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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.

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Wiederholungsstrafe und Dekodierungskontrollen

Dekodierungskontrollen sind die Knöpfe, die entscheiden, wie ein Sprachmodell jedes nächste Wort aus seiner Wahrscheinlichkeitsverteilung auswählt.

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ALiBi-Positionsbias

ALiBi (Attention with Linear Biases) ist eine clevere Möglichkeit, Transformatoren ein Gefühl für die Wortreihenfolge ohne traditionelle Positionseinbettungen zu vermitteln.

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Aufmerksamkeit bei mehreren Abfragen

Multi-Query Attention (MQA) ist eine speichersparende Variante der Transformer-Aufmerksamkeit, die einen Schlüssel- und Wertesatz für alle Aufmerksamkeitsköpfe gemeinsam nutzt.

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Satzstück-Tokenisierung

SentencePiece ist ein sprachunabhängiger Tokenizer, der lernt, Rohtext direkt aus Daten in Teilwortteile aufzuteilen, ohne auf Leerzeichen angewiesen zu sein.

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WordPiece-Tokenisierung

WordPiece ist der Unterwort-Tokenisierungsalgorithmus, der BERT und viele Google-Modelle antreibt und Wörter in wiederverwendbare Fragmente aufteilt, sodass ein Modell jedes… verarbeiten kann.

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Satz-BERT-Einbettungen

Satz-BERT (SBERT) passt BERT an, um einen einzelnen Vektor fester Länge für einen gesamten Satz zu erzeugen, sodass die Bedeutung mit der schnellen Kosinusähnlichkeit verglichen werden kann.

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T5 und Text-zu-Text-Übertragung

T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) von Google im Jahr 2019 definiert jede NLP-Aufgabe, Übersetzung, Zusammenfassung, Klassifizierung und sogar Regression als Fütterung neu.

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Suche nach dichten Passagen

Dense Passage Retrieval (DPR) findet relevanten Text, indem es die Bedeutung einer Frage und Passagen als numerische Vektoren vergleicht, nicht als übereinstimmende Wörter.

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BM25 und lexikalisches Abrufen

BM25 ist die klassische schlüsselwortbasierte Ranking-Funktion, die Dokumente danach bewertet, wie oft Suchbegriffe vorkommen, angepasst an die Seltenheit der Begriffe und die Länge des Dokuments.

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Hypothetische Dokumenteneinbettungen von HyDE

HyDE verbessert das Abrufen, indem es zunächst ein Sprachmodell auffordert, sich ein gefälschtes Antwortdokument vorzustellen, und dann mit der Einbettung dieses Dokuments statt mit dem Rohmaterial sucht.

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Spekulative Dekodierungsentwurfsmodelle

Bei der spekulativen Dekodierung wird ein kleines, schnelles „Entwurfs“-Modell verwendet, um mehrere bevorstehende Token zu erraten, die dann ein großes Modell in einem Durchgang überprüft.

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Lookahead-Dekodierung

Die Lookahead-Dekodierung beschleunigt die LLM-Generierung ohne zusätzlichen Modellentwurf, indem mehrere zukünftige Token mithilfe von N-Grammen parallel erraten und überprüft werden.

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