durch das Feinabstimmen seiner Parameter erfolgen.

9. Multimodale Weltmodelle

Multimodale Weltmodelle lernen aus Text, Bildern, Audio, Video, strukturierten Daten und Sensoreingaben. Dies schafft eine einheitliche Darstellung über Modalitäten hinweg.

Zu den wichtigen Aspekten gehören:

• Bessere Verankerung in realen Informationen.
• Genauere Interpretation von Szenen, Signalen und Multi-Format-Eingaben.
• Anwendbarkeit auf Aufgaben, die ein integriertes Verständnis über Modalitäten hinweg erfordern.

Reales Beispiel: DeepMind

Google DeepMind hat erhebliche Verbesserungen an seinen KI-Modellen vorgenommen, indem es ihre Architektur optimiert und verschiedene Komponenten für eine bessere Leistung neu entwickelt hat. Zum Beispiel wurde das Gemini-Modell mit einer multimodalen Architektur erstellt, die es ermöglicht, Aufgaben über Text, Audio und Bilder effektiver zu bewältigen.

Zusätzlich wurde PaLM 2 mit einem rechenoptimalen Skalierungsansatz und Dataset-Verbesserungen zur Verbesserung von Schlussfolgerungsaufgaben erweitert. Diese architektonischen Upgrades ermöglichten eine höhere Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit.⁷

10. KI-Sicherheit, Ausrichtung und Governance

Die Verbesserung von Algorithmen beschränkt sich nicht mehr auf technische Optimierungen. KI-Sicherheit, Ausrichtung und Governance sind zunehmend kritisch, um sicherzustellen, dass KI-Systeme wie beabsichtigt funktionieren. Entwickler und Organisationen priorisieren Methoden, die:

• KI-Modellausgaben mit menschlichen Werten und Geschäftsanforderungen abgleichen.
• Feedback-Schleifen integrieren, um unbeabsichtigtes Verhalten während der Bereitstellung zu verhindern.
• Governance-Rahmenwerke etablieren, die Grenzen für die Werkzeugnutzung in verschiedenen Branchen setzen.

Dieser Wandel unterstreicht, dass das Erreichen besserer KI-Ergebnisse die Verbesserung von Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit, die Berücksichtigung ethischer Überlegungen und die Sicherstellung der langfristigen Nachhaltigkeit umfasst.

Reales Beispiel: AI Sandbagging im Internationalen KI-Sicherheitsbericht

Der Internationale KI-Sicherheitsbericht hebt eine Sorge hervor, die als AI Sandbagging bekannt ist, bei der ein Modell während der Bewertung anders performt als im realen Einsatz. Insbesondere können fortschrittliche Systeme während formaler Tests sicherer oder weniger leistungsfähig erscheinen, sich aber nach der Bereitstellung anders verhalten.

Dies schafft eine Evaluierungslücke: Traditionelle Benchmarks und Red-Team-Tests erfassen möglicherweise nicht vollständig reale Risiken, wenn Modelle ihr Verhalten je nach Kontext anpassen können. Für Unternehmen bedeutet dies, dass einmalige Sicherheitstests nicht ausreichen und durch kontinuierliche Überwachung, Prüfung und Governance-Mechanismen ergänzt werden müssen.⁸

Abbildung 1: Beispiel für OpenAIs o3-Modell, das situationsbewusstes Verhalten während Bewertungen zeigt.

11. Verifier-Modelle und Selbstkorrektur-Pipelines

Verifier-Modelle bewerten Ausgaben, die von einem Basismodell produziert werden, und identifizieren Fehler oder Inkonsistenzen. Sie unterstützen strukturierte Selbstkorrektur. Zu ihren wichtigsten Beiträgen gehören:

• Höhere Genauigkeit bei Schlussfolgerungs- und mathematischen Aufgaben.
• Niedrigere Ausfallraten durch systematische Prüfung.
• Große Zuverlässigkeit in hochriskanten oder domänenspezifischen Anwendungen.

12. On-Device- und Edge-KI-Optimierung

On-Device- und Edge-KI-Optimierung ist zunehmend entscheidend für die Verbesserung des Datenschutzes, die Reduzierung der Latenz und die Steigerung der Effizienz geworden. Anstatt Daten in zentralisierten Servern zu verarbeiten, können KI-Systeme direkt auf Geräten wie Smartphones, IoT-Sensoren oder Unternehmenshardware laufen.

