Beiträge

Artikelbild für den Artikel: Reasoning mit Sampling: Ihr Basis-Modell ist intelligenter als Sie denken

Reasoning mit Sampling: Ihr Basis-Modell ist intelligenter als Sie denken

/
0 Kommentare
Die neue Sampling-Methode von Harvard-Forschern zeigt, dass Basis-Modelle in der Lage sind, eine Leistung im Bereich des einmaligen Reasonings zu erreichen, die mit der von Reinforcement Learning vergleichbar ist. Dies könnte die Art und Weise revolutionieren, wie KI-Modelle trainiert und verwendet werden.
Artikelbild für den Artikel: Ein Überblick über LLM Reasoning: Regime und Architekturen

Ein Überblick über LLM Reasoning: Regime und Architekturen

/
0 Kommentare
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: Mistral präsentiert das erste KI-Reasoning-Modell: Magistral

Mistral präsentiert das erste KI-Reasoning-Modell: Magistral

/
0 Kommentare
Mistral hat mit Magistral ein neues Open-Source-Reasoning-Modell vorgestellt, das in der Lage ist, komplexe Probleme schneller und mehrsprachig zu lösen.
Artikelbild für den Artikel: 1000-fache Steigerung der Nachfrage nach KI-Ressourcen

1000-fache Steigerung der Nachfrage nach KI-Ressourcen

/
0 Kommentare
NVIDIA berichtet von einem signifikanten Anstieg der Nachfrage nach KI-Ressourcen, da der Fokus von einfachen Anwendungen auf komplexere Denkprozesse wechselt.
Artikelbild für den Artikel: Fine-Tuning Qwen2.5B für Reasoning: Ein kosteneffizienter Ansatz

Fine-Tuning Qwen2.5B für Reasoning: Ein kosteneffizienter Ansatz

/
0 Kommentare
In diesem Artikel wird das Fine-Tuning des Qwen2.5B-Modells für Reasoning-Aufgaben mithilfe einer kosteneffizienten SFT + GRPO-Pipeline erläutert.