KI News: Kurz und klar.

Die Nutzung großer Sprachmodelle (LLMs) in kritischen Anwendungen stößt häufig an die Grenze, dass die Modelle nicht immer den vorgegebenen Anweisungen folgen. Solche Verstöße sind schwer zu erkennen und können in agentenbasierten Workflows zu Ketten von Fehlern führen, die letztlich Aufgaben scheitern lassen.

In der KI-Welt hat sich die Skalierung während der Inferenz als Schlüssel zur Verbesserung großer Sprachmodelle etabliert. Durch das gleichzeitige Erzeugen mehrerer möglicher Antworten und die Auswahl der besten wird die Genauigkeit gesteigert. Doch bisherige Ansätze zur dynamischen Zuweisung von Rechenleistung konzentrierten sich fast ausschließlich auf parallele Generierungsmethoden wie Best-of-N und vernachlässigten dabei wichtige Aspekte wie die inkrementelle Dekodierung und die tatsächliche Latenz.