Zu den Vorteilen gehören:

• Verbesserter Datenschutz durch lokale Speicherung sensibler Daten.
• Niedrigere Latenz, die sofortige Echtzeit-Einblicke ermöglicht.
• Reduzierte Abhängigkeit von ständiger Konnektivität und großskalierter Cloud-Infrastruktur.

Dieser Trend ist besonders relevant in Branchen wie Gesundheitswesen, Automobil und Fertigung, wo zeitnahe Reaktionen und Datenschutz entscheidend sind.

Skalierungsgesetze der KI

Skalierungsgesetze beschreiben, wie sich die Modellleistung ändert, wenn Parameter, Daten und Rechenleistung in ausgewogenen Proportionen zusammen skalieren. Studien zeigen, dass der Verlust tendenziell vorhersagbaren Potenzgesetzen folgt, wenn Modelle mit ausreichenden Daten und Rechenressourcen im Verhältnis zu ihrer Größe trainiert werden.

Frühe Arbeiten identifizierten Beziehungen zwischen Parametern, Token und Trainingsrechenleistung, während spätere Studien die optimalen Verhältnisse revidierten und zeigten, dass viele große Modelle untertrainiert waren und dass Modelle am besten performen, wenn Parameter und Trainings-Token auf ähnliche Größenordnungen skaliert werden.

Neuere Analysen integrieren Inferenzkosten und zeigen, dass kleinere Modelle, die länger trainiert werden, die Leistung größerer Modelle erreichen können, wenn Inferenz-Workloads hoch sind. Zusätzliche Studien konzentrieren sich darauf, wie Fähigkeiten, nicht nur Verlust, über Benchmarks skalieren und zeigen, dass die Modelleffizienz zunimmt, wenn Architekturen, Datenqualität und Trainingsmethoden verbessert werden.

Diese Erkenntnisse leiten die Modellauswahl und Ressourcenplanung durch die Betonung ausgewogener Skalierung, ausreichender Trainingsdaten und der wachsenden Bedeutung von Parameter- und Inferenzeffizienz.

Reales Beispiel: Paralleles TTC-Skalieren mit PaCoRe

PaCoRe (Parallel Coordinated Reasoning) ist ein Open-Source-Framework, das einen neuen Ansatz zur Skalierung der Inferenz-Rechenleistung (TTC) einführt.

Anstatt durch das Kontextfenster eines Modells eingeschränkt zu sein, startet PaCoRe massive parallele Exploration und komprimiert und synthetisiert dann die Ergebnisse über eine Nachrichtenübermittlungsarchitektur, was eine effektive Skalierung der Inferenz-Rechenleistung über Millionen von Token ermöglicht.

PaCoRe liefert auch einen offenen Server, der mit beliebigen LLM-Endpunkten verwendet werden kann, wodurch Entwickler diesen parallelen Skalierungsansatz auf verschiedene Modelle und Anbieter anwenden können.⁹

13. Skalierung der Modellgröße

Die Erhöhung der Anzahl der Parameter in einem Modell bedeutet, es größer zu machen, typischerweise durch das Hinzufügen weiterer Schichten oder die Komplexität bestehender Schichten. Größere Modelle können:

• Komplexere Muster erfassen: Mit mehr Parametern kann das Modell komplexere Beziehungen in den Daten darstellen.
• Größere Datensätze bewältigen: Größere Modelle haben eine größere Kapazität, große Datenmengen zu verarbeiten und daraus zu lernen.

Die Beziehung zwischen Modellgröße und Leistung kann jedoch abnehmende Grenzerträge aufweisen. Eine 10-fache Erhöhung der Modellgröße führt nicht unbedingt zu einer 10-fachen Leistungsverbesserung.

Größere Modelle erfordern auch exponentiell mehr Rechen- und Speicherressourcen, was sie kostspielig und schwieriger zu trainieren machen kann. Jenseits eines bestimmten Punktes kann die Erhöhung der Modellgröße vernachlässigbare Gewinne produzieren, insbesondere wenn der Datensatz oder die Rechenressourcen unzureichend sind.

14. Skalierung der Daten

Die Verfügbarkeit und Größe des zum Trainieren eines Modells verwendeten Datensatzes beeinflussen seine Leistung erheblich:

• Größere Datensätze verbessern die Generalisierung: Mit vielfältigeren und umfassenderen Daten lernt das Modell ein breiteres Spektrum an Mustern und ist weniger anfällig für Overfitting.
• Besseres Verständnis seltener Ereignisse: Große Datensätze helfen dem Modell, seltene und vielfältige Muster zu lernen, was es besser darin macht, ungewöhnliche Fälle zu bewältigen.

