FLOPs zählen die Rechenschritte, die für das Training oder die Nutzung eines KI-Modells nötig sind. Sie sind ein Maß für Rechenaufwand.
Beispiel
Ein großes Modelltraining braucht so viele Rechenschritte, dass man sie in Zehnerpotenzen wie 10^25 angibt.
Für Profis
FLOP (Gesamtzahl) und FLOP/s (pro Sekunde, Leistung eines Chips) werden oft verwechselt. Der AI Act nutzt die Trainingsmenge als Vermutung: Ab 10^25 FLOP gilt ein Allzweckmodell als Modell mit systemischem Risiko (Art. 51). Die Zahl sagt wenig über die Qualität für Ihre Aufgabe.
