Webtagr - Technologienummer

LLM-Zufälligkeitstest enthüllt unerwartete Verzerrung

2025-04-30

Dieses Experiment testete die Zufälligkeit verschiedener großer Sprachmodelle (LLMs) von OpenAI und Anthropic. Indem die Modelle eine Münze werfen und Zufallszahlen zwischen 0 und 10 vorhersagen ließen, entdeckten die Forscher eine signifikante Verzerrung in ihren Ergebnissen, was zeigt, dass sie nicht wirklich zufällig sind. Beispielsweise zeigte im Münzwurfexperiment jedes Modell eine Präferenz für „Kopf“, wobei GPT-o1 die extremste Verzerrung mit 49 % aufwies. Bei der Vorhersage von geraden/ungeraden Zahlen bevorzugten die meisten Modelle ungerade Zahlen, wobei Claude 3.7 Sonnet die stärkste Verzerrung mit 47 % zeigte. Die Ergebnisse unterstreichen, dass selbst fortschrittliche LLMs unerwartete Muster aufweisen können, die von den Verteilungen ihrer Trainingsdaten beeinflusst werden.

(rnikhil.com)

KI Verzerrung

Der Aufstieg und Fall des KI-gestützten Outbound-Marketings

2025-04-28

KI-gestützte Tools revolutionieren das Outbound-Marketing und ermöglichen hyper-personalisierte Kampagnen im großen Maßstab. Diese Skalierbarkeit kann jedoch zu Benutzermüdigkeit und sinkenden Renditen führen. Der Autor prognostiziert, dass Unternehmen mit starken bestehenden Vertriebskanälen und etablierten Kundenbeziehungen florieren werden. Mundpropaganda und Community-Building werden zu entscheidenden Wettbewerbsvorteilen, während die Abhängigkeit von KI-gesteuerter Paid Acquisition nachlassen wird.

(rnikhil.com)

Startup KI-Marketing Outbound-Marketing Kundenbeziehungen

Diffusions-LLMs: Ein Paradigmenwechsel im Sprachmodell

2025-03-06

Inception Labs hat ein bahnbrechendes Diffusions-Large-Language-Model (dLLM) vorgestellt, das den traditionellen autoregressiven Ansatz in Frage stellt. Im Gegensatz zu autoregressiven Modellen, die Token sequenziell vorhersagen, generieren dLLMs Textsegmente gleichzeitig und verfeinern sie iterativ. Diese Methode, die sich in Bild- und Videomodellen bewährt hat, übertrifft jetzt gleichgroße LLMs in der Codegenerierung und bietet eine 5- bis 10-fache Verbesserung von Geschwindigkeit und Effizienz. Der Hauptvorteil? Reduzierte Halluzinationen. dLLMs generieren und validieren kritische Teile, bevor sie fortfahren, was für Anwendungen entscheidend ist, die Genauigkeit erfordern, wie z. B. Chatbots und intelligente Agenten. Dieser Ansatz verspricht verbesserte mehrstufige Agenten-Workflows, vermeidet Schleifen und verbessert Planung, Schlussfolgerung und Selbstkorrektur.

(rnikhil.com)

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