Salesforce erstellt Energie-Label für KI-Modelle
Öffentliche Bewertungen für 166 häufig verwendete KI-Modelle sollen die Wahl von Lösungen mit geringem Energieverbrauch fördern.
Gemeinsam mit den Tech-Anbietern Hugging Face und Cohere sowie der Carnegie Mellon University hat Salesforce den sogenannten „AI Energy Score“ entwickelt. KI-Entwickler:innen und -Anwender:innen sollen damit den Energieverbrauch von KI-Modellen bewerten, identifizieren und vergleichen können. Auch Salesforce selbst werde die Lösung nutzen und die Energieeffizienzdaten seiner eigenen KI-Modelle veröffentlichen, so das Unternehmen in einer Pressemitteilung zum Launch des Energie-Labels.
Der AI Energy Score soll Transparenz in Bezug auf die Umweltauswirkungen von KI-Modellen schaffen. Dies soll Anreize für eine nachhaltige KI-Entwicklung geben. Geliefert werden folgende Informationen:
1. Standardisierte Energiebewertungen: Einheitlicher Rahmen zur Messung und zum Vergleich der Energieeffizienz von KI-Modellen.
2. Öffentliches Leaderboard: Darin listet die Lösung Bewertungen für zehn gängige KI-Aufgaben, wie Texterstellung, Bildgenerierung und Zusammenfassungen auf. Es umfasst 166 Modelle, darunter SFR-Embedding, xLAM und SF-TextBase von Salesforce.
3. Benchmarking-Portal: Eine Plattform, auf der Entwickler:innen ihre offenen oder proprietären KI-Modelle einreichen können, um Bewertungen zu erhalten und in das Leaderboard aufgenommen zu werden. Offene Modelle werden automatisch getestet, während geschlossene Modelle in einer gesicherten Sandbox-Umgebung untersucht werden.
4. Kennzeichnung des Energieverbrauchs: Ein neues Label mit einer Bewertung von einem bis fünf Sternen kennzeichnet den Energieverbrauch von KI-Modellen – fünf Sterne stehen dabei für die höchste Effizienz. Entwickler:innen und Nutzer:innen können damit nachhaltigere Modelle identifizieren und auswählen.
Nachhaltige Modellentwicklung
Das neue Energielabel folgt auf die Einführung von Agentforce im letzten Herbst. Die Agententechnologie ist Teil der Salesforce-Portfolios und ermöglicht die Erstellung von autonomen KI-Agenten für alle Unternehmensbereiche. Neben Tools zur Erstellung und Anpassung von Agenten enthält Agentforce eine Bibliothek an Skills für Agenten in Vertrieb, Service, Marketing, Handel, Tableau, Slack und mehr.
Schon bei der Entwicklung von Agentforce habe man großes Augenmerk auf Nachhaltigkeit gelegt, betont Salesforce in seiner Medienmitteilung zum Launch des neuen Energie-Labels. Ziel sei es, höchste Leistung mit minimalen Umweltauswirkungen zu vereinen. Im Gegensatz zu KI Marke Eigenbau, bei denen Unternehmen ihre Modelle aufwändig und mit hohem Energieaufwand selbst trainieren müssen, sei Agentforce bereits optimiert. Damit werde das kostspielige beziehungsweise CO2-lastige Training unnötig.
Die Architektur von Agentforce setzt nicht auf ein einziges LLM, sondern kombiniert effiziente kleine Sprachmodelle mit fortschrittlicher Reasoning- sowie weiteren KI-Technologien und reduziert so den Energieverbrauch. Salesforce setzt hierbei beispielsweise auf das kleine Sprachmodell SFR RAG, das für präzise und zuverlässige Aufgaben entwickelt wurde. Es zitiert Quellen, extrahiert genaue Fakten und bearbeitet komplexe Fragen, um vertrauenswürdige Antworten mit höherer Effizienz und geringerem Energieverbrauch zu liefern.
Darüber hinaus greift Agentforce auf Daten und Metadaten aus der Salesforce-Plattform zu. Das gewährleiste eine hohe Genauigkeit und Reaktionsgeschwindigkeit und vermeide die Verschwendung von Rechenressourcen, so das Unternehmen weiter.