Die Skalierung von Daten hat jedoch auch Grenzen:

• Abflachung der Gewinne: Nach einem bestimmten Punkt bringt das Hinzufügen weiterer Daten abnehmende Grenzerträge in der Leistung, da das Modell die meisten nützlichen Muster gelernt hat.
• Qualität vor Quantität: Daten von schlechter Qualität oder verrauschte Daten verbessern möglicherweise nicht die Leistung, selbst in großen Mengen.
• Rechenengpass: Größere Datensätze erfordern mehr Rechenleistung und Trainingszeit, was prohibitiv sein kann.

15. Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Retrieval-Augmented Generation ist zu einer wesentlichen Strategie geworden, um KI-Modelle zu verbessern, ohne sich ausschließlich auf größere Modelle oder erhöhte Rechenressourcen zu verlassen. RAG-Systeme integrieren ein Large Language Model mit einer externen Wissensdatenbank, wodurch das Modell in Echtzeit auf relevante Informationen zugreifen kann.

Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

• Reduzierung des Bedarfs an Neu-Training von Modellen, wenn neue Informationen erstellt werden.
• Verbesserung der Leistung bei spezialisierten Geschäftsfunktionen durch Verankerung von Ausgaben in kuratierten Datenquellen.
• Minderung von Risiken veralteter oder halluzinierter Antworten, indem Systeme in der Lage sind, Hintergrundquellen zu zitieren.

Dieser Ansatz ist jetzt in Enterprise-KI-Lösungen üblich, wo Trainingsdaten nicht mit sich schnell ändernden Domänen wie Finanzen, Recht oder Kundenservice Schritt halten können.

16. Speicherergänzte Systeme

Speicherergänzte Systeme geben Modellen Zugriff auf persistenten oder Sitzungs-Level-Speicher. Dies ermöglicht es dem Modell, Kontext über Aufgaben und Interaktionen hinweg beizubehalten.

Zu den wichtigen Merkmalen gehören:

• Unterstützung für langfristigen Kontext, der nicht durch Prompt-Länge begrenzt ist.
• Verbesserte Konsistenz über Multi-Step-Workflows hinweg.
• Bessere Ausrichtung auf Anwendungsfälle, die Kontinuität erfordern, wie Projektarbeit oder komplexe Analysen.

17. Skalierung der Rechenleistung

Die Skalierung der Rechenleistung beinhaltet die Erhöhung der während des Trainings oder der Inferenz verfügbaren Rechenleistung, typischerweise durch:

• Leistungsstärkere Hardware: GPUs, TPUs oder spezialisierte KI-Chips.
• Verteilte Systeme: Training über mehrere Maschinen parallel, um große Workloads zu bewältigen.
• Längere Trainingsdauern: Dem Modell ermöglichen, seine Gewichte über mehr Iterationen zu optimieren.

Die Beziehung zwischen Rechenleistung und Modellleistung ist grundlegend:

• Mehr Rechenleistung ermöglicht größere Modelle: Die Skalierung der Rechenleistung ermöglicht das Training von Modellen mit mehr Parametern.
• Erweitertes Training: Mit ausreichender Rechenleistung können Modelle längere Zeit auf größeren Datensätzen trainieren, was zu einer besseren Optimierung führt.

Die Skalierung der Rechenleistung hat jedoch auch Herausforderungen:

• Abnehmende Grenzerträge: Während sich die Leistung mit mehr Rechenleistung verbessert, verlangsamt sich die Verbesserungsrate, wenn die Ressourcen zunehmen.
• Kosten- und Energiebedarf: Das Training fortschrittlicher Modelle wie GPT-4 erfordert umfangreiche finanzielle und Umweltressourcen.

Trotz dieser Herausforderungen war die Skalierung der Rechenleistung entscheidend für die Förderung von KI-Machine-Learning-Verbesserungen.

In der Inferenzphase kann die Leistung eines KI-Modells, insbesondere für Aufgaben, die Mathematik oder mehrstufige Schlussfolgerungen erfordern, verbessert werden, indem mehr Rechenzeit zugewiesen wird. Dies wird oft durch Strategien wie erhöhte Berechnung pro Abfrage oder iterative Verfeinerung erreicht. So funktioniert es:

Was passiert während der Inferenz?

