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Post-Training 101 für LLMs

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In diesem Artikel wird der gesamte Post-Training-Lebenszyklus von LLMs behandelt, einschließlich Feinabstimmung, Evaluierung und Implementierung in realen Anwendungen.
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Die Illusion abnehmender Erträge: Messung der Langzeit-Ausführung in LLMs

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In diesem Artikel untersuchen wir die Effizienz von großen Sprachmodellen (LLMs) bei der Ausführung längerer Aufgaben und die Herausforderungen, die mit der Skalierung dieser Modelle verbunden sind.
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Die Notwendigkeit, Ihre Prompts neu zu überarbeiten

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Der Artikel erläutert die Bedeutung der Überarbeitung von Prompts für verschiedene KI-Modelle und gibt praktische Hinweise zur Optimierung der Eingaben für bessere Ergebnisse.
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Claude Memory: Eine andere Philosophie

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Der Artikel beleuchtet die Unterschiede zwischen den Gedächtnissystemen von Claude und ChatGPT und deren Auswirkungen auf die Benutzererfahrung.
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Nondeterminismus in der Inferenz von LLMs

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In diesem Artikel untersuchen wir die Ursachen für Nondeterminismus in der Inferenz von großen Sprachmodellen (LLMs) und präsentieren Lösungen, um reproduzierbare Ergebnisse zu erzielen.
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Mini-O3: Open Source Agentic Visual Reasoning

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Mini-O3 ist ein Open-Source-Modell für agentisches visuelles Denken, das tiefere und mehrstufige Denkprozesse ermöglicht und in verschiedenen Benchmarks state-of-the-art Ergebnisse erzielt.
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Warum Sprachmodelle Halluzinationen erzeugen

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Dieser Artikel untersucht die Ursachen von Halluzinationen in Sprachmodellen, die Rolle von Bewertungsmethoden und mögliche Lösungen zur Verbesserung der Zuverlässigkeit von KI-Systemen.
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OpenAI reorganisiert Forschungsteam hinter ChatGPTs Persönlichkeit

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OpenAI reorganisiert sein Model Behavior Team, um die Entwicklung seiner KI-Modelle zu optimieren und die Benutzererfahrung zu verbessern. Die Herausforderungen im Umgang mit der Persönlichkeit der Modelle stehen im Mittelpunkt dieser Veränderungen.
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Die Herausforderungen und Chancen beim Scaling von Reinforcement Learning in der KI

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Dieser Artikel beleuchtet die Herausforderungen und Chancen beim Scaling von Reinforcement Learning in der KI, einschließlich der Bedeutung hochwertiger Daten und der finanziellen Investitionen von Unternehmen.