Mit dem rasanten Aufstieg der Generativen KI (GenKI) hat sich PromptLayer, ein New Yorker Startup, schnell im aufstrebenden Bereich des Prompt Engineerings etabliert. Prompt Engineering bezeichnet die Kunst, präzise Anweisungen für KI-Chatbots zu formulieren, um hilfreiche Ergebnisse zu erzielen. Die Gründer von PromptLayer, Jared Zoneraich und Jonathan Pedoeem, entwickelten ursprünglich ein Tool, um ihre eigenen...

Mit der rasanten Entwicklung generativer KI ändert sich die traditionelle Vorstellung, dass "größer gleich besser" ist. Mehrere führende KI-Wissenschaftler haben kürzlich erklärt, dass die Methode, die KI-Leistung einfach durch Erhöhung der Datenmenge und Rechenleistung zu verbessern, an ihre Grenzen stößt und neue technologische Durchbruchsrichtungen sich abzeichnen. Ilya Sutskever, Mitbegründer von Safe Superintelligence und OpenAI, hat kürzlich die Ansicht vertreten, dass herkömmliche Pretraining-Methoden ein Performance-Plateau erreicht haben. Diese Aussage ist besonders bemerkenswert, da er...

Microsoft hat kürzlich ein Zero-Shot Text-to-Speech (TTS)-Modell namens VALL-E 2 veröffentlicht, das in der Technologiebranche für Aufsehen gesorgt und als Meilenstein im Bereich TTS angesehen wird. Die Innovation von VALL-E 2 liegt in seiner Zero-Shot-Lernfähigkeit: Mit nur einer kurzen Sprachprobe eines unbekannten Sprechers kann es die Stimme imitieren und beliebige Texte sprechen, wobei eine erstaunliche sofortige Imitation und Encoder-Gruppierung erreicht wird. Es wurde auch die wiederholungs-erkennende Stichprobenahme verbessert, um die Dekodierungsstabilität zu erhöhen und den Datenbedarf zu reduzieren. In Tests mit subjektiven Bewertungen und objektiven Kennzahlen übertraf VALL-E 2 seine Vorgängermodelle.

Googles neu veröffentlichtes NeuralGCM-Modell erzielt einen bedeutenden Durchbruch in der Wettervorhersage. Es ist 100.000-mal effizienter als herkömmliche physikalische Modelle – ein Fortschritt, der dem der letzten 25 Jahre im Bereich Hochleistungsrechnen entspricht. Durch die Kombination von Machine Learning und physikalischer Modellierung kann NeuralGCM den Zustand der Erdatmosphäre schnell und präzise simulieren, insbesondere bei Vorhersagen von 2 bis 15 Tagen, und übertrifft dabei die Genauigkeit bestehender Modelle. Das Modell zeichnet sich zudem durch eine erheblich schnellere Ausführungsgeschwindigkeit und geringere Kosten aus: Es ist etwa 3500-mal schneller und kostengünstiger als herkömmliche Modelle.

Ein Techniker wurde in einer koreanischen Anlage zur Sortierung von landwirtschaftlichen Produkten von einem Roboter versehentlich für eine Kiste Gemüse gehalten und getötet. Der Vorfall ereignete sich vor der Inbetriebnahme der Anlage und führte zu Forderungen nach besseren Sicherheitsmaßnahmen. Die Sicherstellung umfassender Sicherheitsvorkehrungen ist bei der breiten Anwendung von Robotern von entscheidender Bedeutung.

Definieren Sie Ihre Bedürfnisse, um Vermutungen durch GPT zu reduzieren. Stellen Sie zuverlässige Referenzmaterialien bereit, um frei erfundene Antworten zu vermeiden. Teilen Sie komplexe Aufgaben in mehrere Unteraufgaben auf. Geben Sie GPT Zeit zum Nachdenken und fordern Sie keine sofortigen Antworten an. Verwenden Sie externe Tools, um die Schwächen von GPT auszugleichen. Legen Sie Bewertungsmetriken fest, um kontinuierliche Verbesserungen sicherzustellen.

Forscherin Ellie Pavlick vergleicht das Trainieren kleiner Sprachmodelle mit dem Sequenzieren des Genoms einer Fruchtfliege im Gegensatz zum menschlichen Genom. Microsoft-Forscher erzielten mit dem Training kleiner Sprachmodelle an Kindergeschichten bemerkenswerte Ergebnisse. Im Vergleich zu großen Sprachmodellen sind kleine Sprachmodelle schneller zu trainieren und ihre internen Arbeitsmechanismen sind leichter zu verstehen. Dieser Ansatz trägt sowohl zum Training größerer Modelle als auch zum Verständnis ihres Verhaltens bei. Die Ergebnisse zeigen, dass kleine Sprachmodelle nach dem Training mit Kindergeschichten kohärente und grammatikalisch korrekte Geschichten erzählen können.