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Agentische KI ist ein fortschrittlicher Zweig der künstlichen Intelligenz, der Systeme befähigt, autonom zu handeln, Entscheidungen zu treffen und komplexe Aufgaben mit minimaler menschlicher Aufsicht zu erledigen. Im Gegensatz zur traditionellen KI analysieren agentische Systeme Daten, passen sich dynamischen Umgebungen an und führen mehrstufige Prozesse eigenständig und effizient aus.
Entdecken Sie autonome Fahrzeuge – selbstfahrende Autos, die mithilfe von KI, Sensoren und Konnektivität ohne menschliches Zutun betrieben werden. Erfahren Sie mehr über die wichtigsten Technologien, die Rolle der KI, die Integration von LLMs, Herausforderungen und die Zukunft des intelligenten Transports.
Wir haben die Schreibfähigkeiten von 5 beliebten Modellen, die in FlowHunt verfügbar sind, getestet und bewertet, um das beste LLM für Content-Erstellung zu finden.
Die Feinabstimmung von Modellen passt vortrainierte Modelle für neue Aufgaben durch kleinere Anpassungen an und reduziert so den Bedarf an Daten und Ressourcen. Erfahren Sie, wie Feinabstimmung Transferlernen nutzt, verschiedene Techniken, Best Practices und Bewertungsmetriken, um die Modellleistung in NLP, Computer Vision und mehr effizient zu verbessern.
Ein Metaprompt in der künstlichen Intelligenz ist eine hochrangige Anweisung, die dazu dient, andere Prompts für große Sprachmodelle (LLMs) zu generieren oder zu verbessern. Dadurch werden KI-Ausgaben optimiert, Aufgaben automatisiert und das mehrstufige Denken in Chatbots sowie Automatisierungs-Workflows verbessert.
Die Modell-Verkettung ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der mehrere Modelle sequenziell miteinander verbunden werden, sodass die Ausgabe eines Modells als Eingabe für das nächste Modell dient. Dieser Ansatz verbessert die Modularität, Flexibilität und Skalierbarkeit für komplexe Aufgaben in KI, LLMs und Unternehmensanwendungen.
Rekursives Prompting ist eine KI-Technik, die bei großen Sprachmodellen wie GPT-4 eingesetzt wird und es den Nutzern ermöglicht, Ausgaben durch wechselseitigen Dialog iterativ zu verfeinern, um qualitativ hochwertigere und genauere Ergebnisse zu erzielen.
Retrieval Augmented Generation (RAG) ist ein fortschrittliches KI-Framework, das traditionelle Informationsabrufsysteme mit generativen großen Sprachmodellen (LLMs) kombiniert. So kann die KI Texte generieren, die durch Integration von externem Wissen genauer, aktueller und kontextbezogener sind.
Die Spracherkennung in großen Sprachmodellen (LLMs) ist der Prozess, durch den diese Modelle die Sprache eines eingegebenen Textes identifizieren, um eine genaue Verarbeitung für mehrsprachige Anwendungen wie Chatbots, Übersetzungen und Inhaltsmoderation zu ermöglichen.
Die Textzusammenfassung ist ein grundlegender KI-Prozess, der umfangreiche Dokumente in prägnante Zusammenfassungen destilliert und dabei wichtige Informationen und Bedeutung bewahrt. Durch den Einsatz großer Sprachmodelle wie GPT-4 und BERT ermöglicht sie ein effizientes Management und Verständnis großer digitaler Inhalte mittels abstrakter, extraktiver und hybrider Methoden.
Trends in der KI-Technologie umfassen aktuelle und aufkommende Fortschritte in der künstlichen Intelligenz, einschließlich maschinellem Lernen, großen Sprachmodellen, multimodalen Fähigkeiten und generativer KI, die Branchen prägen und zukünftige technologische Entwicklungen beeinflussen.
