Generative KI: AWS identifiziert Trends mit Start-up-Förderung

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Auf der Hausmesse re:Invent hat Amazon Web Services (AWS) das Generative AI Accelerator Program abgeschlossen. Neben der Förderung junger Unternehmen nutzt AWS es dazu, technologische Trends zu identifizieren. Über einen Zeitraum von zehn Wochen erhielten 80 Start-ups Zugang zu Cloud-Credits, Expertise von Unternehmen wie Nvidia, Mistral und Meta, sowie einem Netzwerk aus Experten. Zwei Trends aus diesem Jahr sind die Abkehr vom klassischen Feintuning zugunsten der Foundation-Modelle und der wachsende Einsatz von Multi-Agent-Systemen (MAS).

Vielfältige Einsatzzwecke trotz Reduktion von Feintuning

Ein zunehmend häufiger genutzter Ansatz bei der Entwicklung künstlicher Intelligenz setzt auf das längere Training sogenannter Foundation-Modelle. Auf Grundlage eines umfangreicheren Datensatzes entwickeln sie im Vergleich zu herkömmlichen Modellen ein tiefergehendes Verständnis. Bisher wurde KI oftmals durch wiederkehrendes Feintuning präzisiert. In diesem Prozess werden vortrainierte Modelle an spezifische Aufgaben oder Anwendungsfälle angepasst. Foundation-Modelle sind hingegen vielseitig einsetzbar, ohne dass wiederholte spezifische Anpassungen notwendig sind. Zuletzt erweiterte auch AWS sein Portfolio um solche Angebote.

Bisher war der Einsatz von Foundation-Modellen aufgrund von mangelnder Skalierbarkeit und Rechenleistung oftmals nicht möglich. Zwar sind ihre initialen Trainingskosten höher, gleichzeitig entfallen jedoch die langfristigen Ausgaben für wiederholtes Feintuning. Zu den Feintuning-Kritikern gehört Andrej Karpathy, Mitgründer des KI-Unternehmens OpenAI. Er bemängelt, dass Feintuning oft lediglich die Labels menschlicher Bewerter imitiere und kein tiefes Verständnis ermögliche. Dabei sei das eine Eigenschaft, die ursprünglich das Potenzial von KI ausmachen sollte.

Multi-Agent-Systeme: Flexibilität durch Spezialisierung

Neben der Weiterentwicklung von Foundation-Modellen zeigte sich mit dem Einsatz von Multi-Agent-Systemen ein zweiter Trend. Diese Systeme bestehen aus autonomen Einheiten, sogenannten Agenten, die auf bestimmte Aufgaben spezialisiert sind und in Kombination komplexe Probleme lösen können. Im Gegensatz zu monolithischen Modellen sind MAS modular aufgebaut. Einzelne Agenten lassen sich je nach Einsatzzweck flexibel hinzufügen, ersetzen oder anpassen. Weil jeder Agent auf seine spezifische Aufgabe zugeschnitten und somit kein umfassendes, teures Modell nötig ist, sind diese Systeme effizient.

Swami Sivasubramanian, Vizepräsident für Data und Machine Learning Services bei AWS, verdeutlicht den Nutzen von MAS anhand eines scherzhaften Beispiels: ein Multi-Agent-System, das kostenlose Events mit Verpflegung findet. Ein Agent analysiert zunächst die Essensvorlieben des Nutzers, während ein zweiter die Termine und Orte der Events bewertet. Gleichzeitig priorisiert ein weiterer Agent die Restaurants nach der Essensqualität, während andere die Route planen und den Nutzer anmelden. Bei Bedarf könnte ein zusätzlicher Agent prüfen, ob Freunde des Nutzers ebenfalls an einem Event teilnehmen.

Start-ups dienen Unternehmen als Wegweiser für KI-Trends

"Generative KI ist gekommen, um zu bleiben", betont Jon Jones, AWS-Vizepräsident und Global Head of Start-ups, im Interview. Er ergänzt: "Sie wird einer der größten Trends in der Geschichte der Technologie sein." Jones unterstreicht damit, dass sowohl AWS als auch andere Unternehmen von der Zusammenarbeit mit Start-ups profitieren, um zukünftige Technologien frühzeitig erkennen zu können. So lassen sie sich vor dem Hintergrund eigener Unternehmensziele mitgestalten.

(sfe)