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Wie LLM-Inferenz funktioniert

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In diesem Artikel wird die Funktionsweise von großen Sprachmodellen (LLMs) detailliert erklärt, einschließlich ihrer Architektur, Tokenisierung und Inferenzphasen.
Artikelbild für den Artikel: Jevons oder Bust: Die wachsende Nachfrage nach KI und ihre Auswirkungen

Jevons oder Bust: Die wachsende Nachfrage nach KI und ihre Auswirkungen

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Die Nachfrage nach Künstlicher Intelligenz wächst rasant. In diesem Artikel beleuchten wir das Jevons-Paradox und die Dynamik der KI-Nachfrage, insbesondere im Kontext der Token-Nutzung.
Artikelbild für den Artikel: Token-Oriented Object Notation (TOON) – Effiziente Datenrepräsentation für LLMs

Token-Oriented Object Notation (TOON) – Effiziente Datenrepräsentation für LLMs

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TOON ist ein neues, kompaktes Format zur effizienten Datenrepräsentation für Large Language Models, das signifikant weniger Tokens benötigt als traditionelle Formate wie JSON.
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Die Wahrscheinlichkeit kürzerer Tokens in großen Sprachmodellen

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Der Artikel untersucht die Wahrscheinlichkeit, mit der kürzere Tokens in großen Sprachmodellen ausgewählt werden, und die Auswirkungen der Tokenisierung auf die Textgenerierung.
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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: Die bittere Lektion für die Tokenisierung steht bevor

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.
Artikelbild für den Artikel: StochasTok: Verbesserung des feingranularen Subwortverständnisses in LLMs

StochasTok: Verbesserung des feingranularen Subwortverständnisses in LLMs

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StochasTok ist ein innovativer Ansatz zur Verbesserung des feingranularen Subwortverständnisses in großen Sprachmodellen (LLMs) und ermöglicht eine präzisere Verarbeitung von Sprache durch zufällige Token-Zerlegung.