OpenAIs GPT-4.1: Rückschritt bei der Ausrichtung?
GPT-4.1, das 'sich an Anweisungen hält', könnte weniger zuverlässig sein als Vorgänger. Untersuchungen zeigen potenzielle Fehlausrichtungen und werfen Fragen zur KI-Entwicklung auf.
Tag: Fine-Tuning
GPT-4.1: Mehr Sorge als Fortschritt?
OpenAI's GPT-4.1 zeigt laut Tests Inkonsistenzen im Vergleich zu Vorgängermodellen. Dies wirft Fragen nach Zuverlässigkeit und Sicherheit auf, insbesondere nach dem Fine-Tuning mit unsicheren Daten.
KI-Modelle: Aufstieg im Unternehmen
Gartner prognostiziert, dass Unternehmen kleinere, spezialisierte KI-Modelle dreimal häufiger nutzen werden als große Sprachmodelle (LLMs), um Kosten zu senken und Ressourcen zu optimieren. Daten spielen dabei eine Schlüsselrolle, und CIOs müssen die Datenstrategie anpassen.
Biologische Geheimnisse: Sprachmodelle für Einzelzellen
C2S-Scale: Open-Source-Sprachmodelle lesen und schreiben biologische Daten auf Einzelzellenebene, um das Verständnis von Krankheiten zu revolutionieren.
KI-Power entfesseln: LLMs lokal auf Ihrem Mac
Führen Sie DeepSeek und andere LLMs lokal auf Ihrem Mac aus. Profitieren Sie von Datenschutz, Leistung und Kosteneffizienz. Eine umfassende Anleitung zur lokalen LLM-Ausführung.
Hugging Face: KI-Modelle entdecken & verstehen
Die KI-Entwicklung schreitet rasant voran. Schritt zu halten ist schwer. Hugging Face vereinfacht die Entdeckung und den Zugang zu neuesten KI-Modellen und Konzepten, besonders bei Sprachmodellen. Es ist ein unverzichtbarer Kompass in diesem dynamischen Feld und dient als zentraler Hub für Forscher, Entwickler und Enthusiasten.
LLMs: Feinabstimmung, Merging & neue Fähigkeiten
Große Sprachmodelle (LLMs) wie Llama und Mistral sind vielseitig, aber für Fachgebiete wie Materialwissenschaften unzureichend. Dieser Artikel untersucht Feinabstimmungsstrategien (CPT, SFT, DPO, ORPO) und Modell-Merging (insbesondere SLERP) zur Domänenanpassung. Es zeigt sich, dass Merging, vor allem bei größeren Modellen, synergistische Effekte und neue Fähigkeiten freisetzen kann, was durch Experimente belegt wird.
Geminis Werkzeuge für bessere KI-Angriffe nutzen
Forscher nutzen Googles Gemini Fine-Tuning-Funktion, um automatisch effektivere Prompt-Injection-Angriffe zu erstellen. Diese 'Fun-Tuning'-Methode missbraucht die API, um Schwachstellen in Closed-Weight-Modellen wie Gemini aufzudecken und auszunutzen, was die manuelle Angriffserstellung umgeht und die Sicherheit von LLMs herausfordert.
Mistral AI erhöht Einsatz: Neuer Open-Source-KI-Rivale
Mistral AI veröffentlicht Mistral Small 3.1, ein leistungsstarkes Open-Source-Modell unter Apache 2.0-Lizenz. Mit großem Kontextfenster und hoher Inferenzgeschwindigkeit fordert es proprietäre Modelle wie Gemma 3 und GPT-4o Mini heraus und unterstreicht die strategische Bedeutung von Open-Source-KI und Fine-Tuning für spezialisierte Anwendungen.
Feinabstimmung von Gemma: Tipps & Tricks
Feinabstimmung (Fine-Tuning) großer Sprachmodelle (LLMs) bietet Vorteile gegenüber RAG-Systemen. Dieser Artikel behandelt praktische Aspekte, Herausforderungen, Anwendungsfälle (z.B. Wissensmanagement, Codegenerierung) und Techniken wie LoRA, Quantisierung und GRPO. Erfahren Sie mehr über Hardware-Anforderungen, Bereitstellung und Kosten für die Feinabstimmung von Modellen wie Gemma.