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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: Netzwerk- und Speicherbenchmarks für das Training von LLMs in der Cloud

Netzwerk- und Speicherbenchmarks für das Training von LLMs in der Cloud

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Der Artikel beleuchtet die entscheidende Rolle von Netzwerk- und Speicherbenchmarks für das Training von LLMs in der Cloud und bietet praktische Empfehlungen zur Optimierung der Infrastruktur.
Artikelbild für den Artikel: Nondeterminismus in der Inferenz von LLMs

Nondeterminismus in der Inferenz von LLMs

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In diesem Artikel untersuchen wir die Ursachen für Nondeterminismus in der Inferenz von großen Sprachmodellen (LLMs) und präsentieren Lösungen, um reproduzierbare Ergebnisse zu erzielen.
Artikelbild für den Artikel: LLM Traffic: Was tatsächlich passiert und was zu tun ist

LLM Traffic: Was tatsächlich passiert und was zu tun ist

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Der Artikel beleuchtet die Veränderungen im Bereich SEO durch LLMs und die Strategien, die Unternehmen wie Sentry anwenden, um ihre Sichtbarkeit zu erhöhen und den Traffic effektiv zu nutzen.
Artikelbild für den Artikel: Agentisches Reinforcement Learning und große Sprachmodelle: Ein Überblick

Agentisches Reinforcement Learning und große Sprachmodelle: Ein Überblick

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Ein Überblick über agentisches Reinforcement Learning in Verbindung mit großen Sprachmodellen, einschließlich wichtiger Forschungsarbeiten und zukünftiger Entwicklungen.
Artikelbild für den Artikel: Die Anatomie eines Hochdurchsatz-LLM-Inferenzsystems

Die Anatomie eines Hochdurchsatz-LLM-Inferenzsystems

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In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick auf vLLM, ein modernes Hochdurchsatz-LLM-Inferenzsystem, das entwickelt wurde, um die Herausforderungen der Verarbeitung großer Sprachmodelle zu bewältigen.
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Ein Überblick über LLM Reasoning: Regime und Architekturen

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In diesem Artikel untersuchen wir die Methoden des LLM Reasoning, die sich in zwei Dimensionen unterteilen lassen: Regime und Architekturen. Wir betrachten aktuelle Entwicklungen und deren Auswirkungen auf die Künstliche Intelligenz.
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Die Welt durch die Linse eines Compilers sehen

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Der Artikel beleuchtet, wie das Kochen durch die Linse eines Compilers betrachtet werden kann, wobei Rezepte als Programmiersprachen interpretiert werden. Zudem wird die Rolle von LLMs in der Vereinfachung der Compiler-Erstellung hervorgehoben.
Artikelbild für den Artikel: Die Funktionsweise von LLMs: Einblicke in die mechanistische Interpretierbarkeit

Die Funktionsweise von LLMs: Einblicke in die mechanistische Interpretierbarkeit

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In diesem Artikel werden die Mechanismen hinter großen Sprachmodellen (LLMs) untersucht und Einblicke in die mechanistische Interpretierbarkeit dieser komplexen Systeme gegeben.