📝 Zusammenfassung
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## HAUPTTHEMA
Das Video thematisiert die Limitierung von lokalen KI-Modellen, insbesondere deren kurze Kontextfenster, und erklärt, wie man diese erweitern kann, um die Leistung zu optimieren.
## KERNPUNKTE
- **Kontextfenster**: Lokale KI-Modelle haben oft ein kleines Kontextfenster von etwa 4.000 Tokens, was bedeutet, dass sie Informationen nach kurzer Zeit vergessen.
- **Hardware-Anforderungen**: Um größere Kontextfenster zu nutzen, benötigt man leistungsstarke GPUs mit viel VRAM, die lokal oft nicht verfügbar sind.
- **Cloud-Vorteil**: Im Gegensatz dazu verfügen Cloud-Dienste wie ChatGPT über viele leistungsstarke GPUs, die diese Anforderungen problemlos erfüllen können.
- **Neue Technologien**: Fortschritte wie Flash-Speicher, KMV-Cache-Quantisierung und Page-Cache bieten Lösungen zur Erhöhung der Kontextfenster mit reduzierten Speicheranforderungen.
- **Praktisches Beispiel**: Mit diesen neuen Techniken konnte der Sprecher erfolgreich ein KI-Modell mit 128k Kontext auf einer einzelnen GPU ausführen.
## FAZIT/POSITION
Das Video vermittelt eine realistische Perspektive auf die Herausforderungen beim Einsatz lokaler KI-Modelle und hebt die Bedeutung neuer Technologien hervor, um die Nutzungsmöglichkeiten zu erweitern. Es ermutigt dazu, die Hardware und Technologieentwicklung im Auge zu behalten, um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen.
There is one big limitation with running local AI models that no one thinks about. Context windows, aka their short-term memory. Most of the time when you're using local AI models, that context window is going to be small, like 4,000 tokens, which means after about 10 seconds and forgot what you said in the beginning. But thankfully, we can change this default behavior. We can increase the local context window of our AI models. But there's a catch. Even though local AI models support big context as much as chat GBT models, your hardware can't support that probably. You see, the bigger our context windows get, the more compute power we need and the more VRAMm we need. What does that mean? It means you need a more powerful GPU and a GPU that has a ton of VRAM. So, it can remember all that stuff. In the cloud, CHBT, they got a ton of GPUs just cranking away for you. You've got one. And it probably wasn't built for AI. But don't worry, it's not all doom and gloom. There are some things being done to help us do this. With new technologies, we can actually increase our context windows with less memory requirements. things like flash memory, KMV cache quantization, page cache. In fact, with all those features enabled, I was able to run Gemma 3 128K full context on my one GPU.