{"id":62146,"date":"2024-12-04T14:00:45","date_gmt":"2024-12-04T13:00:45","guid":{"rendered":"https:\/\/saaris.de\/?p=62146"},"modified":"2024-12-03T14:11:36","modified_gmt":"2024-12-03T13:11:36","slug":"effizientes-ki-training-neue-algorithmen-fuer-nachhaltiges-maschinelles-lernen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saaris.de\/en\/effizientes-ki-training-neue-algorithmen-fuer-nachhaltiges-maschinelles-lernen\/","title":{"rendered":"Effizientes KI-Training: Neue Algorithmen f\u00fcr nachhaltiges maschinelles Lernen"},"content":{"rendered":"\t\t
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Daten ver\u00e4ndern sich dauernd. Wie etwa der amtierende Bundeskanzler in Deutschland hei\u00dft, kann unter Umst\u00e4nden schneller wechseln als erwartet. Machine-Learning-Modelle m\u00fcssen sich an neue Wissensst\u00e4nde anpassen k\u00f6nnen und auch ihre F\u00e4higkeiten zur L\u00f6sung verschiedener Aufgaben st\u00e4ndig verbessern. Bislang bedeutet das meist: Sie m\u00fcssen regelm\u00e4\u00dfig neu trainiert werden. Das ist nicht nur teuer, es erfordert auch enorme Rechenpower und kostet so die Gesellschaft weit mehr als nur Geld. CISPA-Faculty Dr. Sebastian Stich will deshalb mit seinem Forschungsprojekt \u201eCollective Minds\u201c neue Algorithmen f\u00fcr nachhaltigeres und effektiveres maschinelles Lernen entwickeln. Der Schl\u00fcssel dazu ist laut Stich: Bessere Kollaboration. Der Europ\u00e4ische Forschungsrat (European Research Council, kurz ERC) f\u00f6rdert sein Projekt \u00fcber die n\u00e4chsten f\u00fcnf Jahre mit rund zwei Millionen Euro.<\/p>

\u201eDie hohen Kosten durch das Neutraining und die immensen Anforderungen an die Rechenpower machen Machine-Learning-Modelle zum Luxusgut, das sich oft nur gro\u00dfe Industrieunternehmen leisten k\u00f6nnen\u201c, erkl\u00e4rt CISPA-Forscher Sebastian Stich. Dabei k\u00f6nnen wir in so wichtigen Feldern wie etwa der Medizin stark von ihren F\u00e4higkeiten profitieren. Ans\u00e4tze, dieses Problem zu l\u00f6sen, gibt es schon l\u00e4nger. Ein Ansatz, um Ressourcen zu schonen, ist die Abkehr vom Training eines gro\u00dfen und komplexen Modells hin dazu, mehrere kleine Modelle zu trainieren, die sp\u00e4ter nicht die Trainingsdaten, sondern ihr Wissen weitergeben. \u201eMan spricht hier von f\u00f6deriertem Lernen, das ist eine Art des kollaborativen Lernens. Bestehende Methoden konzentrieren sich darauf, aus verteilten Trainingsdaten letztlich wiederum ein gro\u00dfes Modell zu trainieren. Wir verfolgen einen anderen Ansatz: Wir wollen, dass kleine, unabh\u00e4ngige Modelle effektiv zusammenarbeiten\u201c, so Stich.<\/p>\n

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Mehr dazu hier<\/a><\/p>\n

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