KI-Wissen Seite 3

Technology Core: Retrieval Interleaved Generation (RIG) Was ist RIG? RIG ist eine innovative Generierungsmethodik, die das Problem der Halluzinationen bei der Verarbeitung statistischer Daten durch große Sprachmodelle lösen soll. Traditionelle Modelle können ungenaue Zahlen oder Fakten aus dem Nichts generieren, während...

Wenn Ihre RAG-Anwendung nicht die gewünschten Ergebnisse liefert, ist es vielleicht an der Zeit, Ihre Chunking-Strategie zu überdenken. Besseres Chunking bedeutet präzisere Suchvorgänge und letztlich qualitativ hochwertigere Antworten. Chunking ist jedoch keine Einheitsmethode, und kein einzelner Ansatz ist absolut optimal. Sie müssen Ihre...

Das Aufkommen des Ollama-Frameworks hat im Bereich der künstlichen Intelligenz und der großen Sprachmodelle (LLMs) sicherlich viel Aufmerksamkeit erregt. Dieses Open-Source-Framework konzentriert sich auf die Vereinfachung der Bereitstellung und des Betriebs großer Sprachmodelle auf lokaler Ebene und macht es mehr Entwicklern leicht, den Reiz von LLMs zu erleben. Betrachtet man jedoch den Markt, so ist Ollama nicht allein...

Im Bereich der Künstlichen Intelligenz ist die Wahl der Modelle entscheidend, und OpenAI bietet als Branchenführer zwei Haupttypen von Modellfamilien an: Reasoning-Modelle und GPT-Modelle. Erstere werden durch die Modelle der o-Serie repräsentiert, wie z. B. o1 und o3-mini, während letztere durch ...

Ich habe ein interessantes Papier mit dem Titel "Thoughts Are All Over the Place: On the Underthinking of o1-Like LLMs" gefunden. Das Thema ist die Analyse des o1-ähnlichen Argumentationsmodells, das häufige Wechseln der Denkpfade und der Mangel an Denkfokus, der als "Underthinking" bezeichnet wird. Das Thema ist die Analyse des häufigen Wechselns von Denkpfaden und des Mangels an fokussiertem Denken des o1-ähnlichen Denkmodells, das als "underthinking" bezeichnet wird, und gleichzeitig eine Lösung, um das ...

Einleitung Im weiten Sternenhimmel der KI-Technologie treiben Deep-Learning-Modelle mit ihrer hervorragenden Leistung Innovation und Entwicklung in vielen Bereichen voran. Die kontinuierliche Erweiterung der Modellgröße ist jedoch ein zweischneidiges Schwert, das bei gleichzeitiger Leistungssteigerung einen dramatischen Anstieg des Rechenbedarfs und des Speicherdrucks mit sich bringt. Insbesondere bei Anwendungen mit eingeschränkten Ressourcen ...

Zusammenfassung Trotz ihrer hervorragenden Leistung neigen Large Language Models (LLMs) dazu, zu halluzinieren und faktisch ungenaue Informationen zu generieren. Diese Herausforderung hat zu Bemühungen im Bereich der attributiven Textgenerierung geführt, die LLMs dazu veranlasst, Inhalte zu generieren, die unterstützende Beweise enthalten. In diesem Papier stellen wir einen neuen Ansatz namens Think&Cite vor ...

Einleitung Dieses Dokument soll dem Leser helfen, die Kernkonzepte und Anwendungen von Prompt Engineering anhand einer Reihe von Prompt-Beispielen (teilweise) schnell zu verstehen und zu erfassen. Diese Beispiele stammen alle aus einer akademischen Abhandlung über eine systematische Überprüfung von Prompt-Engineering-Techniken ("The Prompt Report: A Systematic Survey of Pr...

Titans: Auswendiglernen in der Prüfungszeit Originaltext: https://arxiv.org/pdf/2501.00663v1 Titans-Architektur Inoffizielle Umsetzung: https://github.com/lucidrains/titans- pytorch I. Forschungshintergrund und Motivation: Transformer of ...

Für jede Anwendung, die Retrieval Augmented Generation (RAG)-Systeme benötigt, ist die Umwandlung umfangreicher PDF-Dokumente in maschinenlesbare Textblöcke (auch bekannt als "PDF Chunking") ein großes Problem. Es gibt sowohl Open-Source-Lösungen als auch kommerzielle Produkte auf dem Markt, aber um ehrlich zu sein, gibt es keine Lösung, die wirklich...

DeepSeek R1 Offizielle Jailbreaks sind großartige Experimentierumgebungen, um grundsätzlich alle Arten von Zensurmechanismen auszulösen, und man kann eine Menge Verteidigungstechniken lernen. Daher ist dies ein Lernartikel über Zensurmechanismen mit großen Modellen, der Sie durch Beispiele von Jailbreaks mit großen Modellen im Laufe der Jahre führen wird. Zensurmechanismen für große Modelle werden in der Regel verwendet...

Original: https://cdn.openai.com/o3-mini-system-card.pdf 1 Einleitung Die OpenAI o-Modellfamilie wird mit Hilfe von groß angelegtem Reinforcement Learning trainiert, um mit Gedankenketten zu argumentieren. Diese fortschrittlichen Denkfähigkeiten bieten neue Möglichkeiten zur Verbesserung der Sicherheit und Robustheit unserer Modelle. Insbesondere, ...

Quick Reads Ein umfassender und tiefgehender Blick auf die Vergangenheit und Gegenwart des Skalierungsgesetzes für große Sprachmodelle (LLMs) und die zukünftige Richtung der KI-Forschung. Mit klarer Logik und reichhaltigen Beispielen führt der Autor Cameron R. Wolfe den Leser von den grundlegenden Konzepten zu...

Abstrakt Groß angelegte Sprachmodelle (LLMs), wie OpenAIs GPT-4, Googles PaLM und Metas LLaMA, haben die Künstliche Intelligenz (KI) dramatisch verändert, indem sie eine menschenähnliche Texterzeugung und ein natürliches Sprachverständnis ermöglichen. Ihre Abhängigkeit von statischen Trainingsdaten schränkt jedoch ihre Fähigkeit ein, auf dynamische Echtzeit-Anfragen zu reagieren...

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein schnell wachsender Bereich. Es wurden Sprachmodelle entwickelt, die es KI-Agenten ermöglichen, komplexe Aufgaben auszuführen und komplexe Entscheidungen zu treffen. Doch während die Fähigkeiten dieser Agenten immer weiter wachsen, kann die Infrastruktur zu ihrer Unterstützung nur schwer mithalten. LangGraph, eine revolutionäre Bibliothek, soll die...

Einleitung Wie viele andere auch, waren meine Nachrichten-Tweets in den letzten Tagen voll von Nachrichten, Lob, Beschwerden und Spekulationen über das große Sprachmodell DeepSeek-R1 aus China, das letzte Woche veröffentlicht wurde. Das Modell selbst wird gegen einige der besten Inferenzmodelle von OpenAI, Meta und anderen...

  Zusammenfassung der wichtigsten Beiträge von CORAG CORAG (Cost-Constrained Retrieval Optimization for Retrieval-Augmented Generation) ist ein innovatives Retrieval-Augmented Generation (RAG)-System, das entwickelt wurde, um die wichtigsten Herausforderungen bei bestehenden RAG-Ansätzen anzugehen. Die folgenden CORAG ...