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Artikelbild für den Artikel: Strukturierte Ausgaben schaffen falsches Vertrauen

Strukturierte Ausgaben schaffen falsches Vertrauen

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In diesem Artikel werden die Herausforderungen und Risiken von strukturierten Ausgaben in der Verarbeitung natürlicher Sprache untersucht und aufgezeigt, warum sie möglicherweise mehr schaden als nützen.
Artikelbild für den Artikel: Ist OpenAIs Reinforcement Fine-Tuning (RFT) es wert?

Ist OpenAIs Reinforcement Fine-Tuning (RFT) es wert?

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In diesem Artikel untersuchen wir OpenAIs Reinforcement Fine-Tuning (RFT) im Vergleich zu Supervised Fine-Tuning (SFT), analysieren deren Vor- und Nachteile und betrachten spezifische Anwendungsfälle.
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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.