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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.
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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.
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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.
Artikelbild für den Artikel: Gemini Diffusion: Googles neuestes Sprachmodell mit Diffusionstechnologie

Gemini Diffusion: Googles neuestes Sprachmodell mit Diffusionstechnologie

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Gemini Diffusion ist Googles neuestes Sprachmodell, das Diffusionstechnologie anstelle von Transformern verwendet. Es verspricht schnellere und effizientere Textgenerierung.
Artikelbild für den Artikel: Chain of Draft: Effizientes Denken durch weniger Schreiben

Chain of Draft: Effizientes Denken durch weniger Schreiben

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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.