Inferenz ist die Phase, in der ein vortrainiertes Modell verwendet wird, um Vorhersagen zu generieren oder Aufgaben basierend auf neuen Eingaben durchzuführen. Im Gegensatz zum Training aktualisiert die Inferenz nicht die Gewichte des Modells, sondern verlässt sich auf seine erlernten Fähigkeiten, um spezifische Probleme zu lösen.

Warum hilft mehr Rechenzeit?

Bei der Durchführung von Aufgaben wie mathematischen Berechnungen oder mehrstufigen Schlussfolgerungen profitiert das Modell von mehr Zeit und Ressourcen pro Abfrage, weil:

• Iterative Verfeinerung: Für Aufgaben, die mehrere logische Schritte erfordern, kann das Modell das Problem in kleinere Teile zerlegen, jeden Teil lösen und seine Lösung iterativ verfeinern. Die Zuweisung mehrerer Rechenleistung ermöglicht es dem Modell, diese Schritte gründlicher zu verarbeiten.
• Erhöhte Präzision: In mathematischen Aufgaben ermöglicht längere Inferenzzeit eine tiefere Erkundung von Mustern oder Trial-and-Error-Mechanismen, um korrekte Lösungen zu approximieren.
• Besseres kontextuelles Verständnis: Bei Aufgaben wie mehrstufigen Schlussfolgerungen kann ein Modell mit mehr Rechenzeit den Kontext wiederholt bewerten, um sicherzustellen, dass Zwischenschritte mit dem größeren Problem übereinstimmen.

18. Inferenzzeit-Rechenleistungsskalierung

Inferenzzeit-Rechenleistungsskalierung bezieht sich auf die Zuweisung mehrerer Berechnungen an ein Modell während der Inferenz. Dieser Ansatz unterstützt längere Schlussfolgerungsspuren und mehrstufige Bewertungen ohne Änderung der Modellparameter.

Zu den wichtigsten Punkten gehören:

• Modelle können Zwischenschritte für Aufgaben, die Schlussfolgerungen erfordern, iterativ verfeinern.
• Die Genauigkeit steigt, wenn dem Modell erlaubt wird, tiefere Inferenzpfade auszuführen.
• Leistungssteigerungen werden ohne Neu-Training erreicht, was diese Methode für häufige Updates geeignet macht.

Reales Beispiel: Post-Training- und Inferenzzeit-Fähigkeitsgewinne

Anthropics Claude Opus 4.6 veranschaulicht, wie Frontier-KI-Systeme durch Verbesserungen in der Inferenzzeit-Schlussfolgerung und Werkzeugintegration voranschreiten. Diese Gewinne zeigen sich in leistungsfähigerem agenticem Coding, bei dem das Modell mehrstufige Softwareaufgaben planen, große Codebasen navigieren und seine eigenen Fehler iterativ beheben kann.

Sie erscheinen auch in stärkerer Werkzeugnutzung und koordinierten Agenten-Workflows, wie Agententeams in Claude Code, die komplexe Aufgaben aufteilen und ausführen.

Zusätzlich unterstützt Opus 4.6 lange Kontextfenster (bis zu ~1 Million Token in der Beta), was es ermöglicht, Kohärenz über erweiterte Dokumente, Codebasen und mehrstufige Interaktionen hinweg aufrechtzuerhalten.

Zusammenfassend zeigen diese Entwicklungen, wie Systemdesign und Inferenzzeit-Techniken sinnvolle Fähigkeitsgewinne jenseits des reinen Basis-Trainings vorantreiben.

Abbildung 2: Grafik, die die Leistung von Opus 4.6 auf Terminal Bench zeigt. Terminal Bench ist eine Benchmarking-Suite zur Bewertung von KI-Agenten, die in Terminal-Umgebungen operieren.¹⁰

Reales Beispiel: Gemini 3 Deep Think

Googles Gemini 3 Deep Think ist darauf ausgelegt, komplexe wissenschaftliche, mathematische und ingenieurtechnische Probleme mit tieferer inferentieller Suche und Multi-Hypothese-Exploration anzugehen.

Deep Think verbessert die Leistung, indem es ändert, wie das Modell zur Inferenzzeit schlussfolgert, und mehr Rechenleistung auf schwierigere Probleme verteilt, anstatt sich ausschließlich auf eine größere Parameterzahl zu verlassen.

Dies zeigt, dass Schlussfolgerungsmodalitäten, bei denen ein Modell in einen Deep-Thinking-Modus wechseln kann, der für schwierigere analytische Aufgaben optimiert ist, als ein eigenständiges Konzept des KI-Fortschritts neben der Parameterzahl und Werkzeug-/Bereitstellungsverbesserungen entstehen.

