Was ist Inferenz in der KI? Definition, Beispiele & Nutzen

In der KI bedeutet Inferenz, dass ein Modell nach dem Training Vorhersagen trifft. Das Modell hat dabei gelernt, Muster aus Daten zu erkennen. Bei der Inferenz nutzt es diese gelernten Regeln oder Gewichte, um auf neue Eingaben zu reagieren. Die Eingaben stammen dann nicht aus dem Trainingsdatensatz, sondern aus der echten Nutzung.

Definition: Was ist Inferenz in der KI?

Inferenz ist der Prozess, bei dem ein KI Modell aus neuen Eingabedaten eine Ausgabe berechnet. Dazu werden die Parameter, also das trainierte Wissen, verwendet. Ziel ist eine konkrete Entscheidung oder Vorhersage, zum Beispiel eine Klassifizierung, eine Prognose oder ein erzeugter Text.

Einfach gesagt: Training lernt. Inferenz setzt das Gelernte bei neuen Daten ein.

Training vs. Inferenz

Training und Inferenz werden oft verwechselt, dabei sind es unterschiedliche Phasen:

• Training: Das Modell lernt aus vielen Beispielen. Es passt seine Parameter an, bis die Ergebnisse besser werden.
• Inferenz: Das Modell verwendet die festen Parameter aus dem Training, um neue Daten zu verarbeiten und eine Ausgabe zu erzeugen.

Wie funktioniert Inferenz technisch?

Bei der Inferenz werden üblicherweise folgende Schritte durchlaufen:

• Vorverarbeitung

: Die Eingabedaten müssen in ein Format gebracht werden, das das Modell versteht. Das kann zum Beispiel das Umwandeln von Text in Tokens sein.

• Modellberechnung: Das Modell führt die Rechenoperationen aus, die in seinen Gewichten gespeichert sind. Bei neuronalen Netzen sind das typischerweise viele Matrix Rechnungen.
• Ausgabe: Das Modell liefert ein Ergebnis. Das kann eine Wahrscheinlichkeit, eine Kategorie oder eine generierte Folge von Texten sein.
• Nachverarbeitung: Je nach Anwendung wird die Roh Ausgabe noch angepasst. Beispiele sind Schwellenwerte oder das Formatieren des Ergebnisses für eine Anzeige.

Beispiele für Inferenz in der Praxis

Inferenz findet in vielen KI Anwendungen statt. Hier sind typische Beispiele:

Beispiel 1: Sprachassistent oder Chatbot

Ein Sprachmodell wird trainiert, um Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Bei der Inferenz bekommt es eine neue Eingabe, zum Beispiel eine Frage. Danach produziert es eine Antwort. Genau dieser Antwort Prozess ist Inferenz.

Beispiel 2: Bilderkennung

Bei der Bildklassifikation erhält das Modell ein neues Foto. Die Inferenz berechnet, zu welcher Kategorie das Bild am ehesten gehört, zum Beispiel Katze, Hund oder Fahrzeug.

Beispiel 3: Spam Erkennung

Ein E Mail Filter trainiert ein Modell anhand von Beispielen. In der Inferenz wird eine neue E Mail bewertet. Das Ergebnis ist zum Beispiel Spam oder kein Spam.

Beispiel 4: Prognosen in der Industrie

Für die Vorhersage von Ausfällen oder Qualitätswerten bekommt das Modell neue Messdaten. Die Inferenz liefert eine Vorhersage, zum Beispiel wie wahrscheinlich ein Defekt ist oder welcher Wert erwartet wird.

Arten von Inferenz: Klassifikation und Generierung

Inferenz kann je nach Aufgabe unterschiedlich aussehen:

• Klassifikations Inferenz: Das Modell ordnet die Eingabe einer Klasse zu. Beispiel: Sentiment Analyse in positiv oder negativ.
• Regressions Inferenz: Das Modell schätzt einen numerischen Wert. Beispiel: Preis Vorhersage.
• Generative Inferenz: Das Modell erzeugt neue Inhalte. Beispiel: Textgenerierung, Zusammenfassungen oder Übersetzungen.

Nutzen von Inferenz in der KI

Inferenz ist der Teil der KI, der für den Alltag entscheidend ist. Ohne Inferenz gibt es keinen praktischen Nutzen. Wichtige Vorteile sind:

• Echtzeit Entscheidungen: Modelle können schnell auf neue Daten reagieren.
• Skalierbarkeit: Viele Anfragen können parallel verarbeitet werden.
• Automatisierung: Wiederholende Aufgaben wie Klassifizierung, Filtern oder Vorschlagen lassen sich automatisieren.
• Verbesserte Produkte: KI Funktionen werden direkt in Apps, Webseiten oder Systeme integriert.
• Nutzung trainierter Modelle: Trainingsaufwand wird einmal betrieben, danach werden die Modelle kontinuierlich im Betrieb genutzt.

Warum Inferenz oft der Engpass ist

Obwohl Training meist aufwändig ist, ist Inferenz in der Praxis häufig der kritische Punkt. Der Grund ist, dass sie in der Regel sehr viele Anfragen pro Minute verarbeiten muss. Außerdem zählen dabei Geschwindigkeit und Kosten besonders stark.

Typische Themen sind dabei:

• Latenz: Wie schnell liefert das Modell eine Antwort?
• Durchsatz: Wie viele Anfragen werden pro Zeit verarbeitet?
• Rechenaufwand: Große Modelle benötigen viel Rechenleistung.
• Speicherbedarf: Modelle müssen oft im Speicher vorgehalten werden.

Beschleunigung der Inferenz

Damit Inferenz schneller und günstiger wird, werden häufig Optimierungen genutzt. Dazu gehören unter anderem:

• Batching: Mehrere Eingaben werden gemeinsam verarbeitet.
• Quantisierung: Modellwerte werden mit kleinerer Genauigkeit gespeichert, zum Beispiel statt 32 Bit auf 8 Bit.
• Model Compression: Das Modell wird verkleinert, ohne die Qualität zu stark zu verlieren.
• Effiziente Hardware: Einsatz von Beschleunigern wie GPUs oder speziell optimierten Beschleunigungsarten.

Zusammenhang mit KI Begriffen

Inferenz wird in vielen Kontexten erwähnt, zum Beispiel gemeinsam mit:

• KI Modell Deployment: Inferenz ist der Betrieb des Modells nach dem Training.
• KI Inferenz Engine: Enthält Software und Optimierungen, die die Ausführung der Modellberechnungen organisiert.
• Edge AI: Inferenz findet teilweise direkt auf Geräten statt, etwa in Kameras oder Smartphones.

Inferenz in Edge AI und Cloud KI

Je nach System kann Inferenz an verschiedenen Orten laufen:

• Inferenz in der Cloud: Das Modell läuft auf Servern. Vorteil ist die große Rechenleistung.
• Inferenz am Edge: Das Modell läuft auf lokalen Geräten. Vorteil ist geringe Verzögerung und oft Datenschutz durch lokale Verarbeitung.

Inferenz in großen Sprachmodellen

Bei großen Sprachmodellen ist Inferenz der Prozess, in dem aus einem Prompt oder einer Eingabe eine Antwort generiert wird. Das Modell berechnet dabei Schritt für Schritt die nächsten Token. Dieser Prozess wird so lange fortgesetzt, bis ein Abbruchkriterium erreicht ist.

Die Ergebnisse hängen dabei von Parametern ab, zum Beispiel der Länge der Antwort und den Regeln für das Sampling. Trotzdem basiert alles auf dem gelernten Wissen, das im Training entstanden ist.