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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.
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Sparsamen Transformer für bessere Interpretierbarkeit von KI-Modellen

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OpenAI hat Modelle entwickelt, bei denen die meisten Gewichte auf null gesetzt wurden. Diese sparsamen Transformer zielen darauf ab, die Interpretierbarkeit von KI-Modellen zu verbessern.
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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: Flash Attention 4: Optimierung der Aufmerksamkeitsberechnungen in Transformern

Flash Attention 4: Optimierung der Aufmerksamkeitsberechnungen in Transformern

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Flash Attention 4 ist ein neu optimierter CUDA-Kernel zur Beschleunigung der Aufmerksamkeitsberechnungen in Transformern. Der Artikel beleuchtet die Funktionsweise, Architektur und Optimierungen von Flash Attention 4 sowie die Herausforderungen in der GPU-Programmierung.
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Tricks von OpenAI GPT-OSS, die Sie mit Transformers verwenden können

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In diesem Artikel werden die neuen Techniken und Verbesserungen der GPT-OSS-Modelle von OpenAI untersucht, die in die Transformers-Bibliothek integriert wurden.
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.
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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: 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.