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Artikelbild für den Artikel: Tracing and Fixing Emergent Misalignment in Sprachmodellen

Tracing and Fixing Emergent Misalignment in Sprachmodellen

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In diesem Artikel wird die Forschung von OpenAI zu emergenter Fehlanpassung in Sprachmodellen zusammengefasst und die Bedeutung für die KI-Sicherheit diskutiert.
Artikelbild für den Artikel: SELF-ADAPTING LANGUAGE MODELS: Ein neuer Ansatz für personalisierte KI

SELF-ADAPTING LANGUAGE MODELS: Ein neuer Ansatz für personalisierte KI

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Self-Adapting Language Models (SEAL) revolutionieren die Anpassungsfähigkeit von KI durch die Möglichkeit, eigene Feinabstimmungsdaten zu generieren und sich selbst zu bearbeiten.
Artikelbild für den Artikel: ALPHAWRITE: Inferenzzeit-Compute-Skalierung für kreatives Schreiben

ALPHAWRITE: Inferenzzeit-Compute-Skalierung für kreatives Schreiben

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AlphaWrite demonstriert, dass kreative Aufgaben von systematischer Inferenzzeit-Compute-Skalierung profitieren können, indem es Geschichten generiert, bewertet und über mehrere Generationen verbessert.
Artikelbild für den Artikel: Reinforcement Pre-Training: Ein neuer Ansatz für große Sprachmodelle

Reinforcement Pre-Training: Ein neuer Ansatz für große Sprachmodelle

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Reinforcement Pre-Training (RPT) ist ein neues Skalierungsparadigma für große Sprachmodelle und Reinforcement Learning, das die Genauigkeit der Sprachmodellierung erheblich verbessert.
Artikelbild für den Artikel: Die Illusion des Denkens in Reasoning Models

Die Illusion des Denkens in Reasoning Models

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Die Studie von Apple zu Large Reasoning Models zeigt, dass diese bei hoher Komplexität versagen und wirft wichtige Fragen zu ihren Denkfähigkeiten auf.
Artikelbild für den Artikel: Large Language Models wissen oft, wann sie evaluiert werden

Large Language Models wissen oft, wann sie evaluiert werden

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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.
Artikelbild für den Artikel: Wie viel merken sich Sprachmodelle wirklich?

Wie viel merken sich Sprachmodelle wirklich?

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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.
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: Infinite Tool Use: Die Zukunft der Sprachmodelle

Infinite Tool Use: Die Zukunft der Sprachmodelle

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Der Artikel beleuchtet, wie das Paradigma der Werkzeugnutzung in großen Sprachmodellen die Effizienz und Genauigkeit in verschiedenen Bereichen verbessern kann.