Training vs Inferenz

Training vs Inferenz

Wenn Leute über KI sprechen, werfen sie Training und Inferenz oft in einen Topf, aber es sind zwei sehr unterschiedliche Prozesse mit unterschiedlichen Anforderungen. Den Unterschied zu verstehen, ist der Schlüssel zum Verständnis, wie KI-Systeme funktionieren und warum sie die Hardware benötigen, die sie haben.

Training ist die Lernphase. Dabei nehmen Sie ein Rohmodell mit zufälligen Gewichten und füttern es mit Milliarden von Beispielen. Das Modell macht Vorhersagen, vergleicht sie mit den richtigen Antworten und passt seine Gewichte an, um genauer zu werden. Training ist unglaublich rechenintensiv. Das Training eines Modells wie GPT-4 erfordert Tausende von GPUs, die Wochen oder Monate lang laufen, Megawatt Strom verbrauchen und Dutzende Millionen Dollar kosten.

Während des Trainings muss das Modell Daten in beide Richtungen verarbeiten. Es führt die Daten vorwärts, um Vorhersagen zu treffen, und dann den Fehler rückwärts, um die Gewichte zu aktualisieren. Dieses Hin und Her, genannt Backpropagation, erfordert das Speichern aller Zwischenwerte, was enorme Speichermengen bedeutet. Training erfordert auch hochpräzise Mathematik, typischerweise 16-Bit oder 32-Bit Gleitkomma, um die Genauigkeit über Millionen von Updates hinweg zu erhalten.

Inferenz ist die Nutzungsphase. Dabei nehmen Sie ein trainiertes Modell und verwenden es tatsächlich. Sie geben ihm eine Eingabeaufforderung, es führt die Daten einmal vorwärts durch das Netzwerk und produziert eine Antwort. Keine Backpropagation, keine Gewichtsaktualisierungen, nur ein einziger Durchlauf durch das Modell. Inferenz ist viel weniger anspruchsvoll als Training, erfordert aber dennoch erhebliche Rechenleistung, insbesondere für große Modelle.

Auch die Hardwareanforderungen unterscheiden sich. Training benötigt High-End-GPUs mit viel VRAM und Hochgeschwindigkeitsverbindungen, um zusammenzuarbeiten. Inferenz kann auf bescheidenerer Hardware laufen. Ein Modell, dessen Training Tausende von GPUs erforderte, könnte auf einer einzigen Consumer-GPU oder sogar auf einem Telefon nach Quantisierung laufen. Deshalb trainieren Unternehmen einmal und verteilen dann das trainierte Modell an Millionen von Benutzern zur Inferenz.