Das drohende Plateau: Grenzen der Skalierung für Denkmodelle

Der Aufstieg der Denkmodelle und seine Grenzen

Denkmodelle, die als nächste große Evolution der großen Sprachmodelle (LLMs) angekündigt wurden, haben bemerkenswerte Fortschritte gezeigt, insbesondere in Bereichen, die anspruchsvolle Problemlösungen erfordern, wie Mathematik und Computerprogrammierung. Diese hochentwickelten Systeme, die sich durch eine zusätzliche “Reasoning Training”-Phase auszeichnen, nutzen Reinforcement Learning, um ihre Fähigkeiten zur Bewältigung komplexer Herausforderungen zu verfeinern. OpenAI’s o3 sticht als bahnbrechendes Beispiel hervor und zeigt laut Benchmark-Bewertungen deutliche Leistungssteigerungen gegenüber seinem Vorgänger o1. Die zentrale Frage, die nun das Feld beherrscht, ist die Nachhaltigkeit dieses Fortschritts. Können diese Modelle einfach durch Erhöhung der Rechenleistung weiterhin im gleichen Tempo voranschreiten?

Epoch AI, eine Forschungsorganisation, die sich auf die gesellschaftlichen Auswirkungen der künstlichen Intelligenz konzentriert, hat sich der Aufgabe angenommen, diese Frage zu entschlüsseln. Josh You, ein Datenanalyst bei Epoch AI, hat eine umfassende Analyse durchgeführt, um die aktuellen Niveaus der Recheninvestitionen in das Reasoning Training zu ermitteln und das verbleibende Expansionspotenzial zu bewerten.

Der Anstieg der Rechenleistung hinter Denkmodellen

OpenAI hat öffentlich erklärt, dass o3 mit der zehnfachen Rechenleistung für das Reasoning trainiert wurde als o1 – eine beträchtliche Steigerung, die in nur vier Monaten erreicht wurde. Eine von OpenAI erstellte Grafik veranschaulicht anschaulich die enge Korrelation zwischen Rechenleistung und Leistung auf dem AIME-Mathematik-Benchmark. Epoch AI vermutet, dass sich diese Zahlen spezifisch auf die zweite Trainingsphase, das Reasoning Training, beziehen und nicht auf den gesamten Modelltrainingsprozess.

Um diese Zahlen in Relation zu setzen, untersuchte Epoch AI vergleichbare Modelle. DeepSeek-R1 beispielsweise, der Berichten zufolge mit rund 6e23 FLOP (Gleitkommaoperationen pro Sekunde) zu geschätzten Kosten von 1 Million US-Dollar trainiert wurde, erzielte Benchmark-Ergebnisse ähnlich wie o1.

Die Technologiegiganten Nvidia und Microsoft haben ebenfalls zur Entwicklung von Denkmodellen beigetragen, indem sie öffentlich zugängliche Trainingsdaten bereitstellten. Nvidia’s Llama-Nemotron Ultra 253B nutzte für seine Reasoning-Trainingsphase ungefähr 140.000 H100-GPU-Stunden, was ungefähr 1e23 FLOP entspricht. Microsofts Phi-4-Reasoning verwendete sogar noch weniger Rechenleistung, unter 1e20 FLOP. Ein entscheidender Faktor, der diese Modelle unterscheidet, ist ihre starke Abhängigkeit von synthetischen Trainingsdaten, die von anderen KI-Systemen generiert werden. Epoch AI betont, dass diese Abhängigkeit direkte Vergleiche mit Modellen wie o3 aufgrund der inhärenten Unterschiede zwischen realen und synthetischen Daten und deren Auswirkungen auf das Modelllernen und die Generalisierung erschwert.

Definieren von “Reasoning Training”: Ein trübes Gebiet

Eine weitere Komplexitätsebene ergibt sich aus dem Fehlen einer allgemein akzeptierten Definition von “Reasoning Training”. Zusätzlich zum Reinforcement Learning beinhalten einige Modelle Techniken wie Supervised Fine-Tuning. Die Unklarheit in Bezug auf die in den Rechenschätzungen enthaltenen Komponenten führt zu Inkonsistenzen, was es schwierig macht, Ressourcen über verschiedene Modelle hinweg genau zu vergleichen.

Bis jetzt verbrauchen Reasoning-Modelle immer noch deutlich weniger Rechenleistung als die umfangreichsten KI-Trainingsläufe, wie Grok 3, die 1e26 FLOP überschreitet. Zeitgenössische Reasoning-Trainingsphasen arbeiten typischerweise zwischen 1e23 und 1e24 FLOP, was beträchtlichen Raum für potenzielle Expansion lässt – oder so scheint es auf den ersten Blick.

