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Feinabstimmung
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Fine-Tune an Open Source LLM with Claude Code/Codex
Der Artikel "Fine-Tune an Open Source LLM with Claude Code/Codex" behandelt die Feinabstimmung (Fine-Tuning) von Open-Source-Sprachmodellen (LLMs) mithilfe der Claude-Code- und Codex-Technologien. Er erklärt, wie Entwickler diese Modelle an spezifische Anwendungsfälle anpassen können, um die Leistun
LoRA, QLoRA, DoRA — Which Fine-Tuning Method Should You Actually Use?
In dem Artikel "LoRA, QLoRA, DoRA — Which Fine-Tuning Method Should You Actually Use?" werden verschiedene Methoden zur Feinabstimmung von KI-Modellen untersucht. LoRA (Low-Rank Adaptation) ermöglicht eine effiziente Anpassung von Modellen, indem nur ein kleiner Teil der Parameter aktualisiert wird,
The 4 Parameter-Efficient Fine-Tuning Methods: How to Adapt LLMs 100× Faster
Der Artikel "The 4 Parameter-Efficient Fine-Tuning Methods: How to Adapt LLMs 100× Faster" behandelt innovative Ansätze zur effizienten Feinabstimmung von großen Sprachmodellen (LLMs). Die vorgestellten Methoden zielen darauf ab, den Anpassungsprozess erheblich zu beschleunigen, indem sie den Parame
The 6-Stage Journey: How Pre-Training Creates AI Intelligence from Scratch
Der Artikel "The 6-Stage Journey: How Pre-Training Creates AI Intelligence from Scratch" beschreibt den Prozess der Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) durch ein sechsstufiges Pre-Training-Modell. In den ersten Phasen wird eine große Menge an Daten gesammelt und aufbereitet, um ein umfassendes
Master LoRA: Fine-Tune Giant AI Models on Your Laptop (Complete Guide)
"Master LoRA: Fine-Tune Giant AI Models on Your Laptop (Complete Guide)" ist ein umfassender Leitfaden, der sich mit der Feinabstimmung großer KI-Modelle unter Verwendung der Low-Rank Adaptation (LoRA) Technik beschäftigt. Der Autor erklärt, wie Nutzer auch auf leistungs schwächeren Geräten, wie Lap
Zhipu AI's GLM-Image uses "semantic tokens" to teach AI the difference between a face and a font
Zhipu AI hat mit GLM-Image ein bahnbrechendes KI-Modell entwickelt, das "semantische Tokens" nutzt, um zwischen Gesichtern und Schriftarten zu unterscheiden. Mit 16 Milliarden Parametern kombiniert das Modell ein autoregressives Sprachmodell mit einem Diffusionsdecoder, wodurch die Bildgenerierung o
How to Scale Your LLM Usage
Der Artikel "How to Scale Your LLM Usage" behandelt Strategien zur effektiven Nutzung von großen Sprachmodellen (LLMs) in verschiedenen Anwendungen. Er betont die Bedeutung der richtigen Infrastruktur, um die Leistung und Effizienz zu maximieren. Zudem werden Methoden zur Optimierung der Modellanpas
Manulife wählt Adaptive ML als Reinforcement-Learning-Engine, um Unternehmens-KI zu skalieren
Manulife hat Adaptive ML als Reinforcement-Learning-Engine ausgewählt, um seine Unternehmens-KI-Plattform zu skalieren und die KI-Technologie weiterzuentwickeln. Diese Partnerschaft ermöglicht eine Echtzeit-Optimierung der Modelle, was die Anpassung von KI-Lösungen zur Wertsteigerung und Verbesserun
Comprehensive LLM Finetuning Guide 2025
Der "Comprehensive LLM Finetuning Guide 2025" bietet eine umfassende Anleitung zur Feinabstimmung von großen Sprachmodellen (LLMs). Der Leitfaden behandelt grundlegende Konzepte und Techniken, die für die Anpassung von LLMs an spezifische Aufgaben und Datensätze erforderlich sind. Er erläutert die v
Deploy Scalable Application on Databricks Apps integrated with FastAPI
Der Artikel behandelt die Bereitstellung skalierbarer generativer Anwendungen auf Databricks Apps in Kombination mit FastAPI. Databricks wird als optimale Plattform hervorgehoben, da sie leistungsstarke Funktionen für die Verarbeitung großer Datenmengen und maschinelles Lernen bietet. Die Integratio
Fine-Tuning a Quantized LLM with LoRA: The Phi-3 Mini Walkthrough
Der Artikel "Fine-Tuning a Quantized LLM with LoRA: The Phi-3 Mini Walkthrough" behandelt die effiziente Anpassung eines quantisierten großen Sprachmodells (LLM) mithilfe von Low-Rank Adapters (LoRA), wobei das Phi-3-Mini-4K-Instruct-Modell von Microsoft im Mittelpunkt steht. Der Prozess beginnt mit
Beyond Brute Force: 4 Secrets to Smaller, Smarter, and Dramatically Cheaper AI
Der Artikel "Beyond Brute Force: 4 Secrets to Smaller, Smarter, and Dramatically Cheaper AI" beleuchtet die Herausforderungen bei der Umwandlung großer Sprachmodelle (LLMs) in spezialisierte Experten und präsentiert die Methode der "On-Policy-Destillation" als vielversprechende Lösung. Diese Technik
The Hidden Knobs: How LLM Parameters Dictate Your AI’s Response
Der Artikel "The Hidden Knobs: How LLM Parameters Dictate Your AI’s Response" beleuchtet die entscheidende Rolle von Parametern in großen Sprachmodellen (LLMs) und deren Einfluss auf die generierten Antworten. Er erklärt, dass diese Parameter wie unsichtbare Regler fungieren, die das Verhalten und d
10 Underground AI/ML Tools That Actually 100x Developer Productivity
In dem Artikel "10 Underground AI/ML Tools That Actually 100x Developer Productivity" wird aufgezeigt, dass AI/ML-Entwickler über 60% ihrer Zeit mit Infrastrukturaufgaben verbringen, anstatt sich auf die Entwicklung intelligenter Modelle zu konzentrieren. Um diesen Zeitverlust zu minimieren, haben s
AI models can mimic famous authors’ writing styles using just two books for training
Eine neue Studie von Forschern der Stony Brook University und der Columbia Law School zeigt, dass KI-Modelle, die lediglich auf zwei Büchern trainiert wurden, in der Lage sind, den Schreibstil berühmter Autoren so überzeugend zu imitieren, dass Leser diese Texte oft den Arbeiten professioneller Imit