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Artikelbild für den Artikel: Wie Aufmerksamkeitssinks Sprachmodelle stabil halten

Wie Aufmerksamkeitssinks Sprachmodelle stabil halten

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In diesem Artikel untersuchen wir das Konzept der Aufmerksamkeitssinks in Sprachmodellen und wie sie dazu beitragen, die Stabilität während langer Gespräche zu gewährleisten.
Artikelbild für den Artikel: Die steigenden Kosten von Tokens in der KI-Industrie

Die steigenden Kosten von Tokens in der KI-Industrie

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Die Kosten für Tokens in der KI-Industrie steigen, während die Erwartungen der Nutzer wachsen. Unternehmen stehen vor großen Herausforderungen, um in einem wettbewerbsintensiven Markt profitabel zu bleiben.
Artikelbild für den Artikel: Persona Vectors: Monitoring und Kontrolle von Charaktereigenschaften in Sprachmodellen

Persona Vectors: Monitoring und Kontrolle von Charaktereigenschaften in Sprachmodellen

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Der Artikel behandelt die Entwicklung und Anwendung von Persona Vectors in Sprachmodellen, um deren Charaktereigenschaften zu überwachen und zu steuern.
Artikelbild für den Artikel: CollabLLM: Ein Open-Source-Framework für kollaborative Sprachmodelle

CollabLLM: Ein Open-Source-Framework für kollaborative Sprachmodelle

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CollabLLM ist ein Open-Source-Framework, das Sprachmodelle von passiven Antwortgebern zu aktiven Mitwirkenden in mehrteiligen Gesprächen transformiert. Erfahren Sie mehr über Installation, Nutzung und die Vorteile dieses innovativen Tools.
Artikelbild für den Artikel: Voxtral: Die Zukunft der multimodalen Audio-Chat-Modelle

Voxtral: Die Zukunft der multimodalen Audio-Chat-Modelle

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Die neuen multimodalen Audio-Chat-Modelle Voxtral Mini und Small revolutionieren die Sprach- und Audioverarbeitung, indem sie sowohl gesprochene Sprache als auch Text verstehen und verarbeiten.
Artikelbild für den Artikel: Die Weighted Perplexity Benchmark: Tokenizer-normalisierte Bewertung für den Vergleich von Sprachmodellen

Die Weighted Perplexity Benchmark: Tokenizer-normalisierte Bewertung für den Vergleich von Sprachmodellen

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Die Weighted Perplexity Benchmark bietet eine tokenizer-normalisierte Bewertungsmethode, die es ermöglicht, Sprachmodelle unabhängig von ihren Tokenisierungsansätzen konsistent zu vergleichen.
Artikelbild für den Artikel: Passage of Time: Ein MCP-Server für zeitliche Bewusstheit in KI-Modellen

Passage of Time: Ein MCP-Server für zeitliche Bewusstheit in KI-Modellen

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Der Artikel beleuchtet den Passage of Time MCP-Server, der Sprachmodellen zeitliche Bewusstheit verleiht und die Bedeutung von Zeit in der Interaktion zwischen Mensch und Maschine untersucht.
Artikelbild für den Artikel: Scaling Up Reinforcement Learning: Die Zukunft der großen Sprachmodelle

Scaling Up Reinforcement Learning: Die Zukunft der großen Sprachmodelle

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Der Artikel beleuchtet die aktuellen Entwicklungen im Bereich des Reinforcement Learning und dessen Anwendung auf große Sprachmodelle, insbesondere in Bezug auf die Verbesserung der Effizienz und Leistungsfähigkeit.
Artikelbild für den Artikel: FLEXOLMO: LLM TRAINING WITHOUT SHARING RAW DATA

FLEXOLMO: LLM TRAINING WITHOUT SHARING RAW DATA

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FlexOlmo stellt einen neuen Paradigmenwechsel im Training von Sprachmodellen dar, der es Datenanbietern ermöglicht, ihre Daten zu kontrollieren und gleichzeitig an der Entwicklung von KI teilzunehmen.