Abbildung 3: Grafik, die die Leistung von Deep Think auf ARC-AGI 2, Humanity's Last Exam, MMMU-Pro und Codeforces-Benchmarks zeigt.¹¹

Reales Beispiel: GPT-5.3-Codex-Spark

OpenAIs GPT-5.3-Codex-Spark ist ein auf Coding fokussiertes Modell, das als geschwindigkeitsoptimierte Variante von GPT-5.3-Codex positioniert ist und für Echtzeit-Entwickler-Workflows gedacht ist.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• High-Throughput-Inferenz: Entwickelt für latenzarmes Coding-Assistance, mit Ausgabegeschwindigkeiten von über 1.000 Token pro Sekunde in unterstützten Umgebungen.
• Großes Kontextfenster: Unterstützt bis zu 128.000 Token Kontext, was die Verwendung mit größeren Codebasen und längeren Sitzungen ermöglicht.
• Interaktive Coding-Workflows: Zielgerichtet auf iterative Coding-Aufgaben wie Bearbeiten, Debuggen und Code-Verfeinerung in Echtzeit.
• Infrastruktur-Betonung: Entwickelt, um auf latenzarmer Inferenzinfrastruktur zu laufen, einschließlich Bereitstellungen auf Cerebras-Hardware.

Abbildung 4: OpenAIs GPT-5.3-Codex-Spark-Benchmark-Leistung auf SWE-Bench Pro.¹²

19. Agentic KI

Anstatt sich auf ein einzelnes größeres Modell zu verlassen, verwenden agente Systeme verschiedene Modelle mit definierten Rollen, wie Planung, Schlussfolgerung und Ausführung.

Zu den Vorteilen gehören:

• Skalierung der Schlussfolgerungsfähigkeiten ohne endloses Erhöhen der Parameterzahl.
• Große Flexibilität bei der Werkzeugnutzung durch Zuweisung von Aufgaben an das leistungsfähigste Modell.
• Einfachere Einbeziehung von Feedback von Benutzern und Stakeholdern in verschiedenen Phasen eines Prozesses.

Ein Beispiel ist ein Multi-Agenten-System, bei dem ein Modell Projektmanagementaufgaben übernimmt, ein anderes natürliche Spracheingaben interpretiert und ein drittes die Datenabruf- und Integration verwaltet. Zusammen liefern diese Modelle bessere Ergebnisse als ein einzelnes Modell, das allein arbeitet.

20. Modelleffizienztechniken

Als Reaktion auf die Kosten und Umweltauswirkungen des Trainings größerer Modelle sind Effizienztechniken in letzter Zeit in den Fokus gerückt. Diese Methoden ermöglichen es Entwicklern, die Leistung zu verbessern, während sie weniger Ressourcen verwenden:

• Quantisierung reduziert den Speicherbedarf durch Verringerung der Präzision von Modellparametern, ohne die Qualität der Vorhersagen zu verlieren.
• Wissensdistillation überträgt Fähigkeiten von einem großen Modell in ein kleineres Modell und ermöglicht schnellere Inferenz.
• Pruning entfernt redundante Parameter, um die Komplexität zu reduzieren und gleichzeitig die Genauigkeit beizubehalten.
• Low-Rank-Adaptation (LoRA) ermöglicht effizientes Fine-Tuning großer Modelle auf domänenspezifische Aufgaben mit begrenzten Ressourcen.

Diese Techniken ermöglichen es KI-Systemen, über verschiedene Modelle und Geschäftskontexte hinweg skalierbarer zu sein und bessere Ergebnisse bei niedrigeren Kosten zu erzielen.

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Empfehlungen zum Vorgehen bei der Verbesserung von KI/ML-Modellen

Die Verbesserung eines KI/ML-Modells erfordert einen strategischen Ansatz, um Bereiche zu identifizieren, in denen effektive Lösungen implementiert werden können. Durch die Kombination von Leistungsüberwachung mit hypothesengesteuerter Entscheidungsfindung können KI/ML-Modelle verfeinert und für bessere Ergebnisse optimiert werden:

Leistung überwachen

Man kann etwas verbessern, indem man seine Verbesserungsbereiche kennt. Dies kann durch die Überwachung der Features des KI/ML-Modells erreicht werden. Wenn jedoch nicht alle Modellfeatures überwacht werden können, kann eine ausgewählte Anzahl von Schlüssel-Features beobachtet werden, um Variationen in ihrer Ausgabe zu untersuchen, die die Leistung des Modells beeinflussen können.

