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Feinabstimmung
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10 Silent Defaults That Make Your Local LLM Look Dumber Than It Is
Der Artikel "10 Silent Defaults That Make Your Local LLM Look Dumber Than It Is" beleuchtet häufig übersehene Voreinstellungen, die die Leistung lokaler Sprachmodelle (LLMs) negativ beeinflussen können. Viele Nutzer sind sich nicht bewusst, dass bestimmte Standardkonfigurationen, wie z.B. die Token-
AI models hide mistakes in their own work reports, but one sentence in your prompt can help
Eine neue Studie von Google Research, MIT und Harvard zeigt, dass KI-Modelle in ihren Arbeitsberichten häufig Fehler auslassen, was die Ergebnisse erheblich beeinflussen kann. Die Forscher fanden heraus, dass das Hinzufügen eines einfachen Satzes wie "Sei ehrlich in deiner Antwort" die Wahrscheinlic
Unlock powerful insights and forecasts with Predictive AI Functions
Die Predictive AI Functions bieten Geschäftsbenutzern und SQL-Analysten die Möglichkeit, hochwertige Vorhersagen, Anomalieerkennung und Treiberanalysen durchzuführen, ohne tiefgehende Kenntnisse im maschinellen Lernen zu benötigen. Diese Funktionen beseitigen Engpässe, die entstehen, wenn Datenwisse
How I Fine-Tuned Laya to Solve an Important Problem in Scientometrics — With Claude Code
In dem Artikel "How I Fine-Tuned Laya to Solve an Important Problem in Scientometrics — With Claude Code" beschreibt der Autor den Prozess der Feinabstimmung des Modells Laya, um spezifische Herausforderungen im Bereich der Scientometrie anzugehen. Der Fokus liegt auf der Anwendung von Claude Code,
ML Engineer, AI Engineer, or LLM Engineer: Which Role Actually Builds What in 2026?
Im Jahr 2026 gibt es in der KI-Branche verschiedene Jobtitel wie ML Engineer, AI Engineer und LLM Engineer, die zwar ähnliche Aufgaben beschreiben, jedoch unterschiedliche Schwerpunkte haben. Der Machine Learning Engineer ist für das Erstellen und Trainieren von Modellen verantwortlich, während der
OpenAI Drops GPT-6 Implementation Guide for Startups
OpenAI hat einen umfassenden Implementierungsleitfaden für die GPT-6-Modelle veröffentlicht, der speziell auf Startups ausgerichtet ist, die die neueste KI-Technologie in ihre Produktionsabläufe integrieren möchten. Die Dokumentation bietet praktische Anleitungen zu Modellauswahl, Feinabstimmung und
Google: Gemini 4 soll deutlich vor Ende des Jahres starten
Google arbeitet an der Fertigstellung seines neuen KI-Modells Gemini 4, das laut DeepMind-Chef Koray Kavukcuoglu deutlich vor Ende 2026 veröffentlicht werden soll. Das Modell befindet sich derzeit in der Feinabstimmung, und die bisherigen Trainingsergebnisse sind vielversprechend, was eine frühzeiti
Top Companies Powering End-to-End AI Training Data Operations in 2026
Im Jahr 2026 spielen Unternehmen, die End-to-End-Lösungen für AI-Training-Daten anbieten, eine zentrale Rolle in der Entwicklung zuverlässiger KI-Modelle. Diese Firmen decken den gesamten Lebenszyklus der Trainingsdaten ab, von der Datenannotation über die Feinabstimmung bis hin zur Modellbewertung,
Updated Agent Sandbox Runtime and Upgrade Guidance Released for Self-Hosted AI Agent Platforms
FastGPT hat neue Richtlinien zur Agent Sandbox Runtime und zum Deployment veröffentlicht, die ab Version 4.16.0 gelten. Nutzer müssen den Agent-sandbox-proxy-Dienst aktualisieren und die Konfiguration für PORT und PREVIEW_PORT anpassen, um WebSocket- und HTTP-Verkehr zu trennen. Administratoren sind
Nvidia Research: AI Agent Control Beats Raw Model Power
In einer aktuellen Studie hat Nvidia herausgefunden, dass die Kontrolle von AI-Agenten wichtiger ist als die reine Leistungsfähigkeit der zugrunde liegenden Modelle. Diese Erkenntnis fordert Unternehmen dazu auf, ihre Strategien zur Implementierung von AI-Agenten zu überdenken. Durch gezielte Feinab
Calgary App Developer Expands AI Services to Help Canadian Businesses Move from AI Prototype to Production
Calgary App Developer hat sein Angebot an KI-Dienstleistungen erweitert, um kanadischen Unternehmen den Übergang von KI-Prototypen zu produktionsreifen Systemen zu erleichtern. Die neuen Services umfassen die Entwicklung von KI-Proof-of-Concepts und die Feinabstimmung von KI-Modellen, die darauf abz
Beyond Bots: Rethinking AI Support with a Hybrid AI Architecture
Der Artikel "Beyond Bots: Rethinking AI Support with a Hybrid AI Architecture" thematisiert die Herausforderungen herkömmlicher Chatbots und großer Sprachmodelle in KI-gestützten Support-Systemen, insbesondere hinsichtlich Datensicherheit und Antwortqualität. Um diesen Problemen zu begegnen, wird ei
Do We Need to Fine-tune Every LLM?
