Große Modelle (z.B. Large Language Models) beeindrucken, aber sie sind teuer, schwer nachvollziehbar und energieintensiv. Sie erfordern spezialisierte Hardware, aufwendige Trainingsdaten und komplexe Wartung. Kleinere Modelle (vor allem aus dem Bereich des "klassischen" Machine Learnings) sind dagegen fokussierter und leichter zu prüfen.
Forschende und Unternehmen wie OpenAI und Anthropic sprechen in diesem Zusammenhang von Responsible Scaling. Gemeint ist, Modelle so groß wie nötig, aber so klein wie möglich zu gestalten. Effizienz bedeutet dabei nicht nur technische Sparsamkeit, sondern auch organisatorische Stärke. Denn kleinere Systeme bringen handfeste Vorteile:
- Schnellere Anpassung: Änderungen können mit weniger Ressourcen umgesetzt werden.
- Geringerer Energieverbrauch: Effizienz reduziert ökologische und ökonomische Kosten.
- Bessere Nachvollziehbarkeit: Ergebnisse lassen sich leichter prüfen und erklären.
- Höhere Sicherheit: Weniger Komplexität bedeutet geringeres Risiko unerwarteter Fehlfunktionen.
Praxisbeispiel: Kleine Modelle, große Wirkung
Auch große Tech-Unternehmen setzen inzwischen auf diesen Trend.
Samsung arbeitet mit dem sogenannten Tiny Recursive Model, das nur rund sieben Millionen Parameter umfasst und damit deutlich kleiner ist als viele gängige Sprachmodelle. Trotzdem erreicht es in bestimmten Aufgaben eine Genauigkeit, die mit deutlich größeren Systemen mithalten kann.
Diese Entwicklung zeigt, dass Fortschritt nicht in der Menge der Parameter liegt, sondern in ihrer gezielten Nutzung. Effizienz bedeutet, Systeme so zu gestalten, dass sie leistungsfähig, transparent und ressourcenschonend bleiben. Genau darin liegt der Kern von Responsible Scaling: Technologie bewusst so zu entwickeln, dass sie wirksam und zugleich nachhaltig ist.
Was Organisationen daraus lernen können
Für datengetriebene Organisationen zeigt sich: Nicht Größe, sondern Passung entscheidet.
Ein Modell, das gezielt auf die eigenen Daten und Prozesse abgestimmt ist, liefert stabilere und nachvollziehbarere Ergebnisse als ein generisches System.
Um diese Effizienz wirklich zu erreichen, braucht es drei strategische Prinzipien:
- Konzentration auf Wertbeiträge: Automatisiere dort, wo Zeit oder Risiko gespart wird, nicht einfach, wo es technisch möglich ist.
- Datenqualität vor Datenquantität: Kleine, saubere Datensätze bringen oft bessere Ergebnisse als riesige, unstrukturierte Mengen.
- Menschliche Aufsicht als Stärke: Fachwissen bleibt entscheidend, um Modelle richtig zu interpretieren und zu verbessern.
Bei anacision arbeiten wir genau an diesem Punkt. In Projekten zeigt sich, dass Effizienz nicht Verzicht bedeutet, sondern Fokussierung. Wenn Aufgaben, Daten und Modelle klar definiert sind, entsteht eine KI, die zuverlässig unterstützt und besser verstanden wird.
Fazit
Die Zukunft der KI wird kleiner gedacht, aber größer verstanden. Nicht die Zahl der Parameter oder die Komplexität des Modells zählt, sondern Qualität, Struktur und Verantwortung. Wirkliche Intelligenz entsteht dort, wo Technologie gezielt eingesetzt und konsequent verstanden wird.
Literatur
- OpenAI (2023). Governance Framework for Frontier AI Development: Responsible Scaling Policy.
- Touvron, H. et al. (2024). Llama 3: Open and Efficient Foundation Models.
- Henderson, P. et al. (2024). Measuring the Energy Footprint of Large Language Models. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence.
- Samsung Research (2025). Tiny Recursive Model: Efficient On-Device AI. Internal Research Summary.
