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Experimentelle Ansätze zur Schulung von LLMs mit Reinforcement Learning
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In diesem Artikel wird untersucht, wie Reinforcement Learning zur Schulung von Large Language Models (LLMs) eingesetzt wird. Es werden die Grundlagen von LLMs und RL erklärt sowie aktuelle Experimente und deren Ergebnisse vorgestellt.

Andrej Karpathy über die Entwicklungen der LLMs im Jahr 2025
2025 war ein starkes Jahr für die Fortschritte im Bereich der Large Language Models (LLMs). In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die bemerkenswerten Paradigmenwechsel, die die Landschaft der LLMs verändert haben.

Die Grenzen von DSPy und GEPA in der LLM-Optimierung
In diesem Artikel beleuchten wir die Kritik von Benjamin Anderson an den Werkzeugen DSPy und GEPA zur Optimierung von LLM-Workflows und die Herausforderungen, die mit der Modularität dieser Ansätze verbunden sind.

Prompt Caching: 10x günstigere LLM-Token, aber wie?
Prompt Caching senkt die Kosten für LLM-Token erheblich und reduziert die Latenzzeiten. In diesem Artikel erfahren Sie, wie es funktioniert und welche Vorteile es bietet.

Die Herausforderungen und Lösungen bei resumierbarem LLM-Streaming
In diesem Artikel werden die Herausforderungen und Lösungen bei der Implementierung von resumierbaren Streaming-Funktionen in großen Sprachmodellen (LLMs) behandelt.

Strukturierte Ausgaben schaffen falsches Vertrauen
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.

Können LLMs uns AGI bringen, wenn sie bei Arithmetik versagen?
Der Artikel untersucht die kognitiven Defizite von LLMs, insbesondere in der Arithmetik, und deren Auswirkungen auf die Entwicklung von AGI. Trotz ihrer Nützlichkeit in der Softwareentwicklung bleibt die Frage, ob LLMs jemals die menschliche Intelligenz erreichen können.

Forschungsprobleme im maschinellen Lernen: Neue Ansätze und Herausforderungen
Der Artikel beleuchtet verschiedene Forschungsprobleme im maschinellen Lernen, einschließlich designbasierter Ansätze, Wettbewerbstests und offener Sprachmodelle. Ziel ist es, aktuelle Trends und Herausforderungen zu diskutieren.

Der aktuelle Stand der KI: Nutzung von großen Sprachmodellen in der realen Welt
In diesem Artikel untersuchen wir den aktuellen Stand der KI, insbesondere die Verwendung von großen Sprachmodellen (LLMs) in der realen Welt, und analysieren die Trends, die diese Entwicklung vorantreiben.
