
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.

Die Illusion abnehmender Erträge: Messung der Langzeit-Ausführung in LLMs
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.

Die Notwendigkeit, Ihre Prompts neu zu überarbeiten
Der Artikel erläutert die Bedeutung der Überarbeitung von Prompts für verschiedene KI-Modelle und gibt praktische Hinweise zur Optimierung der Eingaben für bessere Ergebnisse.

Claude Memory: Eine andere Philosophie
Der Artikel beleuchtet die Unterschiede zwischen den Gedächtnissystemen von Claude und ChatGPT und deren Auswirkungen auf die Benutzererfahrung.

Nondeterminismus in der Inferenz von LLMs
In diesem Artikel untersuchen wir die Ursachen für Nondeterminismus in der Inferenz von großen Sprachmodellen (LLMs) und präsentieren Lösungen, um reproduzierbare Ergebnisse zu erzielen.

Mini-O3: Open Source Agentic Visual Reasoning
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.

Warum Sprachmodelle Halluzinationen erzeugen
Dieser Artikel untersucht die Ursachen von Halluzinationen in Sprachmodellen, die Rolle von Bewertungsmethoden und mögliche Lösungen zur Verbesserung der Zuverlässigkeit von KI-Systemen.

OpenAI reorganisiert Forschungsteam hinter ChatGPTs Persönlichkeit
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.

Die Herausforderungen und Chancen beim Scaling von Reinforcement Learning in der KI
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.