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Artikelbild für den Artikel: YOU COULD'VE INVENTED TRANSFORMERS

YOU COULD’VE INVENTED TRANSFORMERS

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Die grundlegende Architektur von LLMs kann als eine Reihe von einfachen Schritten erklärt werden, die vom 0-Zählproblem der n-grams über Embeddings, neuronale Sprachmodelle bis hin zur Selbstaufmerksamkeit reichen.
Artikelbild für den Artikel: RANDOM REWARDS DURING RL BOOST MATH REASONING IN SOME LLMS

RANDOM REWARDS DURING RL BOOST MATH REASONING IN SOME LLMS

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Die Qwen2.5-Math Modelle zeigen, dass zufällige Belohnungen wie falsches Feedback zu signifikanten Leistungssteigerungen im maschinellen Lernen führen können.
Artikelbild für den Artikel: Learning to Reason Without External Rewards: Ein neuer Ansatz im Reinforcement Learning

Learning to Reason Without External Rewards: Ein neuer Ansatz im Reinforcement Learning

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In diesem Artikel beleuchten wir die innovative Methode Intuitor, die es Large Language Models ermöglicht, ohne externe Belohnungen zu lernen und somit die Effizienz von KI-Systemen zu steigern.
Artikelbild für den Artikel: Benchmarking Audio-Visual QA mit Daily-Omni

Benchmarking Audio-Visual QA mit Daily-Omni

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Daily-Omni ist ein Benchmark und trainingsfreier Agent zur Evaluierung von Modellen, die ein synchronisiertes audio-visuelles Verständnis erfordern. Der Artikel beleuchtet die wichtigsten Aspekte und die Bedeutung von Daily-Omni für die Forschung.
Artikelbild für den Artikel: Evaluierung fehlender Modalitäten im multimodalen Lernen

Evaluierung fehlender Modalitäten im multimodalen Lernen

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In diesem Artikel beleuchten wir das ICYM2I-Framework, das entwickelt wurde, um Verzerrungen bei der Schätzung des Informationsgewinns in multimodalen Modellen mit fehlenden Daten zu korrigieren.
Artikelbild für den Artikel: Forward-Only Diffusion: Ein neuer Ansatz in der generativen Modellierung

Forward-Only Diffusion: Ein neuer Ansatz in der generativen Modellierung

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Die Forward-Only Diffusion (FoD) stellt einen neuen Ansatz in der generativen Modellierung dar, der auf einer mean-reverting stochastischen Differentialgleichung basiert und sich von traditionellen Diffusionsmodellen abhebt.
Artikelbild für den Artikel: SELF-SUPERVISED CONVERSATIONAL SEARCH

SELF-SUPERVISED CONVERSATIONAL SEARCH

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ConvSearch-R1 reformulates conversational queries without external supervision by using reinforcement learning with retrieval-based rewards.
Artikelbild für den Artikel: OPENAI COOKBOOK: MODEL GRADERS FOR REINFORCEMENT FINE-TUNING

OPENAI COOKBOOK: MODEL GRADERS FOR REINFORCEMENT FINE-TUNING

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In diesem Tutorial wird erläutert, wie man Reinforcement Fine-Tuning (RFT) anwendet, um die Fähigkeiten des o4-mini-Modells in medizinischen Aufgaben zu verbessern.
Artikelbild für den Artikel: Quantisierung von Diffusionsmodellen: Effizienzsteigerung durch moderne Techniken

Quantisierung von Diffusionsmodellen: Effizienzsteigerung durch moderne Techniken

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In diesem Artikel erfahren Sie, wie Quantisierungstechniken in Hugging Face Diffusers die Modellgröße reduzieren und die Effizienz von Diffusionsmodellen steigern.