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Artikelbild für den Artikel: Token-Oriented Object Notation (TOON) – Effiziente Datenrepräsentation für LLMs

Token-Oriented Object Notation (TOON) – Effiziente Datenrepräsentation für LLMs

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TOON ist ein neues, kompaktes Format zur effizienten Datenrepräsentation für Large Language Models, das signifikant weniger Tokens benötigt als traditionelle Formate wie JSON.
Artikelbild für den Artikel: Alibaba Cloud reduziert GPU-Nutzung um 82 % mit neuem Aegaeon-System

Alibaba Cloud reduziert GPU-Nutzung um 82 % mit neuem Aegaeon-System

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Alibaba Cloud hat mit dem Aegaeon-System ein neues System vorgestellt, das die Nutzung von Nvidia-GPUs um 82 % senkt und die Effizienz von KI-Modellen erheblich steigert.
Artikelbild für den Artikel: Claude Skills: Effizienzsteigerung durch modulare KI-Funktionen

Claude Skills: Effizienzsteigerung durch modulare KI-Funktionen

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Claude Skills von Anthropic revolutionieren die Effizienz von KI-Modellen durch modulare, aufgabenbezogene Pakete, die spezifische Aufgaben effektiver bewältigen.
Artikelbild für den Artikel: Stop Pulling Developers into QA

Stop Pulling Developers into QA

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In diesem Artikel erfahren Sie, wie QA Wolf die Qualitätssicherung automatisiert und Entwickler von zeitaufwändigen Tests entlastet.
Artikelbild für den Artikel: Skalierbares In-context Ranking mit generativen Modellen

Skalierbares In-context Ranking mit generativen Modellen

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In diesem Artikel untersuchen wir das In-context Ranking (ICR), die Herausforderungen bei der Effizienz und die innovative Lösung BlockRank, die die Effizienz von ICR erheblich steigert.
Artikelbild für den Artikel: Weniger ist mehr: Rekursive Denkansätze mit kleinen Netzwerken

Weniger ist mehr: Rekursive Denkansätze mit kleinen Netzwerken

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In der Künstlichen Intelligenz zeigt sich ein Trend zu kleineren neuronalen Netzwerken, die durch rekursive Denkansätze optimiert werden. Dieser Artikel beleuchtet die Vorteile und Anwendungen dieser Modelle, insbesondere in der Forschung von Samsung.
Artikelbild für den Artikel: SINQ: Eine innovative Methode zur Quantisierung von Sprachmodellen

SINQ: Eine innovative Methode zur Quantisierung von Sprachmodellen

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SINQ ist eine innovative Methode zur Quantisierung von Sprachmodellen, die die Modellgröße reduziert und gleichzeitig die Genauigkeit bewahrt. In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die Funktionsweise, Vorteile und Anwendungsbeispiele von SINQ.
Artikelbild für den Artikel: Pre-Training unter unendlicher Rechenleistung

Pre-Training unter unendlicher Rechenleistung

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Die Rechenleistung für das Pre-Training von KI-Modellen wächst exponentiell, während die verfügbaren Webdaten nur langsam zunehmen. Dieser Artikel untersucht die Herausforderungen und Lösungen im Bereich des Pre-Trainings.
Artikelbild für den Artikel: LoRA ohne Bedauern: Effiziente Feinabstimmung großer Sprachmodelle

LoRA ohne Bedauern: Effiziente Feinabstimmung großer Sprachmodelle

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LoRA (Low-Rank Adaptation) hat sich als eine der führenden Methoden zur effizienten Feinabstimmung großer Sprachmodelle etabliert. In diesem Artikel werden wir die Grundlagen von LoRA, seine Vorteile und die Bedingungen, unter denen es die Leistung des Full Fine-Tuning erreichen kann, untersuchen.