Training & Fine-Tuning. Wie macht man es für Organisationen praktikabel, Modelle auf ihren eigenen Daten zu trainieren oder fein abzustimmen, ohne ein Machine-Learning-Team und ein Rechenzentrum zu benötigen?
Wir erforschen Trainingsmethoden, die den Compute, die Daten und die Expertise reduzieren, die zum Erstellen nützlicher domänenspezifischer Modelle erforderlich sind. Dies umfasst Arbeiten an parameter-effizienten Fine-Tuning-Techniken (LoRA, QLoRA und mehr), Curriculum-Design für Domänenanpassung und Verbesserungen der Trainingsstabilität.
Diese Forschung fließt direkt in ScaiMind, unsere Trainings-Orchestrierungsplattform, und prägt die Fine-Tuning-Workflows, die ScaiGrid-Nutzern zur Verfügung stehen.
Modelleffizienz. KI-Modelle zu betreiben ist teuer - in Compute, Energie und Latenz. Wir erforschen Techniken, um Modelle effizienter zu machen, ohne nennenswerten Qualitätsverlust.
Unsere Arbeit umfasst Quantisierungsmethoden, Modelldestillation, Architekturoptimierung und Inferenzbeschleunigung. Wir erforschen auch grundlegend andere Ansätze für neuronale Berechnung, einschließlich binärer und Low-Bit-Neuronalnetzwerke und alternativer Architekturen, die die Annahme infrage stellen, dass größer immer besser bedeutet.
Diese Forschung treibt Verbesserungen in ScaiInfer (schnellere Inferenz) und ScaiGrid (intelligenteres Routing basierend auf Kosten-Leistungs-Abwägungen) voran.
RAG und Retrieval. RAG ist die Brücke zwischen KI-Modellen und realem Wissen. Aber aktuelle RAG-Implementierungen lassen viel liegen: Chunking-Strategien sind grob, Relevanz-Ranking ist ungenau und Multi-Hop-Reasoning über abgerufene Inhalte ist fragil.
Wir erforschen fortgeschrittene Retrieval-Architekturen, Embedding-Strategien, Re-Ranking-Methoden und Techniken zur Kombination strukturierten und unstrukturierten Wissens. Das Ziel ist RAG, das zuverlässig die richtigen Informationen findet und sie dem Modell so präsentiert, dass genaue, fundierte Antworten entstehen.
Diese Arbeit fließt direkt in ScaiMatrix, unser Vektorspeicher-Modul, und verbessert die Qualität jeder RAG-gestützten Interaktion auf der Plattform.
Architekturforschung. Die Transformer-Architektur dominiert die aktuelle KI, aber sie ist nicht das letzte Wort. Wir erkunden alternative und hybride Architekturen, einschließlich Aufmerksamkeitsmechanismen, die auf Nicht-Transformer-Systeme angewendet werden, Sparse-Computation-Modelle und Ansätze, die rohe Skalierung gegen strukturelle Intelligenz eintauschen.
Dies ist unser zukunftsorientiertester Forschungsbereich. Nicht alles davon wird im nächsten Quartal in Produktion gehen - aber die gewonnenen Erkenntnisse informieren unsere Plattformarchitektur und halten uns auf den nächsten Wandel in der KI-Technologie vorbereitet.
