Grundlagen großer Sprachmodelle

Große Sprachmodelle entstammen der natürlichen Sprachverarbeitung, aber sie sind unbestreitbar zu einer der revolutionärsten technologischen Errungenschaften auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz in den letzten Jahren geworden.

Ich hoffe, dass mit der Veröffentlichung von DeepSeek R1 und seinen nachgewiesenen Fähigkeiten, ChatGPT bei vielen Aufgaben zu überbieten, wir zurückkehren werden, um mit tieferer Forschung fortzufahren, LLMs zu verbessern, anstatt sie mit oberflächlichen Buzzwords zu bewerben.

🔸Hier ist ein großartiges Openbook von Tong Xiao und Jingbo Zhu, das ich denke, Menschen helfen wird, das First-Principle-Denken zu nutzen, um komplexe Probleme, die heute bei LLMs bestehen, in kleinere, verdauliche Lücken zu zerlegen, damit sie sie von Grund auf neu entwerfen oder aufbauen können.

🔸Das ist es, was AI langfristig günstiger und für jeden zugänglicher macht. Der Wettlauf nach unten ist ein natürlicher Verlauf der Technologie.

Grundlagen von Large Language Models erkunden grundlegende Konzepte von LLMs wie:

🔹Vor-Trainingsmethoden und Modellarchitekturen

🔹Modellbau und Skalierung zum Trainieren

🔹Prompting-Strategien, wie chain-of-thought

🔹Ausrichtungsmethoden, wie RLHF

Bitte beachten Sie, dass die deutsche Version von Ai unterstützt wird und daher geringfügige Fehler auftreten können.

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