Grok 3: Ein weiterer Sieg für die „Bittere Lektion“?
Dieser Blogartikel wurde automatisch erstellt (und übersetzt). Er basiert auf dem folgenden Original, das ich für die Veröffentlichung auf diesem Blog ausgewählt habe:
Grok 3: Another Win For The Bitter Lesson.
Grok 3: Ein weiterer Sieg für die "Bittere Lektion"?
Grok 3, das neue KI-Modell von xAI, hat beeindruckende Leistungen gezeigt. Dies wirft erneut die Frage nach dem Stellenwert von Skalierung versus Optimierung in der KI-Entwicklung auf. Ist der Erfolg von Grok 3 ein Beweis dafür, dass schiere Rechenleistung und Datenmengen entscheidender sind als ausgeklügelte Algorithmen?
Die Skalierungsgesetze der KI
Grok 3 übertrifft in einigen Bereichen sogar Modelle von etablierteren Laboren wie OpenAI, Google DeepMind und Anthropic. Dies deutet darauf hin, dass die Skalierungsgesetze weiterhin eine zentrale Rolle im Fortschritt der KI spielen. Trotz gegenteiliger Behauptungen scheint die schiere Größe von Modellen und die Menge der Trainingsdaten nach wie vor einen erheblichen Einfluss auf die Leistungsfähigkeit zu haben.
DeepSeek als Ausnahme, die die Regel bestätigt
Das chinesische Startup DeepSeek hat ebenfalls bemerkenswerte Ergebnisse erzielt, obwohl es im Vergleich zu US-amerikanischen Laboren über weniger Rechenleistung verfügt. Um dies auszugleichen, mussten sie den gesamten Stack optimieren und beeindruckende Ingenieurskunst beweisen. Einige sahen darin einen Beweis dafür, dass manuelle Optimierung und algorithmische Verbesserungen wichtiger seien als reine Skalierung.
Die "Bittere Lektion" besagt jedoch nicht, dass algorithmische Verbesserungen unwirksam sind. Sie besagt lediglich, dass die Skalierung von Lern- und Suchalgorithmen mit mehr Rechenleistung die bessere Wahl ist, wenn die Möglichkeit besteht. DeepSeek konnte gute Ergebnisse erzielen, hätte aber mit mehr Rechenleistung wahrscheinlich noch bessere Resultate erzielt. Der CEO von DeepSeek bestätigte selbst, dass Exportkontrollen die Hauptursache für ihre Einschränkungen sind.
xAI: Skalierung schlägt Optimierung
Es stellt sich die Frage, ob die Erfolge von xAI Kritiker zum Umdenken bewegen werden. xAI hat beim Training von Grok 3 auf einen großen GPU-Cluster gesetzt. Die "Bittere Lektion" besagt, dass es oft sinnvoller ist, die vorhandene Rechenleistung optimal zu nutzen, anstatt zu versuchen, durch ausgeklügelte Optimierungen das letzte Quäntchen Leistung herauszuholen. Die Konzentration auf Skalierung führt oft schneller zu besseren Ergebnissen als das Feilen an Algorithmen oder der Infrastruktur.
Der Paradigmenwechsel: Post-Training wird wichtiger
In der Vergangenheit lag der Fokus auf dem Pre-Training, also dem Bau immer größerer Modelle, die auf riesigen Datensätzen trainiert wurden. Mittlerweile hat sich der Schwerpunkt auf das Post-Training verschoben, bei dem die Modelle durch Reinforcement Learning und Supervised Fine-Tuning verbessert werden. Dieser Paradigmenwechsel hat es Unternehmen wie xAI und DeepSeek ermöglicht, schneller aufzuholen, da Verbesserungen im Post-Training oft kostengünstiger zu erzielen sind.
Die Zukunft: Wer wird die Nase vorn haben?
Es wird erwartet, dass Unternehmen, die in der Lage sind, das Post-Training in gleichem Maße wie das Pre-Training zu skalieren, die Nase vorn haben werden. xAI hat sich hier mit seinem großen GPU-Cluster gut positioniert. Auch Meta verfolgt eine ähnliche Strategie. Für DeepSeek wird es schwierig, den Rückstand bei der Rechenleistung allein durch Optimierungen auszugleichen.
OpenAI, Google DeepMind und Anthropic haben zwar noch einen kleinen Vorsprung, aber die Landschaft ist wettbewerbsfähiger denn je. Der neue Fokus auf Post-Training begünstigt Nachzügler und erfordert Agilität.
Letztendlich zeigt der Erfolg von Grok 3, dass Skalierung bei der Entwicklung von KI oft wichtiger ist als ausgeklügelte Lösungen. Dies ist eine Lektion, die immer wieder in Erinnerung gerufen wird und diejenigen beunruhigt, die glauben, dass menschlicher Einfallsreichtum immer über schiere Größe triumphieren wird.