Trotz wachsender Kritik an den Grenzen von KI-Skalierungsgesetzen wie Moore’s Law und Chinchilla-Optimierung bleibt die KI-Branche entschlossen, die nächste Generation leistungsfähiger Modelle zu entwickeln. OpenAIs O1 Pro und Anthropics Claude 3.5 zeigen, dass durch neue Ansätze wie Reasoning-Modelle, Inference-Time Scaling und den Einsatz synthetischer Daten deutliche Fortschritte erzielt werden können. Während sich Skeptiker auf ausgereizte Benchmarks, Datenknappheit und hohe Kosten für Training und Inferenz konzentrieren, demonstrieren führende KI-Labs weiterhin, dass Skalierung nicht nur möglich, sondern unerlässlich ist, um die Grenzen der Künstlichen Intelligenz zu verschieben.
Das musst Du wissen: Scaling Laws – Fortschritte in der KI-Skalierung
- Reasoning-Modelle wie O1 Pro: OpenAI setzt auf reasoning-fähige Architekturen, die durch Chain-of-Thought (CoT) und Inference Scaling komplexe Aufgaben effizienter lösen.
- Post-Training als neuer Skalierungsfokus: Methoden wie Supervised Fine-Tuning (SFT), Reinforcement Learning und synthetische Daten dominieren die Optimierung nach dem Pre-Training.
- Synthetische Daten: KI-generierte Daten bieten skalierbare, hochwertige Trainingssätze, die menschliche Feedbacks zunehmend ersetzen.
- RLAIF (Reinforcement Learning with AI Feedback): Ein skalierbarer Ersatz für das teure und langsame RLHF, das auf menschliche Bewertungen angewiesen ist.
- Testzeit-Compute: Modelle wie O1 Pro nutzen Inference-Time Scaling, um durch längere reasoning-Prozesse präzisere Ergebnisse zu erzielen.
- Neue Benchmarks: Anspruchsvollere Evaluierungen wie Frontier Math oder SWE-Bench ermöglichen bessere Messungen des Fortschritts.
Herausforderungen bei der Skalierung von Pre-Training-Modellen
Das Pre-Training großer Modelle wie GPT-4 oder Claude 3.5 stößt zunehmend an praktische Grenzen:
- Datenknappheit:
Obwohl das Internet exponentiell wächst, bleibt die Verfügbarkeit qualitativ hochwertiger Trainingsdaten begrenzt. Klassische Datensätze wie Bücher, wissenschaftliche Texte oder technische Dokumentationen sind nahezu ausgeschöpft. Modelle laufen Gefahr, überparametrisiert zu werden, was zu ineffizientem Training und starker Memorisation anstatt Generalisierung führt.Chinchilla-Optimierung, die das ideale Verhältnis zwischen Modellparametern und Trainingsdaten bestimmt, wird in der Praxis oft nicht erreicht. Während Modelle wie GPT-4 leicht „übertrainiert“ sind, um Inferenzkosten zu senken, nutzen andere Anbieter synthetische Daten, um den Datenmangel zu überbrücken. - Fault-Toleranz und Hardware-Skalierung:
Die steigende Anzahl von Rechenressourcen führt zu erheblichen Fehlertoleranzproblemen. Mit Clustern von bis zu 100.000 GPUs wie Nvidias H100 benötigen Labs neue Lösungen für Netzwerk-Topologie und Fehlerbehandlung während des Trainings.
Post-Training: Ein neuer Fokus der Skalierung
Während das Pre-Training riesiger Sprachmodelle die Basis bildet, entfaltet sich der wahre Nutzen eines Modells oft erst durch Optimierungen im Post-Training. Drei Hauptmethoden dominieren diesen Bereich:
1. Supervised Fine-Tuning (SFT)
SFT verwendet kuratierte Datensätze aus Input-Output-Paaren, um Modelle auf spezifische Aufgaben wie Codierung, Mathematik oder allgemeine Instruktionsfolgen zu spezialisieren. Der Vorteil liegt in der geringen Datenmenge, die jedoch qualitativ hochwertig sein muss.
Da menschlich erstellte Demonstrationsdaten schwer zu skalieren sind, greifen Unternehmen zunehmend auf synthetische Daten zurück.
2. Reinforcement Learning mit RLAIF statt RLHF
RLHF: Langsam und teuer
Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) bleibt ein zentrales Verfahren, um Modelle auf nützliche und sichere Ergebnisse auszurichten. Dabei bewerten menschliche Annotatoren KI-generierte Antworten und erstellen so Präferenzdaten. Diese werden verwendet, um Reward-Modelle zu trainieren, die wiederum die Hauptmodelle optimieren.
