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Das Ende der Train-Test-Trennung

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In diesem Artikel untersuchen wir die Herausforderungen der Train-Test-Trennung in der maschinellen Lernens, insbesondere im Kontext komplexer Klassifikationsaufgaben und der Notwendigkeit von Expertenlabels.
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Wie Prompt Caching funktioniert

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In diesem Artikel erfahren Sie, wie Prompt Caching funktioniert und welche Techniken zur Optimierung der Effizienz von Large Language Models (LLMs) eingesetzt werden können.
Artikelbild für den Artikel: DeepSeek-Math-V2: Fortschritte im mathematischen Denken durch KI

DeepSeek-Math-V2: Fortschritte im mathematischen Denken durch KI

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DeepSeek hat mit seinem neuen Modell DeepSeek-Math-V2 bedeutende Fortschritte im mathematischen Denken erzielt, das Gold-Level-Leistungen bei internationalen Wettbewerben erreicht hat.
Artikelbild für den Artikel: Open Deep Research: Der innovative Open-Source-Forschungsassistent

Open Deep Research: Der innovative Open-Source-Forschungsassistent

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Open Deep Research ist ein innovativer, Open-Source-Forschungsassistent, der auf LangGraph basiert und die Automatisierung von tiefgreifenden Forschungsthemen ermöglicht.
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Continuous Batching: Effiziente Verarbeitung von Anfragen in LLMs

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In diesem Artikel wird das Konzept des Continuous Batching untersucht, das die Effizienz von großen Sprachmodellen maximiert, indem es mehrere Konversationen parallel verarbeitet.
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Die wirtschaftlichen Aspekte von LLMs: Ein Blick auf die Unit Economics

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In diesem Artikel beleuchten wir die wirtschaftlichen Aspekte von LLMs und deren Training, die Herausforderungen der Kosten und die Ansätze von Unternehmen wie OpenAI und Anthropic.
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LLMs können ihre eigene Kompression erfinden

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Der Artikel beleuchtet die neuesten Innovationen in der Modellkompression durch LLMs und zeigt, wie diese Technologien die Effizienz der Textverarbeitung erheblich steigern können.
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Die Grenzen universeller LLM-Speichersysteme

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In diesem Artikel beleuchten wir die Herausforderungen aktueller LLM-Speichersysteme wie Mem0 und Zep und analysieren die Ergebnisse von Benchmark-Tests, die deren tatsächliche Leistungsfähigkeit zeigen.
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Wie LLM-Inferenz funktioniert

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In diesem Artikel wird die Funktionsweise von großen Sprachmodellen (LLMs) detailliert erklärt, einschließlich ihrer Architektur, Tokenisierung und Inferenzphasen.