12.12.2024
SEPP HOCHREITER

NXAI veröffentlicht „energieeffizientestes Modell in der Welt der Large Language Models“

Das Linzer Startup NXAI von KI-Koryphäe Sepp Hochreiter veröffentlicht sein xLSTM 7B Modell - mit großen Versprechungen.
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Sepp Hochreiter | (c) NXAI
Sepp Hochreiter | (c) NXAI

Das Team des Linzer Startups NXAI rund um KI-Pionier und JKU-Linz-Professor Sepp Hochreiter, der als Chief Scientist fungiert, und CEO Albert Ortig hat es bereits gezeigt: Auf seine Ansagen folgen auch entsprechende Ergebnisse. Im Mai dieses Jahrs veröffentlichte das Unternehmen wenige Monate nach seiner Gründung sein erstes Large Language Model (LLM). Nun folgte, wie bereits im August angekündigt, die nächste Version: das „xLSTM 7B Modell“.

xLSTM 7B deutlich kleiner als die LLMs der großen Player

Wer nun einen österreichischen ChatGPT-Konkurrenten erwartet, wird allerdings enttäuscht. Das NXAI-Modell richtet sich nämlich nicht an die breite Öffentlichkeit und weist deutliche Unterschiede zu den Modellen der großen Player auf. Mit sieben Milliarden Parametern (7B), auf deren Basis es trainiert wurde, ist es maßgeblich kleiner als die bekannten Modelle – GPT-3 von OpenAI wurde etwa mit 175 Milliarden Parametern trainiert, bei GPT-4 wurde die genaue Zahl nicht kommuniziert.

NXAI setzt auf andere Architektur

Im Unterschied zu den großen Playern soll jedoch auch die Stärke von xLSTM 7B liegen. Aufbauend auf der von Sepp Hochreiter bereits in den 1990er-Jahren mitentwickelten Long Short-Term-Memory-Technologie (LSTM) setzt das Modell auf eine andere Architektur, als die bei den bekannten Modellen genutzte „Transformer“-Technologie.

„Im Gegensatz zur Transformer-Technologie steigen die xLSTM-Berechnungen nur linear mit der Textlänge und brauchen im laufenden Betrieb weniger Rechenleistung. Das ist ein großer Vorteil, da komplexe Aufgaben viel mehr Text sowohl zur Aufgabenbeschreibung als auch zur Lösung brauchen“, heißt es dazu von NXAI. xLSTM 7B sei dadurch deutlich effizienter, schneller und brauche weniger Rechenressourcen als andere Large Language Models. Anhand diverser Benchmarks, etwa Massive Multitask Language Understanding (MMLU), vergleicht das Startup sein Modell mit anderen Modellen in ähnlicher Größe (siehe Grafik) und sieht seinen Claim bestätigt.

Hochreiter: „Es ist das energieeffizienteste Modell in der Welt der Large Language Models mit einer schnellen Inferenz“

„Unsere Skalierungsvorhersagen aus unserer Arbeit sind eingetreten. Mit dem xLSTM 7B Modell präsentieren wir das beste Large Language Model (LLM), das auf rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) basiert. Es ist das energieeffizienteste Modell in der Welt der Large Language Models mit einer schnellen Inferenz“, kommentiert Hochreiter.

Zielgruppe für NXAI vor allem Industrie und Robotik

NXAI richtet das Modell klar auf den B2B-Bereich und hier primär auf den Industrie-Sektor aus. „Ich sehe großes Potenzial für xLSTM in der Robotik, weil es in der Inferenz deutlich schneller und speichereffizienter ist“, meint Hochreiter. Seit der Erstveröffentlichung der Architektur im Frühjahr hätten bereits viele Entwickler:innen Lösungen auf deren Basis vorgestellt. „Besonders KI-Anwendungen im Edge- und Embedded-Bereich profitieren enorm von der hohen Effizienz und Geschwindigkeit unseres Modells. Jeder Forscher weltweit kann das xLSTM 7B Modell für seine Arbeit nutzen. Es ist ein Modell aus Europa für die Welt“, so Hochreiter.

