Der Begriff Model Scaling ist vor allem in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Digitaler Transformation zuhause. Er beschreibt den Prozess, wie KI-Modelle, also Programme, die zum Beispiel Bilder erkennen oder Texte verstehen, auf eine größere Datenmenge oder eine größere Nutzerzahl angepasst werden.
Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten mit einem KI-Modell, das handgeschriebene Zahlen auf Briefen erkennt und automatisch digitalisiert. Funktioniert es für 100 Briefe am Tag zuverlässig, reicht das bei einem großen Unternehmen mit 100.000 Briefen am Tag nicht mehr aus. Hier kommt das Model Scaling ins Spiel: Das Modell wird so verändert oder vergrößert, dass es auch mit einer viel größeren Datenmenge klarkommt – schnell, präzise und ressourcenschonend.
Model Scaling ist wichtig, weil Unternehmen oft mit zunehmenden Aufgaben oder mehr Daten arbeiten. Durch die skalierte Nutzung von KI-Modellen können Prozesse automatisiert, Fehler reduziert und Arbeitsabläufe beschleunigt werden. So bleibt Ihr Unternehmen wettbewerbsfähig, ohne jedes Mal ein neues System entwickeln zu müssen.
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