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Artikelbild für den Artikel: Sampling und strukturierte Ausgaben in LLMs

Sampling und strukturierte Ausgaben in LLMs

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Sampling ist ein entscheidender Prozess in der Textgenerierung von großen Sprachmodellen (LLMs). Dieser Artikel beleuchtet die verschiedenen Sampling-Techniken und deren Bedeutung für kreative und strukturierte Ausgaben.
Artikelbild für den Artikel: Google veröffentlicht EmbeddingGemma: Ein kompakter, mehrsprachiger Embedding-Modell

Google veröffentlicht EmbeddingGemma: Ein kompakter, mehrsprachiger Embedding-Modell

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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.
Artikelbild für den Artikel: Ein Überblick über LLM Reasoning: Regime und Architekturen

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.
Artikelbild für den Artikel: HIERARCHICAL REASONING MODEL, A BRAIN-INSPIRED ARCHITECTURE

HIERARCHICAL REASONING MODEL, A BRAIN-INSPIRED ARCHITECTURE

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Das Hierarchical Reasoning Model von Sapient Intelligence ist eine bahnbrechende KI-Architektur mit 27 Millionen Parametern, die komplexe Denkprozesse imitiert und zahlreiche Anwendungen in der KI-Forschung ermöglicht.
Artikelbild für den Artikel: Context Engineering für AI-Agenten: Lektionen aus dem Bau von Manus

Context Engineering für AI-Agenten: Lektionen aus dem Bau von Manus

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Der Artikel beleuchtet die Bedeutung von Context Engineering für AI-Agenten, die Herausforderungen und Lösungen sowie aktuelle Trends und Entwicklungen in diesem Bereich.
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LOW-BIT QUANTIZATION WITH PARETOQ

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ParetoQ ist ein neuer Trainingsalgorithmus, der binäre, ternäre und 2- bis 4-Bit-Quantisierung vereint und dabei erstklassige Ergebnisse auf allen Ebenen erzielt.
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: Wie Ein-Schicht-Transformer Regelsprachen erkennen: Eine theoretische Analyse der Trainingsdynamik und impliziten Bias

Wie Ein-Schicht-Transformer Regelsprachen erkennen: Eine theoretische Analyse der Trainingsdynamik und impliziten Bias

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In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick auf die Funktionsweise von Ein-Schicht-Transformern und deren Fähigkeit, Regelsprachen zu erkennen, basierend auf einer theoretischen und empirischen Analyse.