Transformer²: Selbstlernende LLMs erreichen neuen Meilenstein

2025-01-15
Transformer²: Selbstlernende LLMs erreichen neuen Meilenstein

Transformer² ist ein neuartiges Machine-Learning-System, das seine Gewichte für verschiedene Aufgaben dynamisch anpasst. Inspiriert von den Anpassungsmechanismen der Natur, wie einem Tintenfisch, der seine Farbe ändert, oder dem Gehirn, das sich nach einer Verletzung neu verkabelt, ermöglicht es Large Language Models (LLMs), sich in Echtzeit an neue Aufgaben anzupassen. Mittels Singular Value Decomposition (SVD) und Reinforcement Learning (RL) zerlegt Transformer² die Modellgewichte in unabhängige Komponenten und lernt, diese optimal für verschiedene Aufgaben zu kombinieren, darunter Mathematik, Programmierung, logisches Denken und visuelles Verständnis. Die Ergebnisse zeigen, dass Transformer² traditionelle statische Ansätze wie LoRA in Bezug auf Effizienz und aufgabenspezifische Leistung übertrifft und dabei deutlich weniger Parameter benötigt. Diese Arbeit ebnet den Weg für den Bau von "lebendiger Intelligenz"-AI-Systemen, die kontinuierlich lernen und sich weiterentwickeln.

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KI

Automatisierung der Suche nach künstlichem Leben mit Foundation Models

2024-12-24
Automatisierung der Suche nach künstlichem Leben mit Foundation Models

Sakana AI hat in Zusammenarbeit mit dem MIT und anderen Institutionen ASAL entwickelt, einen Algorithmus, der visuelle Sprachmodelle verwendet, um die Entdeckung von künstlichem Leben zu automatisieren. ASAL bearbeitet drei Suchprobleme: das Finden von Simulationen mit spezifischen Zielverhalten, das Entdecken von Simulationen, die dauerhaft Neuheiten erzeugen, und die Beleuchtung aller möglichen Simulationen. Erfolgreich angewendet auf Lenia, Boids, Particle Life und andere, hat ASAL neue künstliche Lebensformen und Zell-Automatenregeln entdeckt, die das Spiel des Lebens von Conway in Bezug auf Offenheit übertreffen. Dieser Durchbruch verspricht, die Forschung zum künstlichen Leben zu revitalisieren, indem er die Grenzen des manuellen Simulationsdesigns überwindet und Perspektiven für die zukünftige KI-Entwicklung bietet, wobei die Prinzipien der Offenheit und Selbstorganisation integriert werden.

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