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KI-Architektur zwischen Hype und Realität: Ein Gespräch mit Barbara Lampl

Die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz stellt Software-Architekten vor neue Herausforderungen. In einem aufschlussreichen Gespräch mit der Verhaltensmathematikerin Barbara Lampl wurden wichtige Erkenntnisse zur Architektur und den Grenzen von KI-Systemen deutlich.

Die Reife der Large Language Models

Nach Jahren exponentiellen Wachstums scheinen Large Language Models (LLMs) einen gewissen Reifegrad erreicht zu haben. Statt immer größerer Modelle geht der Trend nun zur Spezialisierung. “Wir sind jetzt mit den LLMs auf einem Mature Level, weil der pure Scale nicht mehr weitergeht”, erklärt Lampl. Dies ermöglicht es Unternehmen, sich auf die gezielte Implementation zu konzentrieren.

Kontext ist König

Eine zentrale Herausforderung bei LLMs ist das Kontextmanagement. Der Kontext bestimmt, wie viele Informationen ein Modell gleichzeitig verarbeiten kann. Lampl vergleicht es anschaulich: “Stell dir vor, du stehst in der Mitte eines Raumes und redest mit drei Leuten gleichzeitig - das geht noch. Aber bei zehn Leuten wird es schwierig.”

Verschiedene Techniken wie Chunking oder der Einsatz von Graphen- und Vektordatenbanken helfen dabei, den Kontext effizient zu managen. Ein simples “RAG dranhängen” reicht dabei meist nicht aus.

Spezialisierung statt Generalisierung

Ein wichtiger Trend ist die Spezialisierung von Modellen für spezifische Anwendungsfälle. Statt eines großen Alleskönners können kleinere, spezialisierte Modelle oft bessere Ergebnisse liefern. Durch Techniken wie Quantisierung oder Model Distillation lassen sich Modelle verkleinern und für bestimmte Aufgaben optimieren.

“Es macht keinen Sinn, eine Schraube mit dem Hammer reinzudrehen, nur weil man einen Hammer rumliegen hat”, verdeutlicht Lampl. Unternehmen sollten genau analysieren, welche KI-Fähigkeiten sie wirklich benötigen.

Die menschliche Komponente

Ein faszinierender Aspekt von LLMs ist ihre “menschliche” Komponente. Durch das Training auf menschlichen Daten und Texten haben die Modelle ein inhärentes Verständnis menschlichen Verhaltens. Verstärkt wird dies durch Reinforcement Learning, das den Modellen eine Art “Motivation” verleiht.

Dabei warnt Lampl vor zu viel Anthropomorphisierung: “Ich bin kein Freund davon, die Maschine zu vermenschlichen. Aber als Denkmodell hilft es, sie wie einen neuen Kollegen zu betrachten - mit eigenen Stärken und Schwächen.”

Grenzen und Möglichkeiten

Auf die Frage nach den Grenzen der Technologie hat Lampl eine überraschende Antwort: “Es gibt keine Limits. KI müsst ihr Limitless denken. Es gibt nur sinnvolle und unsinnige Fälle.”

Wichtig sei es zu verstehen, dass LLMs probabilistische statt deterministische Systeme sind. Sie liefern keine garantiert korrekten Antworten wie ein Taschenrechner, sondern arbeiten mit Wahrscheinlichkeiten - ähnlich wie Menschen.

Fazit für Software-Architekten

Für Software-Architekten bedeutet dies:

• Spezialisierte, kleinere Modelle können für viele Anwendungsfälle besser geeignet sein als große Alleskönner
• Professionelles Kontextmanagement ist essentiell
• Die probabilistische Natur von LLMs muss bei der Architektur berücksichtigt werden
• Eine realistische Einschätzung der Stärken und Schwächen ist wichtiger als der Hype

Die KI-Entwicklung mag manchmal wie ein “Eichhörnchen im Kopf” wirken, das ständig neue Richtungen einschlägt. Doch mit dem erreichten Reifegrad können sich Architekten nun auf die gezielte und sinnvolle Implementation konzentrieren.