KI News: Kurz und klar.

Die Energie, die große Sprachmodelle (LLMs) bei der Inferenz verbrauchen, ist ein entscheidender Faktor für moderne KI-Anwendungen. Traditionelle Schätzungen beruhen meist auf einfachen linearen Funktionen, die die Eingabe- und Ausgabesequenzlängen berücksichtigen. Diese Vereinfachungen vernachlässigen jedoch wichtige nichtlineare Effekte, die die tatsächliche Energieeffizienz stark beeinflussen.

In der Welt des maschinellen Lernens gilt: Der optimale Punkt liegt zwischen zwei Extremen – Overfitting und Underfitting. Overfitting bedeutet, dass ein Modell die Trainingsdaten zu genau abbildet und dadurch bei neuen Daten versagt. Underfitting dagegen lässt wichtige Muster unentdeckt.