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Emergenz in der KI bezeichnet anspruchsvolle, systemweite Muster und Verhaltensweisen, die nicht explizit programmiert wurden und aus den Interaktionen der Systemkomponenten entstehen. Diese emergenten Verhaltensweisen stellen Herausforderungen hinsichtlich Vorhersagbarkeit und Ethik dar und erfordern Schutzmaßnahmen und Richtlinien, um ihre Auswirkungen zu steuern.
Entdecken Sie, wie sich KI von Sprachmodellen zu Systemen entwickelt hat, die GUIs und Webbrowser navigieren – mit Einblicken in Innovationen, Herausforderungen und die Zukunft der Mensch-Computer-Interaktion, diskutiert vom FlowHunt-Team.
Ein Foundation AI Model ist ein groß angelegtes Machine-Learning-Modell, das auf riesigen Datenmengen trainiert wurde und an eine Vielzahl von Aufgaben anpassbar ist. Foundation-Modelle haben die KI revolutioniert, indem sie als vielseitige Basis für spezialisierte KI-Anwendungen in Bereichen wie NLP, Computer Vision und mehr dienen.
Das Model Context Protocol (MCP) ist eine offene Standard-Schnittstelle, die es großen Sprachmodellen (LLMs) ermöglicht, sicher und konsistent auf externe Datenquellen, Werkzeuge und Funktionen zuzugreifen, und fungiert dabei als „USB-C“ für KI-Systeme.
Erfahren Sie mehr über Mistral AI und die LLM-Modelle, die sie anbieten. Entdecken Sie, wie diese Modelle eingesetzt werden und was sie besonders macht.
Entdecken Sie, wie MIT-Forscher große Sprachmodelle (LLMs) mit neuen Erkenntnissen über menschliche Überzeugungen, neuartigen Werkzeugen zur Anomalieerkennung und Strategien zur Anpassung von KI-Modellen an die Erwartungen der Nutzer in verschiedenen Branchen voranbringen.
Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) ist ein innovativer Ansatz in der KI und NLP, der es ermöglicht, große vortrainierte Modelle an spezifische Aufgaben anzupassen, indem nur ein kleiner Teil ihrer Parameter aktualisiert wird. Dadurch werden die Rechenkosten und die Trainingszeit für eine effiziente Bereitstellung reduziert.
