Large Language Models: Technische GrundlagenSebastian Bader, Thomas Kirste
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Zusammenfassungen
Im Folgenden führen wir die nötigen Grundlagen für das Verständnis von Large Language Models kurz ein. Dies umfasst zum einen statistische Sprachmodelle, und zum anderen (tiefe) neuronale Netze.
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![]() Personen KB IB clear | Sandhini Agarwal , Dario Amodei , Amanda Askell , Yoshua Bengio , Christopher Berner , Tom B. Brown , Sébastien Bubeck , Varun Chandrasekaran , Mark Chen , Benjamin Chess , Rewon Child , Jack Clark , Aaron Courville , Kewal Dhariwal , Prafulla Dhariwal , Ronen Eldan , Johannes Gehrke , Aidan N. Gomez , Ian Goodfellow , Scott Gray , Tom Henighan , Ariel Herbert-Voss , Christopher Hesse , Eric Horvitz , Llion Jones , Lukasz Kaiser , Ece Kamar , Jared Kaplan , Gretchen Krueger , Peter Lee , Yin Tat Lee , Yuanzhi Li , Mateusz Litwin , Scott Lundberg , Benjamin Mann , Sam McCandlish , Arvind Neelakantan , Harsha Nori , Hamid Palangi , Niki Parmar , Illia Polosukhin , Alec Radford , Aditya Ramesh , Marco Tulio Ribeiro , Nick Ryder , Girish Sastry , Noam Shazeer , Pranav Shyam , Eric Sigler , Melanie Subbiah , Ilya Sutskever , Jakob Uszkoreit , Ashish Vaswani , Clemens Winter , Jeffrey Wu , Yi Zhang , Daniel M. Ziegler | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS) computer-generated text
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Beat und dieses Kapitel
Beat hat Dieses Kapitel während seiner Zeit am Institut für Medien und Schule (IMS) ins Biblionetz aufgenommen. Er hat Dieses Kapitel einmalig erfasst und bisher nicht mehr bearbeitet. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. Eine digitale Version ist auf dem Internet verfügbar (s.o.). Aufgrund der wenigen Einträge im Biblionetz scheint er es nicht wirklich gelesen zu haben. Es gibt bisher auch nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren.


Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS)





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