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Die Debatte um Tiere und Geister in der KI-Forschung

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In der aktuellen Diskussion über die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz wird oft ein faszinierendes Bild gezeichnet: Die Forschung ist nicht darauf ausgerichtet, Tiere zu erschaffen, sondern Geister zu beschwören. Dieser Artikel beleuchtet die Herausforderungen und die Komplexität der Entwicklung von LLMs im Vergleich zur tierischen Intelligenz.
Artikelbild für den Artikel: Einführung von Tunix: Eine JAX-native Bibliothek für das Post-Training von LLMs

Einführung von Tunix: Eine JAX-native Bibliothek für das Post-Training von LLMs

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Tunix ist eine JAX-native Bibliothek, die den Übergang von vortrainierten Modellen zu produktionsbereiten großen Sprachmodellen vereinfacht. Sie bietet eine umfassende Suite von Algorithmen für das Post-Training und wird bereits von führenden Forschern genutzt.
Artikelbild für den Artikel: Computational Taste: LLMs, Ästhetik und Urteilskraft

Computational Taste: LLMs, Ästhetik und Urteilskraft

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Der Artikel untersucht die Rolle von LLMs in der Geschmacksmodellierung und deren Auswirkungen auf verschiedene Bereiche wie Kunst, Marketing und soziale Medien. Es werden fünf Hauptanwendungsbereiche für LLMs vorgestellt, die die Zukunft des Geschmacks prägen könnten.
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Sampling und strukturierte Ausgaben in LLMs

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Sampling ist ein entscheidender Prozess in der Textgenerierung von großen Sprachmodellen (LLMs). Dieser Artikel beleuchtet die verschiedenen Sampling-Techniken und deren Bedeutung für kreative und strukturierte Ausgaben.
Artikelbild für den Artikel: Chinesische KI-Modelle und ihre Dominanz im offenen LLM-Markt

Chinesische KI-Modelle und ihre Dominanz im offenen LLM-Markt

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Chinesische KI-Modelle dominieren den offenen LLM-Markt und stellen eine Herausforderung für US-Unternehmen dar. Dieser Artikel untersucht die Gründe für diese Entwicklung und ihre Auswirkungen auf die globale KI-Landschaft.
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: Semantische IDs für Empfehlungs-LLMs

Semantische IDs für Empfehlungs-LLMs

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Die Integration von semantischen IDs in Empfehlungs-LLMs verbessert die Nutzerinteraktion durch natürliche Sprache und ermöglicht präzisere Empfehlungen.
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.
Artikelbild für den Artikel: Die zweite Welle von MCP: Werkzeuge für LLMs entwickeln, nicht für Entwickler

Die zweite Welle von MCP: Werkzeuge für LLMs entwickeln, nicht für Entwickler

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In diesem Artikel untersuchen wir die Unterschiede zwischen API-gestützten Tools und workflow-basierten Tools für LLMs und zeigen die Vorteile der letzteren auf.