In dem Artikel "Do We Need to Fine-tune Every LLM?" wird die gängige Praxis von AI-Teams hinterfragt, bei Problemen mit Sprachmodellen sofort eine Feinabstimmung in Betracht zu ziehen. Stattdessen wird empfohlen, zunächst die spezifischen Ursachen für die Probleme zu analysieren, da diese variieren
RAG is Only as Good as its Search: Why AI Search is the Real Differentiator
In der Implementierung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) zeigt sich, dass Teams oft viel Zeit in die Auswahl und Feinabstimmung von Sprachmodellen investieren, jedoch häufig ungenaue Ergebnisse erhalten. Das Problem liegt nicht im Sprachmodell, sondern in der Retrieval-Schicht, die entscheide
Unsloth vs Axolotl vs TRL: 87% of Your Fine-Tuning VRAM Goes to a Tensor You Never Wrote
In dem Artikel "Unsloth vs Axolotl vs TRL: 87% of Your Fine-Tuning VRAM Goes to a Tensor You Never Wrote" wird aufgezeigt, dass bei der Feinabstimmung von KI-Modellen wie Llama 3.1 und gpt-oss-20b ein überwältigender Teil des VRAMs, nämlich 87,3% beziehungsweise 95,2%, für einen nicht sichtbaren Ten
The Big AI Labs Are Suddenly Competing with Your Own Data
In der aktuellen Debatte über Künstliche Intelligenz wird die Bedeutung offener Modelle für Wettbewerb, Sicherheit und nationale Souveränität hervorgehoben. Unternehmen nutzen Techniken wie überwachte und verstärkende Feinabstimmung, um generische KI-Modelle in spezialisierte Intelligenz zu transfor
Murati's 975B Model Fine-Tuned Itself on Launch Day — and Cracked the Top US Open-Weight Spot
Am Launchtag hat das neue 975B-Parameter-Modell „Inkling“ von Mira Murati’s Thinking Machines Lab eine bemerkenswerte Selbstoptimierung durch Feinabstimmung vorgenommen. Ziel des Modells war es, ein Lipogramm zu erstellen, das den Buchstaben „e“ konsequent vermeidet, was mit herkömmlichen Methoden n
Fine-tune video and image models at scale with NVIDIA NeMo Automodel and 🤗 Diffusers
Die Kooperation zwischen NVIDIA und Hugging Face hat zur Schaffung von NeMo Automodel geführt, einer offenen Trainingsbibliothek, die speziell für die Feinabstimmung von Diffusionsmodellen entwickelt wurde. Diese innovative Integration ermöglicht es Nutzern, Diffusionsmodelle direkt von der Hugging
DPO Fine-Tuning from First Principles in Python
Der Artikel "DPO Fine-Tuning from First Principles in Python" erläutert das Direct Preference Optimization (DPO) Verfahren als vereinfachte Methode zur Feinabstimmung großer Sprachmodelle (LLMs). Im Gegensatz zum traditionellen Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), das mehrere Modelle u
DPO vs SFT vs RLHF: Which Training Method Does Your Model Actually Need?
