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OLMo 3: Ein umfassender Einblick in das vollständig offene LLM
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OLMo 3 ist eine bahnbrechende Entwicklung im Bereich der offenen großen Sprachmodelle (LLMs), die durch ihre vollständige Offenheit und Zugänglichkeit die Forschung im Bereich der KI revolutionieren könnte.

Debugging von Fehlanpassungen mit Sparse-Autoencoder Latent Attribution
In diesem Artikel beleuchten wir die Ansätze von OpenAI zur Identifizierung und Korrektur von Fehlanpassungen in Sprachmodellen durch den Einsatz von Sparse-Autoencodern und Attributionsmethoden.

Der aktuelle Stand der KI: Nutzung von großen Sprachmodellen in der realen Welt
In diesem Artikel untersuchen wir den aktuellen Stand der KI, insbesondere die Verwendung von großen Sprachmodellen (LLMs) in der realen Welt, und analysieren die Trends, die diese Entwicklung vorantreiben.

Feinabstimmung von Sprachmodellen mit Hugging Face Skills und Claude
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Sprachmodelle mit Hugging Face Skills und Claude effizient verfeinern können. Wir erläutern die Schritte zur Einrichtung, Installation und Durchführung von Trainingsläufen sowie die verschiedenen Trainingsmethoden.

Wie Geständnisse Sprachmodelle ehrlich halten können
Der Artikel beleuchtet, wie Geständnisse in Sprachmodellen dazu beitragen können, die Ehrlichkeit und Transparenz von KI-Systemen zu fördern.

ChatGPT Voice: Die neue Dimension der Interaktion
Der Artikel beschreibt die neue Voice-Chat-Funktion von ChatGPT, die es Nutzern ermöglicht, direkt im Chat mit der KI zu sprechen und dabei eine Live-Transkription sowie visuelle Hilfsmittel zu nutzen. Diese Funktion verbessert die Benutzererfahrung erheblich und zeigt die multimodalen Fähigkeiten von ChatGPT.

OpenAI bereitet die Veröffentlichung von GPT-5.1 vor
OpenAI steht kurz vor der Einführung seiner neuesten KI-Modelle, der GPT-5.1-Familie, die am 24. November 2025 für Unternehmenskunden verfügbar sein soll. Diese Modelle versprechen signifikante Verbesserungen in der Sprachverarbeitung und Problemlösung.

Quantisierung ist kein Kompromiss – es ist das nächste Paradigma
Die Veröffentlichung von K2-Thinking hat das Interesse an der INT4-Quantisierung geweckt, die das Training von Reinforcement Learning beschleunigt und als neues Paradigma für große Modelle gilt.

Warum KI-Modelle so viele Em-Dashes verwenden
In der Welt der KI-generierten Texte ist die Verwendung von Em-Dashes zu einem markanten Merkmal geworden. Viele Menschen, die diese Satzzeichen lieben, haben sich sogar davon abgewandt, aus Angst, mit KI verwechselt zu werden.
