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Klein, aber fein

Weniger Parameter, solide Leistung: Wie kompakte Sprachmodelle die Giganten herausfordern
René Peinl
Erstpublikation in: c't 26/23
Publikationsdatum:
local web 
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iconZusammenfassungen

Eine Zeitlang kannte die Parameterzahl großer Sprachmodelle nur eine Richtung: steil nach oben. Mehr Parameter bedingen mehr und hochwertigere Fähigkeiten, so die Überzeugung. Doch 2023 schlug die Stunde der mittelgroßen Sprach-KIs: Sie sind genügsam – und erstaunlich konkurrenzfähig.
Von Klappentext im Text Klein, aber fein (2023)

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Begriffe
KB IB clear 		AlexNet , AlphaGo , Chain of Thought , Chat-GPT , Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS)computer-generated text , Generative Pretrained Transformer 3 (GPT-3) , Generative Pretrained Transformer 4 (GPT-4) , Google , Hardwarehardware , Künstliche Intelligenz (KI / AI)artificial intelligence , LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) , Moore's lawMoore's law , Multiple-Choice-Fragen , Neuronneuron , Neuronales Netzneural network , Perceptron , prompt engineering , reinforcement learning , RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

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Nicht erwähnte Begriffe
GMLS & Bildung, GMLS & Schule, supervised learning, unsupervised learning

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