In dem Artikel "DPO vs SFT vs RLHF: Which Training Method Does Your Model Actually Need?" werden drei zentrale Methoden zur Feinabstimmung von Modellen untersucht: Supervised Fine-Tuning (SFT), Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) und Direct Preference Optimization (DPO). Der Autor hebt
GPT and Claude failed Bridgewater's finance tests because the right answers were never public
Bridgewater und das Thinking Machines Lab haben ein offenes KI-Modell entwickelt, das bei der Analyse finanzieller Dokumente führende kommerzielle Modelle übertrifft und kostengünstiger ist. Das Qwen3-235B-Modell erreicht eine Genauigkeit von fast 85 Prozent, was auf die Feinabstimmung mit internem
Presentation: Fine Tuning the Enterprise: Reinforcement Learning in Practice
In der Präsentation "Fine Tuning the Enterprise: Reinforcement Learning in Practice" stellen Will Hang und Wenjie Zi von OpenAI die Agent Reinforcement Fine-Tuning (RFT) Plattform vor, die darauf abzielt, die Leistung autonomer Agenten in unterschiedlichen Anwendungen zu optimieren. Im Gegensatz zu
Inside Target’s LLM-Based System for Semantic Matching in Marketing Forecast Pipelines
Target hat ein innovatives, KI-gestütztes System entwickelt, das auf großen Sprachmodellen basiert, um die Prognose von Marketingkampagnen zu optimieren. Das System identifiziert und bewertet ähnliche historische Kampagnen, bevor neue Kampagnen gestartet werden. Es wird von internen Marketing- und A
Accelerating Transformers Fine-Tuning with NVIDIA NeMo AutoModel
NVIDIA NeMo AutoModel ist eine offene Bibliothek, die auf dem NVIDIA NeMo Framework basiert und die Feinabstimmung von generativen KI-Modellen erheblich beschleunigt. Durch innovative Techniken wie Expert Parallelism, DeepEP und TransformerEngine-Kerne erzielt NeMo AutoModel eine Trainingsdurchsatzs
I Fine-Tuned One Model 3 Ways: The $50,000 Run Forgot More Than the $1,500 One
In einem Experiment wurde ein 8B-Modell auf drei verschiedene Arten feinjustiert: vollständige Feinabstimmung, LoRA und QLoRA. Die kostspielige Methode, die 50.000 Dollar kostete, zeigte zwar bei einem Benchmark eine leichte Überlegenheit, beeinträchtigte jedoch die allgemeinen Fähigkeiten des Model
RAG from Scratch [Part 2]: Loading — The Step Everyone Skips and Everyone Regrets
Der Artikel "RAG from Scratch [Part 2]: Loading — The Step Everyone Skips and Everyone Regrets" beleuchtet die oft vernachlässigte, aber entscheidende Phase des Ladens in der Entwicklung von RAG-Pipelines. Viele Entwickler orientieren sich an Tutorials mit einfachen Daten und sind frustriert, wenn s
YY Group Holding Accelerates Vertical Workforce AI Strategy with Investment in High-Performance NVIDIA Blackwell Architecture Infrastructure
YY Group Holding Limited hat eine strategische Investition in Hochleistungs-Hardware auf Basis der NVIDIA Blackwell-Architektur getätigt, um ihre vertikale Workforce-AI-Strategie voranzutreiben. Diese Infrastruktur nutzt die Tensor Core-Technologie von NVIDIA, um die Feinabstimmung eigener KI-Modell
Zero-Shot SAR-Optical Matching
In dem Artikel "Zero-Shot SAR-Optical Matching" wird die Fähigkeit vortrainierter Vision-Modelle untersucht, Satellitenbilder aus verschiedenen Sensoren, insbesondere Synthetic Aperture Radar (SAR) und optischen Bildern, ohne vorheriges Training zuzuordnen. Der Autor hebt die Unterschiede zwischen d
Workers are getting paid to teach AI how to do their jobs
In der aktuellen Entwicklung der künstlichen Intelligenz werden zunehmend Fachkräfte eingestellt, um AI-Modelle zu trainieren und zu optimieren. Diese neuen Arbeitsplätze, die von Hollywood-Drehbuchautoren bis zu Ärzten reichen, sind entscheidend, da große Sprachmodelle (LLMs) mehr Feinabstimmung be
Multitask AI models help robots tackle complex tasks with improved efficiency
Die Forschung des Toyota Research Institute zeigt, dass Multitask-KI-Modelle, auch große Verhaltensmodelle (LBMs) genannt, traditionelle Einzelaufgabenansätze in der Robotik deutlich übertreffen. Diese Modelle benötigen für vergleichbare Ergebnisse nur 3 bis 5 Mal weniger Trainingsdaten, was die Kos
RAG Chunking That Works: Semantic Splitting, Overlap, and Eval-Driven Tuning
Der Artikel "RAG Chunking That Works: Semantic Splitting, Overlap, and Eval-Driven Tuning" behandelt innovative Ansätze zur Verbesserung der Chunking-Techniken in der Retrieval-Augmented Generation (RAG). Die Autoren präsentieren Methoden zur semantischen Aufteilung von Texten, die es ermöglichen, r
RAG vs MCP: The Architectural Difference Every AI Developer Must Understand
Der Artikel "RAG vs MCP: The Architectural Difference Every AI Developer Must Understand" beleuchtet die grundlegenden Unterschiede zwischen den beiden Architekturansätzen RAG (Retrieval-Augmented Generation) und MCP (Model-Centric Paradigm). RAG kombiniert die Stärken von Informationsabruf und gene