KI News: Kurz und klar.

Die neue Methode SALR (Sparsity‑Aware Low‑Rank Representation) löst ein zentrales Problem bei der Anpassung großer Sprachmodelle: Sie reduziert die Anzahl der zu trainierenden Parameter drastisch, ohne die Modellleistung zu beeinträchtigen. Dadurch wird das Feintuning in ressourcenbeschränkten Umgebungen praktikabel.

Die allgemeine Matrixmultiplikation (GEMM) bildet das Herzstück von Deep‑Learning‑ und Hochleistungsrechenanwendungen. Trotz intensiver Optimierungen in Forschung und Industrie bleibt die Feinabstimmung von Layouts, Parallelisierungsstrategien und Cache‑Blocking stark von der jeweiligen Hardware und den Matrixformen abhängig. Diese Abhängigkeit führt häufig zu „Glas‑Kiefern“ im Performance‑Profil, weil eine vollständige Abstimmung praktisch unmöglich ist.

Wertorientierte Parallelisierung (VLP) wurde entwickelt, um die Effizienz von großen, niedrigen Präzisions-Matrixmultiplikationen (GEMM) zwischen symmetrischen Aktivierungen und Gewichten zu erhöhen. In transformerbasierten Sprachmodellen gibt es jedoch komplexere Operationen, die über die reine Aktivierungs‑Gewicht‑GEMM hinausgehen.

Die Optimierung von CUDA-Kernels bleibt ein komplexes und arbeitsintensives Unterfangen, das tiefgreifendes Wissen über Hardware‑Software‑Co‑Design erfordert. Trotz der jüngsten Fortschritte von großen Sprachmodellen (LLMs) in Kombination mit evolutionären Algorithmen stoßen bestehende Ansätze häufig an ihre Grenzen, weil die Agentenarchitektur und die Repräsentation der Evolution nicht optimal aufeinander abgestimmt sind.

Die wachsende Nachfrage nach Machine‑Unlearning, ausgelöst durch Datenschutzgesetze und das „Recht auf Vergessen“, trifft besonders auf Edge‑AI-Geräte, die mit begrenzten Rechen- und Energiekapazitäten arbeiten. Traditionelle, serverzentrierte oder retraining‑intensive Ansätze sind hier schlicht unpraktisch.