Effiziente Nutzung von Multi-KI-Agenten zur Entdeckung von Wissen über Domänen hinweg
Durch den Einsatz von auf Domänen spezialisierten KI-Agenten, die in einem einheitlichen Rahmen zusammenarbeiten, kann der Prozess der Wissensgewinnung und Entscheidungsfindung verbessert werden.
Eine empirische Studie zum katastrophalen Vergessen in großen Sprachmodellen während des kontinuierlichen Feinabstimmens
Große Sprachmodelle zeigen ein allgemeines Phänomen des katastrophalen Vergessens während des kontinuierlichen Feinabstimmens auf Instruktionsaufgaben. Die Schwere des Vergessens nimmt mit der Modellgröße zu, ist aber bei dekodierspezifischen Modellen wie BLOOMZ geringer als bei Encoder-Decoder-Modellen wie mT0. Allgemeine Instruktionsabstimmung kann das Vergessen in nachfolgenden Feinabstimmungsprozessen abmildern.
GenQ: Quantisierung in niedrigen Datensätzen mit generativen synthetischen Daten
GenQ führt eine neuartige Methode ein, die fortschrittliche generative KI-Modelle nutzt, um hochwertige Daten für die Quantisierung zu generieren und setzt neue Maßstäbe in datenfreier und datenknapper Quantisierung.
Die Wahrheit über die Cosinus-Ähnlichkeit von Einbettungen
Kosinus-Ähnlichkeit von Einbettungen kann zu beliebigen und daher bedeutungslosen Ähnlichkeiten führen.
Die Herausforderung der KI, Kybernetik im Ouroboros-Modell
Das Ouroboros-Modell bietet eine umfassende Perspektive für KI, um symbolische Einbettung und Hierarchie in der künstlichen Intelligenz zu verbessern.
Können große Sprachmodelle denken und planen?
Große Sprachmodelle bieten universelle ungefähre Abrufmöglichkeiten, aber keine prinzipielle Planungsfähigkeit.
Mensch vs. Maschine: Sprachmodelle und Kriegsspiele
Künstliche Intelligenz in Form von Sprachmodellen kann menschliche Entscheidungsfindung im Kriegsspiel simulieren, zeigt jedoch qualitative Unterschiede.
Analyse der Leistung von ChatGPT für Diskursanalyse in Dialogen
ChatGPT zeigt gute Leistung bei der Identifizierung von Themenstrukturen in allgemeinen Gesprächen, aber Schwierigkeiten bei spezifischen Themen. Es versteht hierarchische rhetorische Strukturen nur linear.
Auf der Suche nach der Wahrheit: Ein Verhöransatz zur Halluzinationsentdeckung
Die Methode InterrogateLLM ermöglicht die effektive Entdeckung von Halluzinationen in großen Sprachmodellen.
SceneCraft: Ein LLM-Agent zur Synthese von 3D-Szenen als Blender-Code
SceneCraft ist ein LLM-Agent, der Textbeschreibungen in ausführbaren Python-Skripten für Blender umwandelt, um komplexe 3D-Szenen zu rendern.