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Die bittere Lektion für die Tokenisierung steht bevor
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Tokenisierung sollte durch eine allgemeine Methode ersetzt werden, die besser mit Rechenleistung und Daten umgeht. In diesem Artikel betrachten wir die Rolle der Tokenisierung und ihre Fragilität.

Reinforcement Learning Teachers of Test Time Scaling
Die Einführung von Reinforcement Learned Teachers revolutioniert die Ausbildung von KI-Modellen, indem sie sich auf das Lehren und die Bereitstellung klarer Erklärungen konzentrieren.

Verbesserung der Natürlichkeit in generativen Sprachmodellen
In diesem Artikel wird ein neuartiges variationales Framework vorgestellt, das die Natürlichkeit in generativen Sprachmodellen verbessert, indem es automatisch prosodische Merkmale lernt.

Tracing and Fixing Emergent Misalignment in Sprachmodellen
In diesem Artikel wird die Forschung von OpenAI zu emergenter Fehlanpassung in Sprachmodellen zusammengefasst und die Bedeutung für die KI-Sicherheit diskutiert.

SELF-ADAPTING LANGUAGE MODELS: Ein neuer Ansatz für personalisierte KI
Self-Adapting Language Models (SEAL) revolutionieren die Anpassungsfähigkeit von KI durch die Möglichkeit, eigene Feinabstimmungsdaten zu generieren und sich selbst zu bearbeiten.

ALPHAWRITE: Inferenzzeit-Compute-Skalierung für kreatives Schreiben
AlphaWrite demonstriert, dass kreative Aufgaben von systematischer Inferenzzeit-Compute-Skalierung profitieren können, indem es Geschichten generiert, bewertet und über mehrere Generationen verbessert.

Reinforcement Pre-Training: Ein neuer Ansatz für große Sprachmodelle
Reinforcement Pre-Training (RPT) ist ein neues Skalierungsparadigma für große Sprachmodelle und Reinforcement Learning, das die Genauigkeit der Sprachmodellierung erheblich verbessert.

Die Illusion des Denkens in Reasoning Models
Die Studie von Apple zu Large Reasoning Models zeigt, dass diese bei hoher Komplexität versagen und wirft wichtige Fragen zu ihren Denkfähigkeiten auf.

Large Language Models wissen oft, wann sie evaluiert werden
Eine aktuelle Studie zeigt, dass Frontier-Modelle mit einer Genauigkeit von 83 % zwischen Evaluationsszenarien und realen Interaktionen unterscheiden können. Dies wirft Fragen zur Zuverlässigkeit von Tests und Benchmarks auf.

Wie viel merken sich Sprachmodelle wirklich?
In der Welt der Künstlichen Intelligenz ist das Verständnis von Memorierung und Generalisierung entscheidend. Eine neue Studie untersucht, wie viel Sprachmodelle tatsächlich wissen und wie diese Konzepte voneinander getrennt werden können.

YOU COULD’VE INVENTED TRANSFORMERS
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.

Infinite Tool Use: Die Zukunft der Sprachmodelle
Der Artikel beleuchtet, wie das Paradigma der Werkzeugnutzung in großen Sprachmodellen die Effizienz und Genauigkeit in verschiedenen Bereichen verbessern kann.

Gemini Diffusion: Googles neuestes Sprachmodell mit Diffusionstechnologie
Gemini Diffusion ist Googles neuestes Sprachmodell, das Diffusionstechnologie anstelle von Transformern verwendet. Es verspricht schnellere und effizientere Textgenerierung.

Chain of Draft: Effizientes Denken durch weniger Schreiben
Die Chain of Draft ist eine prägnante Denkstrategie, die den Tokenverbrauch erheblich reduziert und dabei die Genauigkeit der Chain-of-Thought übertrifft oder zumindest erreicht.