Dario Amodei, CEO von Anthropic, teilt eine ähnliche Perspektive. Er postuliert, dass eine Investition von 1 Million US-Dollar in das Reasoning Training erhebliche Fortschritte erzielen kann. Unternehmen erforschen jedoch aktiv Möglichkeiten, das Budget für diese sekundäre Trainingsphase auf Hunderte Millionen Dollar und mehr zu erhöhen, was auf eine Zukunft hindeutet, in der sich die Trainingsökonomie dramatisch verschiebt.

Wenn sich der aktuelle Trend von ungefähr zehnfachen Steigerungen der Rechenleistung alle drei bis fünf Monate fortsetzt, könnte die Rechenleistung des Reasoning Trainings möglicherweise bereits im nächsten Jahr mit der gesamten Trainingsrechenleistung führender Modelle aufholen. Josh You geht jedoch davon aus, dass sich das Wachstum schließlich auf ungefähr das Vierfache pro Jahr verlangsamen wird, was mit breiteren Branchentrends übereinstimmt. Diese Verlangsamung wird wahrscheinlich durch eine Kombination von Faktoren angetrieben, darunter sinkende Kapitalrenditen in der Ausbildung, die steigenden Kosten für Rechenressourcen und die Grenzen der verfügbaren Trainingsdaten.

Jenseits der Rechenleistung: Die Engpässe am Horizont

Epoch AI betont, dass die Rechenleistung nicht der einzige limitierende Faktor ist. Das Reasoning Training erfordert erhebliche Mengen an qualitativ hochwertigen, anspruchsvollen Aufgaben. Das Erfassen solcher Daten ist schwierig; das synthetische Erzeugen ist noch schwieriger. Das Problem bei synthetischen Daten ist nicht nur die Authentizität; viele argumentieren, dass die Qualität schlecht ist. Darüber hinaus bleibt die Wirksamkeit dieses Ansatzes außerhalb von hochstrukturierten Bereichen wie Mathematik und Computerprogrammierung ungewiss. Nichtsdestotrotz deuten Projekte wie “Deep Research” in ChatGPT, das eine speziell abgestimmte Version von o3 verwendet, auf ein Potenzial für eine breitere Anwendbarkeit hin.

Arbeitsintensive Aufgaben hinter den Kulissen, wie das Auswählen geeigneter Aufgaben, das Entwerfen von Belohnungsfunktionen und das Entwickeln von Trainingsstrategien, stellen ebenfalls Herausforderungen dar. Diese Entwicklungskosten, die oft von Rechenschätzungen ausgeschlossen werden, tragen erheblich zu den Gesamtkosten des Reasoning Trainings bei.

Trotz dieser Herausforderungen bleiben OpenAI und andere Entwickler optimistisch. Wie Epoch AI feststellt, ähneln die Skalierungskurven für das Reasoning Training derzeit dem klassischen logarithmisch-linearen Fortschritt, der im Pre-Training beobachtet wird. Darüber hinaus zeigt o3 erhebliche Gewinne nicht nur in der Mathematik, sondern auch in agentenbasierten Softwareaufgaben, was das vielseitige Potenzial dieses neuen Ansatzes verdeutlicht.

Die Zukunft dieses Fortschritts hängt von der Skalierbarkeit des Reasoning Trainings ab – technisch, wirtschaftlich und in Bezug auf den Inhalt. Die folgenden Punkte untersuchen mehrere Schlüsselfaktoren, die die Zukunft dieser Modelle bestimmen werden:

