Verteilte Künstliche Intelligenz in Aktion
Große Sprachmodelle wie GPT‑4 sind für die lokale Bereitstellung zu umfangreich. Ein Grund dafür ist, dass ein großer Teil der Modellgröße allgemeine Informationen über die Welt in den parametrierbaren Speicher…
Eine aktuelle Studie des Shanghai AI Laboratory zeigt, dass sehr kleine Sprachmodelle (SLMs) in bestimmten Denkaufgaben größere Sprachmodelle (LLMs) übertreffen können. Mit geeigneten Werkzeugen und Testzeit-Skalierungstechniken (TTS) kann ein SLM…
Eine neue Studie von der Hong Kong University und der University of California, Berkeley, zeigt, dass Sprachmodelle besser generalisieren, wenn sie eigene Lösungen entwickeln, anstatt mit handgefertigten Beispielen trainiert zu…
Moderne Maschinen sollen in Zukunft nicht nur schnell und präzise Algorithmen folgen, sondern auch intelligent funktionieren – also dem menschlichen Gehirn ähneln. Wissenschaftler aus Dortmund, Loughborough, Kiew und Nottingham haben…
Laut einer neuen Studie der Shanghai Jiao Tong University können große Sprachmodelle (LLMs) komplexe Denkaufgaben ohne große Datensätze erlernen. Die Forscher zeigen, dass man mit einer kleinen Anzahl gut kuratierter…
Das Lehrbuch “Modellreduktion”, herausgegeben von Prof. Dr. Peter Benner, Mathematiker, Direktor am Max-Planck-Institut Magdeburg und Leiter der Abteilung für Numerische Methoden in der System- und Regelungstheorie, und Prof. Dr. Heike…
DeepSeek-R1 bietet ein führendes, kostengünstiges Modell für maschinelles Lernen, das etwa 30-mal günstiger als OpenAI’s o1 ist, und ermöglicht Entwicklern, maßgeschneiderte KI-Modelle zu erstellen. Die Transparenz der Entscheidungsprozesse von DeepSeek…
Reasoning-Modelle wie OpenAI o1 und DeepSeek-R1 haben ein Problem: Sie neigen dazu, übermäßig nachzudenken. Bei einfachen Fragen, wie „Was ist 1+1?“, benötigen sie mehrere Sekunden, um zu antworten. Ideal wäre…
Forscher des MIT haben ein automatisiertes System entwickelt, das die Effizienz von KI-Modellen verbessert, indem es zwei Arten von Datenredundanz in tiefen Lernalgorithmen gleichzeitig nutzt: Sparsity (Datenredundanz durch viele Nullwerte)…
Einem internationalen Forschungsteam unter der Leitung von Physiker*innen der Universität Wien ist durch den Einsatz von “Inverse-Design” ein Durchbruch in der Datenverarbeitung gelungen. Diese Methode ermöglicht es Algorithmen ein System…