Webtagr - Technologienummer

Einbettungsdimensionen: Von 300 bis 4096 und darüber hinaus

2025-09-08

Vor einigen Jahren waren Einbettungen mit 200 bis 300 Dimensionen üblich. Mit dem Aufkommen von Deep-Learning-Modellen wie BERT und GPT und Fortschritten im GPU-Computing ist die Dimensionalität von Einbettungen jedoch explodiert. Wir haben eine Entwicklung von 768 Dimensionen bei BERT über 1536 bei GPT-3 bis hin zu Modellen mit 4096 Dimensionen oder mehr erlebt. Dies wird durch Architekturänderungen (Transformer), größere Trainingsdatensätze, den Aufstieg von Plattformen wie Hugging Face und Fortschritte bei Vektor-Datenbanken vorangetrieben. Während die erhöhte Dimensionalität Leistungsgewinne bietet, bringt sie auch Herausforderungen bei der Speicherung und Inferenz mit sich. Jüngste Forschungsergebnisse untersuchen effizientere Einbettungsrepräsentationen wie Matryoshka-Lernen, um ein besseres Gleichgewicht zwischen Leistung und Effizienz zu erreichen.

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KI Modelldimensionen

Big-Data-Sampling: Kleine Stichproben, große Antworten

2025-05-31

In einem kürzlich geführten Interview betonte Hadley Wickham, dass viele Big-Data-Probleme tatsächlich kleine Datenprobleme sind, wenn man die richtige Teilmenge, Stichprobe oder Zusammenfassung hat. Dieser Beitrag befasst sich mit dem effizienten Sampling für die Big-Data-Analyse. Am Beispiel von Goatly, einem Unternehmen, das narcoleptische Ziegen betreut, zeigt der Autor, wie man die geeignete Stichprobengröße für die logistische Regression berechnet. Die Schlussfolgerung ist, dass etwa 2345 Stichproben benötigt werden, um 100.000 Farmen genau zu repräsentieren. Der Beitrag beschreibt auch Python-Skripte und Online-Tools zur Berechnung der Stichprobengröße und geht kurz auf das Konzept der statistischen Power ein.

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Entwicklung Daten-Sampling Big-Data-Analyse Stichprobenumfang-Berechnung

Hacker News: Ein Jahrzehnt des technologischen Wachstums

2025-03-18

Seit 2011 nutzt der Autor Hacker News und verstand zunächst nur wenig von der technischen Fachsprache und den genannten Unternehmen. Durch tägliches Lesen und gründliches Eintauchen in unbekannte Konzepte entwickelte sich der Autor jedoch von einem Datenanalysten zu einem Ingenieur, der selbstbewusst Code für Millionen von Nutzern bereitstellt. Hacker News bot nicht nur Lernressourcen, sondern auch eine unterstützende Community, die dem Autor half, seine technischen Fähigkeiten und sein Schreiben zu verbessern und so einen bedeutenden Karrieresprung ermöglichte.

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Entwicklung technisches Lernen

LLMs: Erkundung arithmetischer Fähigkeiten auf dem Weg zur AGI

2024-12-24

Dieser Artikel untersucht, warum große Sprachmodelle (LLMs) für Berechnungen verwendet werden. Obwohl LLMs im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache hervorragend sind, versuchen Forscher, sie mathematische Operationen durchführen zu lassen, von einfacher Addition bis hin zum Beweis komplexer Theoreme. Ziel ist nicht der Ersatz von Taschenrechnern, sondern die Erforschung der Schlussfolgerungsfähigkeiten von LLMs und letztendlich die Erreichung der Allgemeinen Künstlichen Intelligenz (AGI). Der Artikel hebt hervor, dass Menschen schon immer versucht haben, neue Technologien für Berechnungen zu nutzen, und das Testen der mathematischen Fähigkeiten von LLMs eine Möglichkeit ist, ihre Schlussfolgerungsfähigkeiten zu überprüfen. Der Berechnungsprozess von LLMs unterscheidet sich jedoch grundlegend von dem von Taschenrechnern; erstere stützen sich auf riesige Wissensdatenbanken und probabilistische Modelle, während letztere auf deterministischen Algorithmen basieren. Daher sind die Berechnungsergebnisse von LLMs nicht immer präzise und zuverlässig, was den Kompromiss zwischen Praktikabilität und Forschung verdeutlicht.

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KI Allgemeine Künstliche Intelligenz Rechenfähigkeit