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Marie-Therese Barth und Florian Moosbeckhofer | (c) We Are Unicorns
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„Wir wollen Lust auf Zukunft machen, zeigen, dass KMU bereit sind für die Transformation und sie dabei an der Hand nehmen“, sagt Florian Moosbeckhofer im brutkasten-Talk. Gemeinsam mit Marie-Therese Barth hat er nun in Wien das Unternehmen We Are Unicorns gegründet. Die beiden arbeiteten zuvor knapp sieben Jahre lang in der Wirtschaftskammer zusammen – unter anderem an der „Innovation Map“. Aus dieser gemeinsamen Zeit kenne man die Bedürfnisse der kleinen und mittleren Unternehmen genau, sagt Barth.

„Ziellosigkeit“ als Ausgangslage

Und heimische Betriebe würden aktuell massiv unter Druck stehen. Die Energiewende, der Fachkräftemangel und die rasche Digitalisierung würden den Geschäftsalltag tiefgreifend verändern. Den Unternehmen fehlt dabei für weitreichende Strategieprozesse nach Erfahrung von Barth oft schlichtweg die Zeit. „Viele KMU suchen nach Wegen zur Zukunftsgestaltung und stehen dabei häufig vor einer gewissen Ziellosigkeit“, erklärt die Co-Gründerin. „Sie wissen, sie müssen etwas tun, wissen aber nicht, wie sie anfangen sollen“.

„Innovationsabteilung as a Service“

Genau diese Lücke möchte We Are Unicorns mit dem sogenannten Future Radar schließen, dessen Oberfläche optisch an die genannte „Innovation Map“ erinnert. Das kostenfreie digitale Werkzeug soll den Betrieben 55 handfeste Chancen für den eigenen unternehmerischen Erfolg aufzeigen. „Es ist ein Zukunftsradar, das sehr klar und greifbar konkrete Chancen zeigt, die KMU direkt ergreifen können“, betont Moosbeckhofer. Ein eigens entwickelter KI-Assistent ergänzt das Programm. Dieser Helfer ordnet relevante Themen ein und leitet daraus konkrete nächste Schritte für das jeweilige Unternehmen ab. Das Gründerteam versteht sich dabei als unmittelbare, zusätzliche Ressource für die Betriebe. „Wir fungieren ein bisschen als Innovationsabteilung as a Service“, beschreibt Barth den Ansatz. „Wir kommen in den Betrieb und arbeiten gemeinsam mit dem Team, denn jedes Unternehmen ist selbst Experte in der eigenen Branche“.

Verbindung mit Startups als wichtiger Baustein

Besondere Gelegenheiten für derartige Innovationen entstehen nach Beobachtung des Gründer:innen-Duos bei Betriebsübergaben. Tausende Familienunternehmen stehen in den kommenden Jahren vor einer solchen Nachfolgesituation. „Das sind oft Fenster, die sich im betrieblichen Ablauf öffnen, um Dinge neu zu denken“, schildert Moosbeckhofer seine Erfahrungen aus der Beratungspraxis. Das Team sieht hier hohes Potenzial in einer gezielten Zusammenarbeit mit Startups. Junge Technologieunternehmen bringen nach Überzeugung von Moosbeckhofer häufig völlig neue Lösungen mit. Die etablierten Betriebe bieten den Startups im Gegenzug Verbindlichkeit und Marktzugang. „Für Startups sind KMU extrem gut, weil sie Traktion am Markt und eine hohe Verbindlichkeit haben“, führt Moosbeckhofer aus.

„Wieder positive Narrative nach vorne holen“

Dieser Weg in die Zukunft gelingt für alle Akteur:innen nach Ansicht der Gründer:innen am besten mit einer positiven Grundeinstellung. „Destruktives Jammern“ löse eine negative Spirale aus und bremse die Gestaltungskraft, meint Barth. Sie verweist dabei auf Erkenntnisse aus der Hirnforschung, wonach Jammern einen ähnlichen Effekt im Gehirn auslöse wie eine Sucht. „Wir müssen schauen, dass wir wieder positive Narrative nach vorne holen“, fordert sie daher. Es brauche einen bewussten Perspektivenwechsel. „Unsere Zukunft ist positiv und wir können stolz darauf sein“.

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