Episode 164 - Miniserie Interpretierbarkeit von LLMS - Wie denken Sprachmodelle?

Knowledge Science - Alles über KI, ML und NLP

Send us a text

Tauchen Sie mit uns ein in die faszinierende Welt der Sprachmodelle und deren Interpretierbarkeit! In unserer neuesten Episode besprechen wir, wie Forscher mithilfe von Sparse Autoencoders und Dictionary Learning die komplexen inneren Strukturen von Modellen wie GPT-4 und Claude 3 Sonnet entschlüsseln. Erfahren Sie, wie skalierbare Methoden eingesetzt werden, um monosemantische und interpretierbare Features zu extrahieren und was dies für die Zukunft der künstlichen Intelligenz bedeutet.
Von den grundlegenden Konzepten der Superposition bis hin zu den praktischen Anwendungen in der Forschung – beleuchten wie die neuesten Erkenntnisse und wie diese dazu beitragen, die Black Box der Sprachmodelle zu öffnen. Verpassen Sie nicht diese spannende Diskussion und verstehen Sie, warum die Arbeit an der Interpretabiität von Modellen ein entscheidender Schritt für den Fortschritt der KI ist.
Bleiben Sie dran, um tiefere Einblicke in die neuesten Forschungsergebnisse zu erhalten und wie diese die Entwicklung zukünftiger Technologien beeinflussen könnten!
Eine persönliche Bitte noch, wenn Ihnen unser Podcast gefällt
würden wir uns freuen, wenn Sie diesen Abonnieren, im Freundeskreis und über
soziale Medien weiterempfehlen würden.

Support the show