Webtagr - Technologienummer

Inner-Loop-Agents: LLMs rufen Werkzeuge direkt auf

2025-04-21

Traditionelle LLMs benötigen einen Client, um Werkzeugaufrufe zu analysieren und auszuführen, aber Inner-Loop-Agents ermöglichen es dem LLM, Werkzeuge direkt zu analysieren und auszuführen – ein Paradigmenwechsel. Der Beitrag erklärt, wie Inner-Loop-Agents funktionieren, und veranschaulicht den Unterschied zwischen ihnen und traditionellen LLMs anhand von Diagrammen. Der Vorteil besteht darin, dass LLMs Werkzeuge gleichzeitig mit ihrem Denkprozess aufrufen können, wodurch die Effizienz gesteigert wird. Die Rolle des Reinforcement Learning beim Training von Inner-Loop-Agents und die Bedeutung des Model Context Protocol (MCP) bei der Unterstützung der Verwendung verschiedener Werkzeuge werden ebenfalls erörtert. Letztendlich ist es so, dass LLMs zwar derzeit Werkzeuge verwenden können, die optimale Werkzeugnutzung jedoch ein spezialisiertes Training der Modelle erfordert, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

(timkellogg.me)

KI Inner-Loop-Agents

Reguläre Ausdrücke sind nicht schwer: Die Kernkonzepte für effiziente Textverarbeitung beherrschen

2025-04-21

Dieser Artikel argumentiert, dass reguläre Ausdrücke nicht so komplex sind, wie viele glauben. Durch die Fokussierung auf die Kernkonzepte – Zeichensätze, Wiederholungen, Gruppen und die Operatoren |, ^, $ – kann man die Macht von regulären Ausdrücken leicht meistern. Der Artikel erklärt diese Kernkonzepte detailliert und schlägt vor, weniger gebräuchliche „Abkürzungen“ zu ignorieren, um unnötige Komplexität zu vermeiden. Der Autor betont, dass man mit regulären Ausdrücken mit minimalem Code viel Textverarbeitung erledigen kann, deutlich effizienter als mit traditionellem prozeduralem Code.

(timkellogg.me)

Entwicklung

6-Dollar-KI-Modell erschüttert die LLM-Landschaft: Vorstellung von S1

2025-02-05

Ein neuer Artikel enthüllt S1, ein KI-Modell, das für nur 6 Dollar trainiert wurde und dennoch nahezu State-of-the-Art-Leistung erreicht, während es auf einem normalen Laptop läuft. Das Geheimnis liegt in der genialen Methode des 'Inferenzzeit-Skalierens': Durch das Einfügen von 'Warte'-Befehlen während des Denkprozesses des LLMs wird die Denkzeit gesteuert und die Leistung optimiert. Dies spiegelt die Entropix-Technik wider, bei der beide die internen Zustände des Modells manipulieren, um es zu verbessern. Die extreme Datensparsamkeit von S1, die nur 1000 sorgfältig ausgewählte Beispiele verwendet, liefert überraschend gute Ergebnisse und eröffnet neue Wege für die KI-Forschung. Es entfacht auch Debatten über Modelldestillation und geistiges Eigentum. Die niedrigen Kosten und die hohe Effizienz von S1 deuten auf ein schnelleres Tempo der KI-Entwicklung hin.

(timkellogg.me)

KI Inferenzzeit-Skalierung

Open-Source-Modell R1 revolutioniert die KI-Welt: Beschleunigte Entwicklung!

2025-01-26

Die KI-Landschaft explodiert mit neuen Modellen. Das Open-Source-Reasoning-Modell R1 von DeepSeek erreicht die Leistung des Closed-Source-Modells o1 von OpenAI, jedoch zu einem Bruchteil der Kosten und sendet Schockwellen durch die Branche. R1 validiert die Ansätze o1 und o3 von OpenAI und offenbart neue Trends: die verringerte Bedeutung des Pretrainings und das Aufkommen von Inferenzzeit-Skalierungsgesetzen, Modellverkleinerung, Reinforcement-Learning-Skalierungsgesetzen und Modelldestillations-Skalierungsgesetzen, die alle die KI-Entwicklung beschleunigen. Der Open-Source-Charakter von R1 verschärft den Wettbewerb zwischen den USA und China und unterstreicht die massiven geopolitischen Auswirkungen des rasanten Fortschritts der KI.

(timkellogg.me)

KI Reasoning-Modell