KI News: Kurz und klar.

Die Vorteile großer Sprachmodelle werden oft von hohen wirtschaftlichen und ökologischen Kosten überschattet. Durch Quantisierung können Energie‑ und Speicherbedarf drastisch reduziert werden, indem Modellparameter in niedrigpräzise Werte umgewandelt werden. Doch bei Bitbreiten unter vier Bits verfälschen sich die Aktivierungs­verteilungen und die Leistung sinkt.

Große Sprachmodelle (LLMs) haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte erzielt, bringen jedoch gleichzeitig enorme Modellgrößen mit sich, die die Bereitstellung, Skalierbarkeit und Energieeffizienz stark belasten. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, gewinnt das Post-Training‑Pruning an Bedeutung, weil es die Modellgröße und die Inferenzlatenz reduziert, ohne dass ein erneutes Training erforderlich ist.