Skip to main content
Weiter zur Homepage der Europäischen Kommission (öffnet in neuem Fenster)
Deutsch de
CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
CORDIS

Adaptive Tokenization and Memory in Foundation Models for Efficient and Long-Horizon AI

Projektbeschreibung

KI-Modelle, die intelligenter und nicht härter arbeiten

Da KI-Modelle immer größer und langsamer werden, nehmen auch die Herausforderungen hinsichtlich der Umweltauswirkungen und des Energiebedarfs stetig zu. Aktuelle Modelle verarbeiten und speichern Informationen als eine Sequenz von Repräsentationen mit einer festen Granularität. Mit dem ERC-finanzierten Projekt AToM-FM wird der Plan verfolgt, effizientere KI-Modelle zu erstellen, wobei die Länge jeder Sequenz dynamisch angepasst wird, ohne dabei Informationen zu verwerfen. Durch die Überwindung des Hauptengpasses aktueller Modellarchitekturen werden AToM-KI-Modelle schneller und schlanker sein, was Energieeinsparungen und weniger Umweltbelastung mit sich bringen wird. Im Rahmen von AToM-FM werden permanente Speicher freigesetzt, wodurch KI-Modelle kontinuierlich lernen und ihre Logikfähigkeiten optimieren können, sodass KI-Modelle dann in der gleichen Denkzeit komplexere Hypothesen untersuchen können. Mit dem Projekt wird eine Ära der intelligenteren und umweltfreundlicheren KI-Technologie eingeläutet.

Ziel

"The recent revolution in generative AI is powered by the ever-growing scale of Foundation Models (FMs). This, however, causes a series of harmful ramifications, such as their unsustainable energy demand and environmental pollution, which accelerate climate change. Moreover, the scale of FMs jeopardises data privacy, as it compels users to deploy them on third-party servers rather than edge devices. AToM-FM sets out to reverse this trend by remedying a fundamental source of inefficiency in FMs: the granularity of the ""atomic"" units for representing information in current FMs is fixed, as it entirely depends on how they update their memory and segment input data (a process known as tokenization). Instead, AToM-FMs will couple their granularity with the complexity of each task, allocating only as much computing effort as needed. As its key technical breakthrough, AToM-FM will make memory and tokenization adaptive, elevating FMs to unprecedented levels of efficiency. To facilitate the swift adoption of this new technology, I will repurpose state-of-the-art FMs into adaptive architectures and release them to the public. This will not only drastically cut the carbon footprint of FM deployment and uphold data privacy, but also foster the emergence of new FM capabilities. In fact, compressing the FM representations will effectively broaden their horizon, i.e. the amount of input and output they can perceive and generate, respectively, without exhausting their memory. This will unlock 1) permanent memories, which are a prerequisite for lifelong learning; 2) longer reasoning chains, perfecting the mathematical and planning skills of FMs; 3) modality-agnostic and fine-grained inputs, facilitating the integration of low-resource modalities and grounding agentive FMs onto physical spaces. Overall, AToM-FM's ambitious agenda will usher in the next generation of FMs, paving the way for efficient and long-horizon AI."

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

Sie müssen sich anmelden oder registrieren, um diese Funktion zu nutzen

Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2025-STG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

THE UNIVERSITY OF EDINBURGH
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 1 499 453,00
Adresse
OLD COLLEGE, SOUTH BRIDGE
EH8 9YL Edinburgh
Vereinigtes Königreich

Auf der Karte ansehen

Region
Scotland Eastern Scotland Edinburgh
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 1 499 453,00

Begünstigte (1)

Mein Booklet 0 0