SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein neues KI-Startup unter der Leitung der ehemaligen OpenAI-CTO Mira Murati hat einen bedeutenden Fortschritt erzielt. Das Unternehmen hat eine Lösung für ein langjähriges Problem der Reproduzierbarkeit in großen Sprachmodellen entwickelt. Diese Entdeckung könnte die Art und Weise, wie KI-Modelle in der Praxis eingesetzt werden, grundlegend verändern.
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Das neue Startup von Mira Murati, ehemals CTO von OpenAI, hat kürzlich einen bedeutenden Durchbruch in der KI-Forschung erzielt. Das Unternehmen, bekannt als Thinking Machines Lab oder einfach Thinky, hat eine Lösung für das Problem der Reproduzierbarkeit in großen Sprachmodellen wie ChatGPT entwickelt. Dieses Problem, das als Nondeterminismus bekannt ist, führte dazu, dass dieselbe Anfrage an ein KI-Modell unterschiedliche Antworten lieferte, selbst bei identischen Einstellungen.
Die Lösung wurde von Horace He, einem Experten für PyTorch, entwickelt, der zuvor bei Meta tätig war. Er identifizierte, dass das Problem nicht, wie oft angenommen, durch die Ungenauigkeiten der Gleitkommaarithmetik verursacht wurde, sondern durch ein Phänomen namens Batch-Invarianz. Dieses Phänomen tritt auf, wenn Anfragen an ein KI-Modell in Batches verarbeitet werden, was zu variierenden Ergebnissen führt, abhängig von der Anzahl der gleichzeitig bearbeiteten Anfragen.
Die Auswirkungen dieser Entdeckung sind weitreichend. Unternehmen, die KI für kritische Entscheidungen nutzen, können nun konsistentere Ergebnisse erwarten, was die Zuverlässigkeit und Effizienz von KI-gestützten Prozessen erheblich verbessert. Darüber hinaus wird die Ausbildung neuer KI-Modelle kostengünstiger, da die Ergebnisse reproduzierbarer sind. Thinky hat seine Lösung als Open-Source-Code veröffentlicht, was im Einklang mit Muratis Überzeugung steht, dass Wissenschaft am besten geteilt wird.
Diese Entwicklung könnte die großen KI-Unternehmen unter Druck setzen, da sie zeigt, dass selbst als unlösbar geltende Probleme angegangen werden können. Thinky hat bereits 2 Milliarden US-Dollar an Investitionen erhalten, obwohl das Unternehmen noch kein marktreifes Produkt hat. Ihr internes Projekt, das als ‘RL for businesses’ bekannt ist, zielt darauf ab, Modelle an die spezifischen Geschäftsmetriken eines Unternehmens anzupassen, was großes Potenzial für die Zukunft verspricht.
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