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Private LLM-Training mit Fully Sharded Data Parallel in Opacus

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Opacus hat kürzlich bedeutende Fortschritte bei der Unterstützung des privaten Trainings von großen Modellen gemacht. Mit der Einführung von Fully Sharded Data Parallel (FSDP) wird die Effizienz und Skalierbarkeit beim Training von Modellen erheblich verbessert.
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Private LLM Training mit Fully Sharded Data Parallel in Opacus

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Opacus hat kürzlich bedeutende Fortschritte gemacht, um das private Training von großen Sprachmodellen zu unterstützen. Mit der Einführung von Fully Sharded Data Parallel (FSDP) wird die Effizienz und Skalierbarkeit beim Training von Modellen wie Llama erheblich verbessert.
Artikelbild für den Artikel: Der Stand der LLMs im Jahr 2025

Der Stand der LLMs im Jahr 2025

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Der Artikel beleuchtet die Entwicklungen und Herausforderungen im Bereich der LLMs im Jahr 2025, einschließlich der Unterschiede zwischen den führenden Modellen und ihrer Anwendung in verschiedenen Bereichen.
Artikelbild für den Artikel: Mathematische Entdeckungen im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz

Mathematische Entdeckungen im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz

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Der Artikel beleuchtet die Erfolge von LLMs bei der International Mathematical Olympiad und deren Einfluss auf mathematische Entdeckungen sowie die Rolle von Künstlicher Intelligenz in der Mathematik.
Artikelbild für den Artikel: LLM-DEFLATE: Extraktion von LLMs in Datensätze

LLM-DEFLATE: Extraktion von LLMs in Datensätze

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In diesem Artikel wird die Extraktion von strukturierten Datensätzen aus großen Sprachmodellen (LLMs) untersucht. Es wird erklärt, wie LLMs Wissen komprimieren und wie dieses Wissen wieder extrahiert werden kann.
Artikelbild für den Artikel: Wie ich die höchste Punktzahl bei ARC-AGI erreichte: Python gegen Englisch

Wie ich die höchste Punktzahl bei ARC-AGI erreichte: Python gegen Englisch

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In diesem Artikel bespreche ich, wie ich eine neue Höchstpunktzahl von 79,6 % bei ARC v2 erreicht habe und welche Methoden dabei verwendet wurden.
Artikelbild für den Artikel: Die Nutzung von ChatGPT: Eine umfassende Studie zur breiten Akzeptanz

Die Nutzung von ChatGPT: Eine umfassende Studie zur breiten Akzeptanz

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OpenAI hat eine umfassende Studie zur Nutzung von ChatGPT veröffentlicht, die zeigt, dass die Akzeptanz dieser Technologie über demografische Gruppen hinweg zunimmt und wirtschaftliche Vorteile sowohl im persönlichen als auch im beruflichen Bereich entstehen.
Artikelbild für den Artikel: Post-Training 101 für LLMs

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.
Artikelbild für den Artikel: Die Illusion abnehmender Erträge: Messung der Langzeit-Ausführung in LLMs

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.