Beispiel: Meta gab für Llama 2 zwischen 10–20 Millionen Dollar allein für menschliche Präferenzdaten aus – ein Vielfaches der tatsächlichen Trainingskosten.
RLAIF: Skalierbares Feedback durch KI
Als Antwort auf die Skalierungsprobleme von RLHF etablierte sich Reinforcement Learning with AI Feedback (RLAIF). Hierbei werden die Präferenzbewertungen nicht von Menschen, sondern von anderen KI-Modellen generiert. Ein Beispiel ist Anthropics Constitutional AI, bei der das Modell anhand von vordefinierten „konstitutionellen Prinzipien“ (z.B. Harmlosigkeit, Nützlichkeit) sein eigenes Verhalten optimiert.
Der Vorteil: RLAIF ermöglicht schnelle und kostengünstige Anpassungen in unzähligen Domänen, die menschliche Annotatoren niemals in der gleichen Geschwindigkeit abdecken könnten.
3. Die Rolle synthetischer Daten
Synthetische Daten spielen eine zentrale Rolle bei der Skalierung von Post-Training-Methoden:
- Rejection Sampling: KI-generierte Antworten werden automatisch getestet (z.B. durch Ausführung von Code) oder von anderen KI-Modellen bewertet. So entstehen qualitativ hochwertige Datensätze, die für SFT oder Reinforcement Learning genutzt werden.
- Judgement by Model: Meta nutzt ältere Versionen von Llama, um Antworten zu beurteilen, die nicht direkt verifizierbar sind (z.B. Pseudocode).
- Langkontext-Daten: Für reasoning-Modelle wie O1 Pro werden synthetische Beispiele generiert, um die Nutzung längerer Kontexte zu trainieren.
Reasoning-Modelle und Inference-Time Scaling
Eines der beeindruckendsten Fortschritte zeigt sich bei Reasoning-Modellen wie OpenAIs O1 Pro. Diese Modelle lösen komplexe Aufgaben, indem sie den Lösungsweg in Zwischenschritte unterteilen – ein Prozess, der als Chain-of-Thought (CoT) bekannt ist.
Der entscheidende Durchbruch liegt im Inference-Time Scaling: Während klassische Modelle lineare Token-Vorhersagen treffen, ermöglicht O1 Pro eine dynamische Testzeit-Berechnung. Durch Backtracking und die Evaluation mehrerer Lösungswege steigert sich die Genauigkeit.
Beispiele für Testzeit-Optimierung:
- Self-Consistency: Mehrfache Modell-Durchläufe liefern eine Vielzahl von Antworten, aus denen die wahrscheinlichste ausgewählt wird.
- Best-of-N Sampling: Ein Verifizierungsmodell wählt die beste Antwort aus mehreren generierten Lösungen aus.
- Monte Carlo Rollouts: Ab einem Zwischenschritt werden verschiedene mögliche Lösungswege simuliert, um den korrektesten Pfad zu finden.
Neue Benchmarks für anspruchsvollere Tests
Bestehende Benchmarks können die neuen Fähigkeiten reasoning-fokussierter Modelle oft nicht ausreichend messen. Daher entstehen neue Evaluierungen:
- Frontier Math: Anspruchsvolle mathematische Fragen, die oft Tage zur Lösung benötigen, dienen als Prüfstein für reasoning-Modelle.
- SWE-Bench: GitHub-Issues werden als Benchmark für die praktische Programmierfähigkeit von KI-Modellen verwendet.
- GPQA: Fragen aus fortgeschrittenen Disziplinen wie Chemie und Biologie fordern selbst Experten heraus.
Fazit: Skalierung bleibt der Schlüssel zur KI-Revolution
Trotz der wachsenden Kritik an den Grenzen von KI-Skalierungsgesetzen zeigt sich die Branche ungebrochen innovativ. OpenAIs O1 Pro und Anthropics Claude 3.5 beweisen, dass durch neue Ansätze wie reasoning-basierte Architekturen, synthetische Daten und RLAIF die Leistungsfähigkeit von Modellen weiter gesteigert werden kann.
Inference-Time Scaling eröffnet zudem völlig neue Potenziale: Durch dynamische reasoning-Prozesse und Testzeit-Compute können Modelle anspruchsvolle Probleme wie Mathematik, Programmierung und logisches Denken lösen. Auch wenn klassische Datenquellen und Hardware-Skalierungen an Grenzen stoßen, zeigt die KI-Industrie eindrucksvoll, dass Skalierung nicht am Ende, sondern erst am Anfang steht.
