Salesforce stellt gemeinsam mit Partnern AI Energy Score zur Messung der Effizienz von KI-Modellen vor

Von moneycab

11. Februar 2025, 10:43 Uhr

Zürich – Salesforce hat gemeinsam mit Hugging Face, Cohere und der Carnegie Mellon University den ersten AI Energy Score entwickelt. KI-Entwicklerinnen und -Anwender können damit den Energieverbrauch von KI-Modellen bewerten, identifizieren und vergleichen. Ausserdem wird Salesforce im Rahmen des neuen Frameworks als erster Anbieter die Energieeffizienzdaten seiner eigenen KI-Modelle veröffentlichen.

Umweltauswirkungen von KI-Modellen ersichtlich
Der AI Energy Score schafft Transparenz in Bezug auf die Umweltauswirkungen von KI-Modellen. Dadurch fördert der Score die Marktpräferenz für effiziente Modelle und schafft Anreize für eine nachhaltige KI-Entwicklung. Der AI Energy Score, der bereits von der französischen Regierung und dem Paris Peace Forum anerkannt wurde, liefert folgende Informationen:

Standardisierte Energiebewertungen: Einheitlicher Rahmen zur Messung und zum Vergleich der Energieeffizienz von KI-Modellen.
Öffentliches Leaderboard: Ein umfangreiches Leaderboard listet 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.
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.
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. Nach einer Bewertung können die Anbieter anhand von Vorlagen für hohe Sichtbarkeit und Wirkung standardisierte Labels erstellen, um die Energiebilanz ihrer Modelle zu kommunizieren.

Effiziente KI-Lösungen für nachhaltige Geschäftsentwicklung
Das neue Energielabel folgt auf die Einführung von Agentforce im letzten Herbst. Die Agententechnologie ist Teil der Salesforce Plattform 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.

Bei der Entwicklung von Agentforce lag grosses Augenmerk auf Nachhaltigkeit, mit dem Ziel, 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, ist Agentforce bereits optimiert. Damit wird 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 massgeschneiderte Daten und Metadaten aus der Data Cloud und der Salesforce Plattform zu. Das gewährleistet eine hohe Genauigkeit und Reaktionsgeschwindigkeit und vermeidet die Verschwendung von Rechenressourcen.

«Ein geringer Energieverbrauch senkt die Betriebskosten, optimiert die Infrastruktur und verbessert die langfristige Nachhaltigkeit sowie Rentabilität. Wir freuen uns, gemeinsam mit Branchenführern ein transparentes und nachhaltiges KI Ökosystem aufzubauen», erklärt Suzanne DiBianca, EVP und Chief Impact Office bei Salesforce. (Salesforce/mc/ps)

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