Masiar Ighani

Die quantitativen Angaben in den Bezeichnungen von Large Language Models (LLMs) wie „LLama2 70B“ beziehen sich in der Regel auf die Anzahl der Parameter, über die das Modell verfügt. In diesem spezifischen Beispiel steht „70B“ für 70 Milliarden Parameter. Was sind Parameter in einem LLM? Beispielhafte Bedeutung der Parameteranzahl Es ist jedoch wichtig zu beachten,

In der Welt des maschinellen Lernens ist Backpropagation ein zentrales Konzept, das den Kern vieler moderner KI-Anwendungen bildet. Dieser Artikel bietet einen tiefgehenden Einblick in die Funktionsweise von Backpropagation und erklärt, warum es so entscheidend für das Training neuronaler Netzwerke ist. Was ist Backpropagation? Backpropagation, kurz für „backward propagation of errors“, ist ein Algorithmus, der

Reinforcement Learning from Human Feedback: Ein detaillierter Einblick In der Welt des maschinellen Lernens ist Reinforcement Learning (RL) eine bekannte Methode, bei der ein Modell durch Belohnungen lernt, bestimmte Aktionen auszuführen. Eine besondere Variante davon ist das „Reinforcement Learning from Human Feedback“ (RLHF). In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick darauf, wie genau RLHF

Pretraining vs. Fine-Tuning in der Künstlichen Intelligenz: Ein Tiefblick In der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere im Bereich der Sprachmodelle, spielen zwei Schlüsselkonzepte eine entscheidende Rolle: Pretraining und Fine-Tuning. Diese beiden Phasen sind entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger KI-Modelle. In diesem Blog-Beitrag werden wir den Unterschied zwischen diesen beiden Phasen untersuchen und verstehen, warum

Der Self-Attention-Mechanismus ist ein zentraler Bestandteil der Transformer-Architektur und spielt eine entscheidende Rolle beim Verständnis von Sprache in Large Language Modellen. Um diesen Mechanismus zu erklären, verwenden wir ein vereinfachtes Beispiel: Stellen Sie sich vor, Sie haben einen Satz: „Der Hund sah den Ball.“ Der Self-Attention-Mechanismus in einem Transformer-Modell ermöglicht es, jedes Wort im Kontext

Positional Encoding ist ein wichtiges Konzept in Large Language Modellen (LLMs), insbesondere in solchen, die auf der Transformer-Architektur basieren, wie beispielsweise GPT-Modelle. Es spielt eine entscheidende Rolle bei der Interpretation von Texten, indem es dem Modell Kontext über die Position der Wörter in einem Satz oder Absatz gibt. Was ist Positional Encoding? Warum wird Positional