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Warum können Transformer keine Multiplikation lernen?

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In diesem Artikel wird untersucht, warum Transformer-Modelle Schwierigkeiten haben, einfache Multiplikationen durchzuführen. Es wird erklärt, dass diese Modelle oft nicht in der Lage sind, langfristige Abhängigkeiten zu lernen, und dass baumartige Aufmerksamkeitsmuster eine mögliche Lösung für dieses Problem darstellen.
Artikelbild für den Artikel: DeepSeek-V3.2-Exp: Effizienzsteigerung durch sparsamen Aufmerksamkeitsmechanismus

DeepSeek-V3.2-Exp: Effizienzsteigerung durch sparsamen Aufmerksamkeitsmechanismus

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Die Einführung von DeepSeek-V3.2-Exp setzt einen neuen Standard für die Effizienz in der Verarbeitung von langen Texten durch einen sparsamen Aufmerksamkeitsmechanismus. In diesem Artikel werden die technischen Details und die Vorteile dieser neuen Architektur untersucht.
Artikelbild für den Artikel: Die Funktionsweise von LLMs: Einblicke in die mechanistische Interpretierbarkeit

Die Funktionsweise von LLMs: Einblicke in die mechanistische Interpretierbarkeit

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In diesem Artikel werden die Mechanismen hinter großen Sprachmodellen (LLMs) untersucht und Einblicke in die mechanistische Interpretierbarkeit dieser komplexen Systeme gegeben.
Artikelbild für den Artikel: Text-to-LoRA: Instant Transformer Adaption

Text-to-LoRA: Instant Transformer Adaption

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Forscher von Sakana AI haben mit Text-to-LoRA ein System entwickelt, das große Sprachmodelle sofort anpassen kann, basierend auf einer textuellen Beschreibung der Zielaufgabe.
Artikelbild für den Artikel: JavelinGuard: Low-Cost Transformer-Architekturen für die Sicherheit von LLMs

JavelinGuard: Low-Cost Transformer-Architekturen für die Sicherheit von LLMs

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JavelinGuard ist eine Suite von kostengünstigen, leistungsstarken Modellarchitekturen, die entwickelt wurden, um böswillige Absichten in Interaktionen mit großen Sprachmodellen zu erkennen.
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: Die Entwicklung moderner Techniken seit 'Attention Is All You Need'

Die Entwicklung moderner Techniken seit ‘Attention Is All You Need’

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In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf einige der wichtigsten Innovationen, die seit der Veröffentlichung des Papiers 'Attention Is All You Need' entstanden sind.
Artikelbild für den Artikel: Wie Ein-Schicht-Transformer Regelsprachen erkennen: Eine theoretische Analyse der Trainingsdynamik und impliziten Bias

Wie Ein-Schicht-Transformer Regelsprachen erkennen: Eine theoretische Analyse der Trainingsdynamik und impliziten Bias

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In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick auf die Funktionsweise von Ein-Schicht-Transformern und deren Fähigkeit, Regelsprachen zu erkennen, basierend auf einer theoretischen und empirischen Analyse.