Große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT oder Llama treiben aktuell bahnbrechende Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz voran, doch deren Erklärbarkeit und Zuverlässigkeit sind bisher durch extrem hohe Ressourcenanforderungen bei der Analyse und Steuerung der Modelle eingeschränkt. Forschende um Dr. Danilo S. Carvalho und Dr. André Freitas von der Universität Manchester haben nun neue Software-Rahmenwerke namens LangVAE und LangSpace entwickelt, die die Ressourcenanforderungen für die Kontrolle und Prüfung von LLMs um mehr als 90 Prozent senken. Die Ergebnisse wurden auf dem arXiv-Preprint-Server veröffentlicht. Das Kernkonzept der neuen Methode basiert auf der Erstellung komprimierter Sprachdarstellungen aus bestehenden LLMs, ohne die Modelle selbst zu verändern. Diese komprimierten Repräsentationen ermöglichen es, das Verhalten der Modelle geometrisch zu analysieren und zu steuern – als ob die internen Sprachmuster als Punkte und Formen in einem mathematischen Raum dargestellt würden, die gemessen, verglichen und angepasst werden können. Dadurch wird es möglich, die Entscheidungsprozesse von LLMs transparenter zu machen und gezielt zu beeinflussen, ohne die ursprünglichen Modelle neu zu trainieren oder erhebliche Rechenleistung einzusetzen. Durch die drastische Reduktion von Hardware- und Energieverbrauch wird die Entwicklung erklärbarer und kontrollierbarer KI für eine viel größere Gruppe zugänglich. Forschungseinrichtungen, Start-ups und industrielle Teams, die bisher aufgrund der hohen Kosten oder technischen Hürden auf solche Untersuchungen verzichten mussten, können nun gezielt an der Verbesserung von KI-Transparenz und -Stabilität arbeiten. Dr. Carvalho betont: „Wir haben die Einstiegshürden für die Entwicklung und Experimentierung mit erklärbarer und kontrollierbarer KI erheblich gesenkt und hoffen, auch den ökologischen Fußabdruck dieser Forschungsaktivitäten zu verringern.“ Ziel ist es, vertrauenswürdige und zuverlässige KI für kritische Anwendungen wie Gesundheitswesen, autonomes Fahren oder rechtliche Entscheidungsunterstützung schneller voranzutreiben. Die neue Technologie könnte einen Paradigmenwechsel in der KI-Forschung darstellen, indem sie die Effizienz von Erklärbarkeitsmethoden revolutioniert. Experten aus der Branche sehen darin eine bedeutende Chance, die Entwicklung von verantwortungsvoller KI zu beschleunigen. LangVAE und LangSpace könnten zukünftig in der Industrie und im akademischen Bereich als Standardwerkzeug für die Analyse und Steuerung großer Sprachmodelle etabliert werden. Die Universität Manchester positioniert sich damit als Pionier in der Entwicklung nachhaltiger und zugänglicher KI-Technologien.