• Technische Skalierbarkeit: Bezieht sich auf die Fähigkeit, die in der Ausbildung verwendeten Rechenressourcen zu erhöhen, ohne auf unüberwindbare technische Hürden zu stoßen. Dies umfasst Fortschritte in Hardware, Software und Algorithmen, um größere Datensätze und leistungsfähigere Recheninfrastrukturen effizient zu nutzen. Da Modelle an Größe und Komplexität zunehmen, wird die technische Skalierbarkeit für den weiteren Fortschritt immer wichtiger. Die zugrunde liegende Architektur muss sich weiterentwickeln, um mit dem schieren Umfang der Modelle Schritt zu halten.
• Wirtschaftliche Skalierbarkeit: Beinhaltet die Machbarkeit der Erhöhung der Rechenressourcen innerhalb angemessener Budgetbeschränkungen. Wenn die Kosten für das Training linear oder exponentiell mit der Modellgröße steigen, kann es unerschwinglich teuer werden, weitere Gewinne zu erzielen. Daher kann ein billigeres und effizienteres Training erforderlich sein. Innovationen in Hardware und Optimierungstechniken, die die Kosten pro FLOP reduzieren, sind entscheidend für die wirtschaftliche Skalierbarkeit. Der Trend ging zu immer größeren Modellen, aber mit einem endlichen Budget werden sich die Anreize auf das Training der effizientesten Modelle verlagern.
• Content-Skalierbarkeit: Hebt die Verfügbarkeit hochwertiger Trainingsdaten hervor, die die Zuwächse im Reasoning Ability effektiv vorantreiben können. Da Modelle anspruchsvoller werden, werden schwierigere und vielfältigere Datensätze benötigt, um sie herauszufordern und ein Überanpassen zu verhindern. Die Verfügbarkeit solcher Datensätze ist begrenzt, insbesondere in Bereichen, die komplexes Reasoning erfordern. Synthetische Datengenerierungstechniken können dazu beitragen, diesen Engpass zu beseitigen, sie müssen jedoch sorgfältig entworfen werden, um Verzerrungen oder Ungenauigkeiten zu vermeiden, die die Modellleistung beeinträchtigen könnten.

Die Zukunft des Rechnens

Es ist für Laien leicht zu denken, dass wir uns auf dem Weg des unendlichen Rechnens befinden. In Wirklichkeit ist es jedoch begrenzt, und in Zukunft könnte diese Grenze deutlicher werden. In diesem Abschnitt werden wir einige Möglichkeiten untersuchen, wie sich das Rechnen in Zukunft entwickeln könnte und wie sich diese Änderungen auf die LLM-Branche auswirken werden.

Quantencomputing

Quantencomputing stellt einen Paradigmenwechsel in der Berechnung dar, der die Prinzipien der Quantenmechanik nutzt, um Probleme zu lösen, die für klassische Computer unlösbar sind. Obwohl sich das Quantencomputing noch in den Kinderschuhen befindet, birgt es ein immenses Potenzial zur Beschleunigung von KI-Workloads, einschließlich des Trainings von Reasoning-Modellen. Quantenalgorithmen wie Quantum Annealing und Variationelle Quanten-Eigensolver (VQEs) könnten potenziell Modellparameter effizienter optimieren als klassische Optimierungsmethoden, wodurch die für das Training erforderlichen Rechenressourcen reduziert werden. Beispielsweise könnten Quanten-Machine-Learning-Algorithmen die Optimierung komplexer neuronaler Netze verbessern, was zu schnelleren Trainingszeiten und potenziell besserer Modellleistung führt.

Es bleiben jedoch erhebliche Herausforderungen bei der Skalierung von Quantencomputern und der Entwicklung robuster Quantenalgorithmen bestehen. Die Technologie ist noch weitgehend experimentell, und praktische Quantencomputer mit ausreichender Anzahl von Qubits (Quantenbits) und Kohärenzzeiten sind noch nicht ohne weiteres verfügbar. Darüber hinaus erfordert die Entwicklung von Quantenalgorithmen, die auf bestimmte KI-Aufgaben zugeschnitten sind, spezielle Expertise und ist ein laufendes Forschungsgebiet. Eine breite Akzeptanz des Quantencomputings in der KI ist noch einige Jahre entfernt und wird wahrscheinlich erst dann praktikabel sein, wenn Computer verfügbar sind.

Neuromorphes Computing

Neuromorphes Computing ahmt die Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns nach, um Berechnungen durchzuführen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Computern, die auf binärer Logik und sequentieller Verarbeitung basieren, verwenden neuromorphe Chips künstliche Neuronen und Synapsen, um Informationen parallel und energieeffizient zu verarbeiten. Diese Architektur eignet sich gut für KI-Aufgaben, die Mustererkennung, Lernen und Anpassung beinhalten, wie z. B. das Training von Reasoning-Modellen. Neuromorphe Chips könnten potenziell den Energieverbrauch und die Latenzzeiten reduzieren, die mit dem Training großer KI-Modelle verbunden sind, wodurch es wirtschaftlich tragfähiger und ökologisch nachhaltiger wird.

