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155 Leitfäden in einfachem Englisch, strukturierte Lernpfade und eine offene Bibliothek – erstellt von einer unabhängigen gemeinnützigen Organisation 501(c)(3), damit jeder moderne KI verstehen kann.

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Fünf ergebnisorientierte Kurse

Jeder Kurs umfasst explizite Ergebnisse, abgebildete Kompetenzen, Übungsaktivitäten und einen angewandten Schlussstein.

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155 von 1019 Anleitungen angezeigt. Filtern Sie nach Titel oder suchen Sie oben.

Sprach-KI

Direkte Präferenzoptimierung

Direct Preference Optimization (DPO) ist eine Möglichkeit, Sprachmodelle an menschlichen Präferenzen auszurichten, ohne ein separates Belohnungsmodell zu trainieren oder…

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Belohnungsmodellierung

Ein Belohnungsmodell ist ein neuronales Netzwerk, das darauf trainiert ist, vorherzusagen, wie gut eine KI-Reaktion ist, und das als automatisierter Ersatz für das menschliche Urteil fungiert.

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Proximale Richtlinienoptimierung

Proximal Policy Optimization (PPO) ist der Reinforcement-Learning-Algorithmus, der am häufigsten mit der Feinabstimmung von Sprachmodellen anhand menschlichen Feedbacks in Verbindung gebracht wird.

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Strahlsuche

Die Strahlsuche ist eine Dekodierungsstrategie, die bei jedem Schritt die mehreren vielversprechendsten Teilsequenzen beibehält, anstatt sich gierig auf eine festzulegen.

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Kern- und Top-k-Probenahme

Nucleus (Top-P) und Top-K-Sampling sind Dekodierungsmethoden, die der Textgenerierung kontrollierte Zufälligkeit hinzufügen, indem sie einschränken, welche Token ausgewählt werden können.

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Maskierte Sprachmodellierung

Die maskierte Sprachmodellierung bringt einer KI bei, absichtlich versteckte Wörter unter Verwendung des gesamten umgebenden Kontexts, sowohl links als auch rechts, einzufügen.

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Vorhersage des nächsten Tokens

Die Vorhersage des nächsten Tokens ist das täuschend einfache Ziel hinter GPT-Modellen: Erraten Sie unter Berücksichtigung aller bisherigen Erkenntnisse den nächsten Textblock.

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Sequenz-zu-Sequenz-Modelle

Sequenz-zu-Sequenz-Modelle ordnen eine Sequenz einer anderen mit möglicherweise unterschiedlicher Länge zu, z. B. der Übersetzung eines Satzes oder der Zusammenfassung eines Dokuments.

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Encoder-Decoder-Architekturen

Encoder-Decoder-Architekturen teilen ein Modell in zwei Hälften: eine, die eine Eingabe liest und in eine umfangreiche interne Darstellung komprimiert, und eine…

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Queraufmerksamkeit

Queraufmerksamkeit ist der Mechanismus, der es einer Sequenz ermöglicht, eine andere zu betrachten: Ein Decoder, der Text generiert, kann sich um die Darstellung der Eingabe durch einen Encoder kümmern.

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Katastrophales Vergessen

Von katastrophalem Vergessen spricht man, wenn ein neuronales Netzwerk eine neue Aufgabe lernt und plötzlich seine Fähigkeit verliert, Aufgaben auszuführen, die es bereits gemeistert hat.

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