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Herausforderungen der GPT-5 API bei der Evaluierung

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Die GPT-5 API von OpenAI hat die Fähigkeit, das aktuelle Datum zu erkennen, was zu Herausforderungen bei der Evaluierung führt. Dieser Artikel beleuchtet die Auswirkungen dieser Datumswahrnehmung auf die Testergebnisse und diskutiert mögliche Lösungen.
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: Evaluierung von GPT-5 durch METR: Eine umfassende Analyse

Evaluierung von GPT-5 durch METR: Eine umfassende Analyse

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Die Evaluierung von OpenAI's GPT-5 durch METR stellt einen bedeutenden Schritt in der Sicherheitsanalyse von KI-Modellen dar. Diese Untersuchung zielt darauf ab, potenzielle katastrophale Risiken zu identifizieren, bevor das Modell extern eingesetzt wird.
Artikelbild für den Artikel: Die Weighted Perplexity Benchmark: Tokenizer-normalisierte Bewertung für den Vergleich von Sprachmodellen

Die Weighted Perplexity Benchmark: Tokenizer-normalisierte Bewertung für den Vergleich von Sprachmodellen

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Die Weighted Perplexity Benchmark bietet eine tokenizer-normalisierte Bewertungsmethode, die es ermöglicht, Sprachmodelle unabhängig von ihren Tokenisierungsansätzen konsistent zu vergleichen.
Artikelbild für den Artikel: Evaluierung von Long-Context Q&A-Systemen

Evaluierung von Long-Context Q&A-Systemen

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In diesem Artikel werden Metriken, das Design von Datensätzen und Methoden zur Bewertung von Long-Context-Q&A-Systemen untersucht. Dabei werden Herausforderungen wie Informationsüberflutung, verstreute Beweise, Mehrfachschlussfolgerungen und Halluzinationen umrissen.
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Die Herausforderung, schematische Bewertungen für LLMs realistisch zu gestalten

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In der Welt der künstlichen Intelligenz ist es eine ständige Herausforderung, wie man große Sprachmodelle (LLMs) dazu bringt, in schematischen Bewertungen realistisch zu agieren. Ein kürzlich veröffentlichter Artikel beleuchtet diese Problematik und zeigt auf, dass es äußerst schwierig ist, LLMs davon zu überzeugen, dass sie sich in einer realen Situation und nicht in einer Bewertung befinden.
Artikelbild für den Artikel: Das LEGAL RAG EVALUATION TOOLKIT: Ein Open-Source-Framework für die Evaluierung von LLMs im Rechtsbereich

Das LEGAL RAG EVALUATION TOOLKIT: Ein Open-Source-Framework für die Evaluierung von LLMs im Rechtsbereich

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Das LEGAL RAG EVALUATION TOOLKIT (LRAGE) ist ein Open-Source-Framework zur Evaluierung von LLMs im rechtlichen Bereich, das integrierte Datensätze und Werkzeuge bietet, um die Leistung von LLMs in rechtlichen Aufgaben zu bewerten.