In dieser Folge diskutieren Sigurd Schacht und Carsten Lanquillon, wie Künstliche Intelligenz ihren beruflichen Alltag verändert hat. Vom Einsatz modernster Sprachmodelle bis zur Integration in gängige Arbeitsprozesse – die beiden Hosts reflektieren über ihre Erfahrungen, Vorteile und überraschende Erkenntnisse. Bleiben Sie gespannt, wie KI heute tatsächlich genutzt wird und was noch kommen könnte!

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In dieser Episode von "Knowledge Science" tauchen Sigurd Schacht und Carsten Lanquillon tief in die Welt der Modellquantisierung und Adapterintegration bei Apple ein. Sie sprechen über die Architektur von Apple Intelligence, warum diese Interessant ist und ein revolutionären Ansatz entspricht. Zusätzlich diskutieren sie das revolutionäre DataComp LM Projekt, das auf die Optimierung von Trainingsdaten für KI-Modelle fokussiert ist. Wie können kleine, hochqualitative Datensätze die Leistung großer Sprachmodelle steigern und welche zukünftigen Entwicklungen sind zu erwarten? Antworten und Insights gibt's in dieser spannenden Folge.

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In dieser Folge unseres Podcasts talken Sigurd Schacht und Carsten Lanquillon über die spannende Veröffentlichung von LAMA 3.1 durch META und den neuen Ansatz, leistungsstarke Sprachmodelle mittels Mixture of Agents zu optimieren.

Wir beleuchten die Vorteile und Herausforderungen dieser Technologie und diskutieren über die Auswirkungen auf die zukünftige Nutzung von KI in Europa. Hörenswert für alle, die sich für die neuesten Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz interessieren!

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In dieser Episode von Knowledge Science tauchen Sigurd Schacht und Carsten Lanquillon tief in das faszinierende Phänomen des "Grokking" ein. Was passiert, wenn neuronale Netze über den Punkt des Overfittings hinaus trainiert werden?

Entdecken Sie die versteckten Potenziale und wie dieser Zustand zu einem unerwarteten Leistungssprung führen kann.

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In dieser Episode nutzen wir die Chance, die Doktorandinnen und Doktoranden der Forschungsgruppe Prof. Schacht zu Wort kommen zu lassen. Die in einer Live-Panel-Diskussion Ihre Forschungsthemen vorgestellt haben.

Die Paneldiskussion ist im Rahmen des Digital Nürnberg Festivals am 2.7. auf dem Research Day des AN-KIT der HS Ansbach live aufgezeichnet worden. Folgende Promovierenden haben Ihren Bereich vorgestellt.

Fabian Maag – AI Alignment / Interpretability
Sudarshan Kamath Barkur: AI Safety mit Fokus auf LLMs (Aufbau Pattern-DB)
Betiel Woldai – Moralisches und Ethische Leitplanken für LLMs (LLM Controllability)
Sandra Nuißl – Evaluationsmetriken für Übersetzungen
Wanwei Lin – Multi-Agenten zur Optimierung der Automatisierung im Supply-Chain Management
(Sophie Henne – BIAS Detection in Daten)

Hören Sie rein.

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In dieser faszinierenden Episode erkunden Sigurd Schacht und Carsten Lanquillon, wie Anthropic's Forschung zur Interpretierbarkeit von KI es ermöglicht, Sprachmodelle auf Konzeptebene zu manipulieren. Sie diskutieren das aufsehenerregende Golden Gate Claude-Experiment, bei dem ein Sprachmodell dazu gebracht wurde, in jeder Konversation die Golden Gate Bridge zu erwähnen, und erörtern die weitreichenden Implikationen dieser Technologie für die Zukunft der KI-Steuerung und -Sicherheit.

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In der aktuellen Episode von "Knowledge Science" tauchen Sigurd Schacht und Carsten Lanquillon tief in die mysteriösen Tiefen der Transformer-Modelle ein.

Sie sprechen über Logit Lens eine Methode, mittels der man die Aktivierungen der einzelnen Neuronen und Token besser verstehen kann, um mehr über den Denkprozess dieser großen Sprachmodelle zu erfahren.

Mit wertvollen Insights bieten sie eine spannende Reise in die Welt der mechanistischen Interpretierbarkeit und wie aktuelle Tools wie die Transformer Lens dabei helfen können.

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Englisch Version - The German Version also exists, but the content differs minimally:
AI-generated News of the Day. The Pulse is an experiment to see if it is interesting to get the latest news in 5 min. small packages generated by an AI every day.

It is completely AI-generated. Only the content is curated. Carsten and I select suitable news items. After that, the manuscript and the audio file are automatically created.

Accordingly, we cannot always guarantee accuracy.

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