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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.

RustGPT: Ein Sprachmodell vollständig in Rust implementiert
RustGPT ist ein umfassendes großes Sprachmodell, das vollständig in der Programmiersprache Rust implementiert wurde. In diesem Artikel werden wir die Architektur, die Trainingsmethoden und die Implementierungsdetails von RustGPT näher beleuchten.

Das vertikale KI-Playbook: Strategien für erfolgreiche AI-Integration in Unternehmen
In diesem Artikel wird das vertikale KI-Playbook vorgestellt, das Strategien zur erfolgreichen Integration von KI in Unternehmensstrukturen beleuchtet und Fallstudien erfolgreicher Unternehmen präsentiert.

Set Block Decoding: Ein neuer Ansatz zur Beschleunigung der Sprachmodell-Inferenz
Set Block Decoding ist ein neuer Ansatz zur Beschleunigung der Inferenz von Sprachmodellen, der paralleles Sampling mehrerer zukünftiger Token ermöglicht und die Effizienz erheblich steigert.

Google veröffentlicht EmbeddingGemma: Ein kompakter, mehrsprachiger Embedding-Modell
Google hat mit EmbeddingGemma ein neues, kompaktes und mehrsprachiges Embedding-Modell veröffentlicht, das sich durch seine Effizienz und Vielseitigkeit auszeichnet. Dieses Modell ist für Aufgaben wie semantische Ähnlichkeit, Klassifizierung und Clustering optimiert.

Meta plant Veröffentlichung des neuen Llama-Modells vor 2026
Meta plant, seine nächste Version des Llama-Modells, bekannt als Llama 4.X oder Llama 4.5, noch vor Ende des Jahres zu veröffentlichen. Dieses Modell wird eines der ersten Projekte von Meta Superintelligence Labs sein, das kürzlich in vier Gruppen umstrukturiert wurde.

Produktionstaugliche CUDA-Kernels erstellen
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie produktionstaugliche CUDA-Kernels mit der Kernel-Builder-Bibliothek von Hugging Face erstellen und bereitstellen können.

PACT: Ein Benchmark für konversationelles Feilschen durch Sprachmodelle
PACT ist ein Benchmark für konversationelles Feilschen durch Sprachmodelle, das die Verhandlungskompetenzen von LLMs untersucht und wichtige Erkenntnisse für die Entwicklung autonomer Agenten liefert.

Optimierung von Präferenzen durch duales Lernen
Der Artikel behandelt das DuPO-Framework, das eine duale Lernmethode zur Optimierung von Künstlicher Intelligenz ohne manuelle Annotationen einführt. Es zeigt signifikante Leistungssteigerungen in Übersetzung und mathematischem Denken.