Malaysias Chance: KI-Revolution dank Open Source
Malaysia kann Chinas Open-Source-KI-Revolution nutzen, um Innovationen zu fördern, Datenautonomie zu stärken und kulturelle Sensibilität zu gewährleisten.
Tag: Fine-Tuning
Der Deepseek-R1-Effekt: Innovation bei LLMs
Die Analyse beleuchtet die Rolle von Deepseek-R1 bei der Beschleunigung von Forschung und Entwicklung im Bereich Reasoning-fähiger Sprachmodelle durch effizientes Training und neuartige Techniken.
Personalisierte KI mit RFT von OpenAI
Nutzen Sie RFT von OpenAI, um o4-mini für Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen anzupassen. Erstellen Sie private, maßgeschneiderte KI-Lösungen.
Wissensdestillation: KI-Modelle lernen voneinander
Wie können große KI-Modelle Wissen an kleinere, effizientere übertragen?
Nvidias neues Open-Source-Modell übertrifft DeepSeek-R1
Nvidias Llama-Nemotron Modelle übertreffen DeepSeek-R1. Details zum Training mit 140.000 H100-Stunden wurden offengelegt. Diese Open-Source-Modelle bieten hohe Inferenzleistung und Speichereffizienz.
Microsofts kleines Modell überrascht: Mathe-Cheat-Code
Microsofts kleinere Modelle beeindrucken mit erstaunlichen Fähigkeiten, trainiert auf einem überraschend kleinen Datensatz. Ein 'Mathe-Cheat-Code' mit beeindruckender Leistung.
LlamaCon: Einblick in die LLM-Landschaft
Die LlamaCon von Meta bot Einblicke in LLMs und Multimodalität. Obwohl keine neuen Modelle vorgestellt wurden, wurden die Zukunftsaussichten dieser Technologie diskutiert.
DeepSeek: KI-Revolution für Unternehmen
DeepSeek revolutioniert die KI-Nutzung für Unternehmen durch kostengünstige Foundation Models. Dies senkt Einstiegshürden, fördert Innovation und beschleunigt die Verbreitung von KI-Anwendungen, während Datenschutzbedenken und ethische Aspekte berücksichtigt werden müssen.
Microsoft Phi-4: Kompaktes Kraftpaket für Schlussfolgerungen
Microsoft Research hat Phi-4-reasoning-plus vorgestellt, ein quelloffenes Sprachmodell, das für Aufgaben entwickelt wurde, die strukturiertes Denken erfordern. Das Modell basiert auf Phi-4 und integriert überwachtes Feintuning und Reinforcement Learning, was zu deutlichen Leistungsverbesserungen in Mathematik, Wissenschaft, Programmierung und Logik führt.
Amazon Nova Modelle anpassen
Dieser Artikel untersucht die Anpassung von Amazon Nova-Modellen zur präziseren Werkzeugnutzung über Amazon Bedrock, um die Entscheidungsfindung autonomer Agenten zu verbessern.