LONDON (IT BOLTWISE) – Forscher haben entdeckt, dass große Sprachmodelle eine kleine, spezialisierte Untermenge von Parametern nutzen, um Theory-of-Mind-Schlussfolgerungen zu ziehen. Diese Erkenntnis könnte den Weg zu energieeffizienteren KI-Systemen ebnen, die mehr wie das menschliche Gehirn arbeiten.
In der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) gibt es immer wieder spannende Entwicklungen, die das Potenzial haben, die Art und Weise, wie Maschinen denken, grundlegend zu verändern. Eine solche Entwicklung ist die Entdeckung, dass große Sprachmodelle, bekannt als Large Language Models (LLMs), eine kleine, spezialisierte Untermenge von Parametern verwenden, um Theory-of-Mind-Schlussfolgerungen zu ziehen. Diese Fähigkeit, die Gedanken und Überzeugungen anderer zu verstehen, ist für Menschen eine grundlegende kognitive Fähigkeit, die wir bereits in jungen Jahren entwickeln.
Die Forscher haben herausgefunden, dass diese sparsamen internen Schaltkreise der LLMs stark von der Positionskodierung abhängen, insbesondere von der sogenannten Rotary Positional Encoding (RoPE). Diese Methode beeinflusst, wie das Modell die Positionen und Beziehungen zwischen Wörtern darstellt und somit interne “Überzeugungen” bildet. Diese Entdeckung hebt eine wesentliche Ineffizienz in aktuellen KI-Systemen hervor, da LLMs für jede Aufgabe ihr gesamtes Netzwerk aktivieren müssen, was ressourcenintensiv ist.
Im Gegensatz dazu nutzen menschliche Gehirne nur einen kleinen Teil ihrer neuronalen Ressourcen, um ähnliche Aufgaben zu bewältigen, was sie sehr energieeffizient macht. Die Forscher hoffen, dass diese Erkenntnisse den Weg zu KI-Systemen ebnen, die selektiver und energieeffizienter arbeiten, indem sie nur die für eine bestimmte Aufgabe relevanten Parameter aktivieren. Dies könnte nicht nur die Effizienz von KI-Systemen verbessern, sondern auch deren Skalierbarkeit erhöhen.
Die Studie, die von Wissenschaftlern des Stevens Institute of Technology durchgeführt wurde, zeigt, dass durch das gezielte Aktivieren von nur 0,001% der ToM-sensitiven Parameter die Leistung der Modelle erheblich beeinträchtigt werden kann. Diese Parameter sind eng mit dem Positionskodierungsmodul verbunden, insbesondere in Modellen, die RoPE verwenden. Die Ergebnisse dieser Forschung könnten weitreichende Auswirkungen auf die Entwicklung zukünftiger KI-Systeme haben, die mehr wie das menschliche Gehirn arbeiten und somit weniger Energie verbrauchen.
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