Hypothesengenerierung

Bevor die richtige Methode ausgewählt wird, empfehlen wir die Durchführung einer Hypothese-Generierung. Dies ist ein prädecisionaler Prozess, der den Entscheidungsprozess strukturiert und die Optionen eingrenzt.

Dieser Prozess umfasst den Erwerb von Domänenwissen, die Untersuchung des Problems, mit dem das KI/ML-Modell konfrontiert ist, und die Eingrenzung der verfügbaren Optionen, die die identifizierten Probleme angehen können.

Iterative Verbesserung und Experimentierung

Die Verbesserung von KI/ML-Modellen ist ein fortlaufender Prozess. Nach der Bildung von Hypothesen und der Auswahl potenzieller Lösungen sind Experimentierung und Iteration entscheidend für die Verfeinerung des Modells.

A/B-Tests: Testen Sie verschiedene Modelle oder Änderungen an Teilmengen von Daten, um Ergebnisse zu vergleichen. Dies hilft zu identifizieren, welche Verbesserungen am effektivsten sind.

Modell-Neu-Training: Trainieren Sie das Modell regelmäßig mit neuen Daten, Feature-Updates oder Algorithmus-Anpassungen neu, um sicherzustellen, dass es relevant bleibt und sich an verändernde Bedingungen anpasst.

Automatisierte Überwachung und Feedback-Schleifen: Verwenden Sie automatisierte Systeme, um kontinuierliches KI-Feedback bereitzustellen, was schnelle Anpassungen und schnelle Iterationen bei Verbesserungen ermöglicht.

Feedback von Stakeholdern einbeziehen

Ein oft übersehener Teil des Modellverbesserungsprozesses ist das Sammeln von Input von Endbenutzern oder Stakeholdern. KI-Feedback, das von Business-Teams, Domänenexperten oder Endbenutzern gesammelt wird, bietet wertvollen Kontext, um Vorhersagen zu verfeinern und reale Blindstellen zu adressieren.

Die Integration dieser Feedback-Schleife hilft sicherzustellen, dass sich das Modell kontinuierlich anpasst und mit operativen Bedürfnissen übereinstimmt..

Diese Feedback-Schleife stellt sicher, dass das Modell mit realen Bedürfnissen und Erwartungen übereinstimmt.

Die einflussreichsten Änderungen priorisieren

Nicht alle Verbesserungen haben das gleiche Maß an Einfluss. Es ist wichtig, Änderungen zu priorisieren, die direkt die kritischsten Leistungsprobleme angehen.

Beispielsweise kann die Verbesserung der Datenqualität oder die Behebung einer signifikanten Verzerrung im Modell stärkere Auswirkungen haben als geringfügige Anpassungen an den Hyperparametern des Algorithmus.

Den Verbesserungsprozess dokumentieren und standardisieren

Für kontinuierliche Verbesserungen dokumentieren Sie die Methoden, Experimente und Ergebnisse.

Die Standardisierung dieses Prozesses ermöglicht es, dass zukünftige Verbesserungen einem bewährten, strukturierten Ansatz folgen, wodurch sichergestellt wird, dass Verbesserungen gemessen, verglichen und verfolgt werden können.

FAQs

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}

Referenzlinks

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Professional Services - Telstra Enterprise

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[2111.09297] Learning to Compose Visual Relations

3.

More complex deep learning models require more complex data | by Anyverse | Anyverse™ | Medium

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Contributors to Wikimedia projects

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2023: A Year of Groundbreaking Advances in AI and Computing — Google DeepMind

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GitHub - stepfun-ai/PaCoRe: PaCoRe: Learning to Scale Test-Time Compute with Parallel Coordinated Reasoning · GitHub

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Claude Opus 4.6 \ Anthropic

11.

Gemini 3 Deep Think: AI model update designed for science

Google

12.

Introducing GPT-5.3-Codex | OpenAI

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

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Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Sıla Ermut

Branchenanalyst

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Sıla Ermut ist Branchenanalystin bei AIMultiple und spezialisiert auf E-Mail-Marketing und Vertriebsvideos. Zuvor war sie als Personalberaterin in Projektmanagement- und Beratungsunternehmen tätig. Sıla hat einen Master of Science in Sozialpsychologie und einen Bachelor of Arts in Internationalen Beziehungen.

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