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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: Sora MCP: Videoerstellung mit LLMs leicht gemacht

Sora MCP: Videoerstellung mit LLMs leicht gemacht

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Sora MCP ist ein innovatives Tool zur Videoerstellung mit LLMs, das es Nutzern ermöglicht, Videos aus Textaufforderungen zu generieren und bestehende Videos zu remixen.
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.
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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: Von Claude Code zu Agentic RAG

Von Claude Code zu Agentic RAG

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In diesem Artikel erkunden wir die Grundlagen von Large Language Models (LLMs) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) und beleuchten die Bedeutung eines LLM-nativen Index für Dokumente.
Artikelbild für den Artikel: Warum große Sprachmodelle beim Seepferdchen-Emoji durcheinander geraten

Warum große Sprachmodelle beim Seepferdchen-Emoji durcheinander geraten

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In diesem Artikel wird das Phänomen untersucht, dass große Sprachmodelle wie GPT-5 und Claude 4.5 fälschlicherweise glauben, dass es ein Seepferdchen-Emoji gibt. Wir analysieren die Gründe für diese Fehlinformation und die Rolle von Emojis in der digitalen Kommunikation.
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Welches Tabellenformat verstehen LLMs am besten? Ergebnisse für 11 Formate

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Der Artikel untersucht, welches Tabellenformat von großen Sprachmodellen (LLMs) am besten verstanden wird und zeigt die Ergebnisse eines Experiments mit 11 verschiedenen Formaten.