Intels Loihi und IBMs TrueNorth sind Beispiele für neuromorphe Chips, die vielversprechende Ergebnisse in KI-Anwendungen gezeigt haben. Diese Chips sind in der Lage, komplexe KI-Aufgaben mit einem deutlich geringeren Stromverbrauch als herkömmliche CPUs und GPUs auszuführen. Das neuromorphe Computing ist jedoch noch ein relativ neues Feld, und es verbleiben Herausforderungen bei der Entwicklung robuster Programmiertools und der Optimierung von Algorithmen für neuromorphe Architekturen. Darüber hinaus hat die begrenzte Verfügbarkeit von neuromorpher Hardware und das Fehlen umfassender Expertise im neuromorphen Computing die Akzeptanz dieser Technologie inMainstream-KI-Anwendungen behindert.

Analoges Rechnen

Analoges Rechnen verwendet kontinuierliche physikalische Größen wie Spannung oder Strom, um Informationen darzustellen und zu verarbeiten, anstelle von diskreten digitalen Signalen. Analoge Computer können bestimmte mathematische Operationen wie Differentialgleichungen und lineare Algebra viel schneller und effizienter durchführen als digitale Computer, insbesondere bei Aufgaben, die fürDas Reasoning nützlich sein können. Analoge Berechnungen können nützlich sein, um Modelle zu trainieren oder um bei Bedarf Inferenz auszuführen.

Das analoge Rechnen steht jedoch vor Herausforderungen in Bezug auf Präzision, Skalierbarkeit und Programmierbarkeit. Analoge Schaltkreise sind anfällig für Rauschen und Drift, was die Genauigkeit von Berechnungen beeinträchtigen kann. Die Skalierung analoger Computer, um große und komplexe KI-Modelle zu verarbeiten, ist ebenfalls eine technische Herausforderung. Darüber hinaus erfordert die Programmierung analoger Computer in der Regel spezielle Expertise und ist schwieriger als die Programmierung digitaler Computer. Trotz dieser Herausforderungen wächst das Interesse am analogen Rechnen als potenzieller Alternative zum digitalen Rechnen für bestimmte KI-Anwendungen, insbesondere solche, die hohe Geschwindigkeit und Energieeffizienz erfordern.

Verteiltes Rechnen

Verteiltes Rechnen umfasst die Verteilung von KI-Workloads auf mehrere Maschinen oder Geräte, die über ein Netzwerk verbunden sind. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, die kollektive Rechenleistung einer großen Anzahl von Ressourcen zu nutzen, um das KI-Training und die Inferenz zu beschleunigen. Verteiltes Rechnen ist unerlässlich für das Training großer Sprachmodelle (LLMs) und anderer komplexer KI-Modelle, die massive Datensätze und Rechenressourcen erfordern.

Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Apache Spark bieten Tools und APIs für die Verteilung von KI-Workloads auf Cluster von Maschinen. Mit diesen Frameworks können Unternehmen ihre KI-Fähigkeiten skalieren, indem sie nach Bedarf weitere Rechenressourcen hinzufügen. Verteiltes Rechnen birgt jedoch Herausforderungen in Bezug auf Datenverwaltung, Kommunikations-Overhead und Synchronisierung. Die effiziente Verteilung von Daten auf mehrere Maschinen und die Minimierung von Kommunikationsverzögerungen sind entscheidend, um die Leistung verteilter KI-Systeme zu maximieren. Darüber hinaus ist die Sicherstellung, dass die verschiedenen Maschinen oder Geräte ordnungsgemäß synchronisiert und koordiniert werden, unerlässlich, um genaue und zuverlässige Ergebnisse zu erzielen.

Fazit

Die Entwicklung von Denkmodellen ist unbestreitbar mit der Verfügbarkeit und Skalierbarkeit von Rechenressourcen verbunden. Während das derzeitige Tempo des Fortschritts, das durch erhöhte Rechenleistung angetrieben wird, beeindruckend ist, deuten mehrere Faktoren, darunter die Knappheit hochwertiger Trainingsdaten, die steigenden Kosten für das Rechnen und das Aufkommen alternativer Rechenparadigmen, darauf hin, dass sich die Ära der uneingeschränkten Rechenskalierung ihren Grenzen nähern könnte. Die Zukunft von Denkmodellen wird wahrscheinlich von unserer Fähigkeit abhängen, diese Einschränkungen zu überwinden und neue Ansätze zur Verbesserung der KI-Fähigkeiten zu erforschen. Mit all diesen Informationen können wir davon ausgehen, dass die Zunahme der Fähigkeiten von Denkmodellen bald aufgrund einer der zahlreichen diskutierten Einschränkungen beginnen könnte, sich zu verlangsamen.