In dieser Episode sprechen wir darüber, ob für KI-Modelle größer immer gleich schneller und besser bedeutet. Dazu beleuchten unterschiedliche Meinungen von führenden KI-Forschern bei Google, wie Blaise Agüera y Arcas und François Chollet, hinsichtlich der Fähigkeiten dieser Modelle. Es gibt auch Bedenken hinsichtlich der enormen Kosten und des hohen Energieverbrauchs, die mit dem Training von großen Modellen verbunden sind. Dies führt zu einer wachsenden Notwendigkeit, den Energieverbrauch von KI-Modellen zu reduzieren und sie effizienter zu machen. Außerdem diskutieren wir, welche Möglichkeiten es gibt, kleinere KI-Modelle mit der gleichen Leistungsfähigkeit zu bauen und was dies für die Energieeffizienz solcher Modelle bedeuten könnte.