TOKIO / LONDON (IT BOLTWISE) – Der japanische Telekommunikationsriese NTT hat eine bahnbrechende Technologie entwickelt, die das Problem des Gedächtnisverlusts bei KI-Updates löst. Diese Innovation könnte die Kosten und den Energieverbrauch für Unternehmens-KI erheblich senken und bietet eine nachhaltige Lösung für die wachsenden Anforderungen an künstliche Intelligenz.
Der japanische Telekommunikationskonzern NTT hat eine neue Technologie vorgestellt, die das Problem des Gedächtnisverlusts bei KI-Updates adressiert. Diese Entwicklung könnte die Art und Weise, wie Unternehmen ihre KI-Systeme aktualisieren, grundlegend verändern. Das sogenannte Portable Reward Tuning (PRT) bewahrt das wertvolle Spezialwissen von KI-Modellen und macht es übertragbar, was die Notwendigkeit für aufwändige Neu-Trainings minimiert.
Traditionell verlieren KI-Modelle bei Updates ihr spezifisches Wissen, ein Phänomen, das als ‘katastrophales Vergessen’ bekannt ist. Dies zwingt Unternehmen dazu, ihre Systeme nach jedem Update neu zu trainieren, was erhebliche Kosten und einen hohen Energieverbrauch verursacht. NTTs PRT-Ansatz hingegen trainiert ein separates Belohnungsmodell, das die Antworten des Basismodells bewertet und lenkt. Dadurch bleibt das Spezialwissen erhalten, selbst wenn das Basismodell aktualisiert wird.
Die Wirksamkeit von PRT wurde auf der International Conference on Machine Learning (ICML) im Juli 2025 vorgestellt. Die Ergebnisse zeigen, dass PRT eine ähnliche Genauigkeit wie das komplette Neulernen erreicht, dabei jedoch deutlich weniger Rechenleistung und Arbeitsspeicher benötigt. Dies hat nicht nur wirtschaftliche Vorteile, sondern reduziert auch den Energieverbrauch und die CO2-Bilanz der KI-Wartung erheblich, was in Zeiten strenger ESG-Richtlinien ein starkes Argument für Unternehmen darstellt.
Für Unternehmen, die KI langfristig und stabil einsetzen wollen, kommt diese Technologie zur rechten Zeit. Die Update-Zyklen der großen KI-Modelle werden immer kürzer, und Lösungen für Modell-Kontinuität sind essenziell. NTT sieht PRT als Paradigmenwechsel, der die allgemeine Intelligenz des Basismodells von der spezifischen Expertise der Anwendung entkoppelt. Künftig könnte ein KI-Update so einfach werden wie die Installation eines Software-Patches, ohne Verlust von investiertem Training und proprietären Daten.
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