Factorial Funds | Under The Hood: How OpenAI's Sora Model Works
Technische Beschreibung des Sora-Modells und Schätzungen der Trainings- und Inferenzkosten.
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Technische Beschreibung des Sora-Modells und Schätzungen der Trainings- und Inferenzkosten.
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Emergente Fähigkeiten - woher kommen sie? Wie eine Maschine, die Tokens vorhersagt, dazu in der Lage, intelligente Antworten zu produzieren?
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Preprint einer Forschergruppe aus Abu Dhabi, die verschiedene Grundprinzipien beim Prompten empfiehlt - u.a. die "Motivation" (aka Bestechung oder Bedrohung).
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Tamil und Bengali werden von vielen Millionen Menschen gesprochen - sind aber in ChatGPTs Trainingsdatensatz massiv unterrepräsentiert; entsprechend begriffsstutzig ist die KI.
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"Davis summarizes papers" über eine Studie, die Indizien findet, dass Sprachmodelle eher den Anfang und das Ende des Kontextfensters berücksichtigen und alles dazwischen weniger stark beachten.
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Porträt der Computerlinguistin Emily Bender, die den Begriff stochastic parrot entwickelt hat
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Kluger Überblick über die digitale Wortergreifungsstrategie der Neuen Rechten
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Bloomberg hat mit Riesenaufwand ein Sprachmodell auf GPT-3.5-Niveau mit eigenen Finanzdaten trainiert - nur um am Ende bescheinigt zu bekommen: GPT-4 ohne Feintuning und ohne Bloomberg-Daten ist über praktisch alle Aufgaben besser. Link zum Studien-PDF; Bewertung in Kapitel 5 am Anfang.
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Übersicht über Ansätze, (maschinelle) Intelligenz zu messen, die über den Turing-Test hinausgeht - der empfindlich ist für Wahrnehmungsfehler.
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Highlighter, Sticky notes, Tagging, Groups and Network: integrated suite dramatically boosting research productivity. Learn more »
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