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MosaicML veröffentlicht großes Open-Source-Sprachmodell für kommerzielle Nutzung
#KünstlicheIntelligenz #LLM #LinuxundOpenSource #OpenSourceSoftware #Spracherkennung

Das KI-Startup MosaicML hat sein eigenes großes Sprachmodell MPT-7B herausgebracht und will es für die kommerzielle Nutzung verfügbar machen․
Kategorisieren mit Few Shot Learning: Die Macht der Wenigen
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Sprachmodelle wie GPT-4 zeigen, wie effizient Few Shot Learning für Aufgaben mit wenigen Daten funktioniert​․
Sorgfältiger als ChatGPT: Embeddings mit Azure OpenAI, Qdrant und Rust
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Embeddings dienen dazu, die Essenz von Inhalten als Vektoren darzustellen․ Vektordatenbanken helfen unter anderem dabei, ähnliche Inhalte effizient zu finden․
heise-Angebot: Sprachmodelle im Unternehmenseinsatz: Die Webinar-Serie von Heise
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Es gibt nicht nur ChatGPT, sondern Unternehmen können Large Language Models für diverse Zwecke einsetzen und anpassen․ Viele Modelle sind frei verfügbar․
Ein Llama für alle – Metas Sprachmodell legt nach
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Llama 2 steht im Gegensatz zum Vorgänger offiziell zur Verfügung․ Das Sprachmodell läuft auf eigener Hardware – mit ein paar Tricks auch ohne teure GPU․
CodeDroidAI For Delphi: KI-Codeassistent arbeitet mit GPT-4, Llama und Co
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Mit CodDroidAI For Delphi stellt Embarcadero ein UI bereit, das auf unterschiedliche Sprachmodelle zugreift, um Programmieraufgaben mit KI zu automatisieren․
heise-Angebot: Es gibt nicht nur ChatGPT: Webinar zu Sprachmodellen im Unternehmenseinsatz
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Unternehmen können Large Language Models für diverse Zwecke einsetzen und anpassen․ Viele Modelle sind als Open-Source-Projekte verfügbar․
Googles Project IDX: Entwicklungsumgebung mit KI-Assistent in der Cloud
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Project IDX ist eine Browser-basierte Entwicklungsumgebung für plattformübergreifende Web- und Mobile-Anwendungen․
KI-Sprachmodell: GPT-3․5 Turbo jetzt mit eigenen Daten nachtrainieren
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Das KI-Sprachmodell GPT-3․5 Turbo von OpenAI lässt sich ab sofort per Finetuning individualisieren․ Ab Herbst soll das auch bei GPT-4 möglich sein․
heise-Angebot: Es gibt nicht nur ChatGPT: Jetzt noch zur Webinar-Serie zu LLMs anmelden
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Die Webinar-Serie von Heise zeigt ab dem 21․ September, wie Unternehmen Large Language Models für diverse Zwecke einsetzen und anpassen können․
heise+ | Gründe für Fehler in KI-Sprachmodellen, Auswirkungen auf den produktiven Einsatz
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KI-Entwickler können die Ursachen und Hintergründe für Fehler in Sprachmodellen nicht wegskalieren․ Nutzer müssen die Fehlbarkeit in ihren Anwendungen bedenken․
OpenAI startet erste Entwicklerkonferenz zu GPT-4, DALL·E und Co․
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Am 6․ November findet der Entwicklerevent OpenAI DevDay statt, auf dem das Unternehmen neue Tools ankündigen will․
heise+ | Ohne Cloud: Die eigene Sprach-KI lokal betreiben
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LLaMA, Alpaca, Vicuna: In Netz finden sich haufenweise mittelgroße Sprachmodelle mitsamt allen Parametern․ Die laufen auch auf dem eigenen Rechner․
Transparenz von KI-Modellen: Index vergleicht GPT-4, LLaMA 2, PaLM 2 und Co
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KI-Forscher haben zehn Foundation Models hinsichtlich ihrer Transparenz bewertet․ Das Ergebnis zeigt, dass durch die Bank Nachholbedarf besteht․
Bigger, better, faster, more: OpenAI zündet den GPT 4 Turbo​
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Neue Turbo-Varianten von GPT 3․5 und 4 können mehr und sind günstiger․ Großkunden können sogar auf eigene Sprachmodelle aus dem Hause OpenAI hoffen․
Universe 2023: KI-Security-Features, Entwickler in Indien auf der Überholspur
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GitHub stellt neue KI-getriebene Sicherheitsfeatures für das Advanced-Security-Programm vor․ Der Octoverse Report zeigt die Trends in der Softwareentwicklung․
Code Llama: Ein Llama lernt programmieren
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Code Llama von Meta ist zur Codegenerierung entwickelt worden․ Tests zeigen, wie sich die verschiedenen Versionen des Modells in der Praxis schlagen․
heise-Angebot: KI: Online-Thementag zu Sprachmodellen im Unternehmenseinsatz
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Am 6․ Februar zeigen sechs Vorträge, wie Large Language Models arbeiten und wie Unternehmen sie sinnvoll nutzen und anpassen können․
heise-Angebot: KI: Online-Thementag zu Large Language Models im Unternehmenseinsatz
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Am 6․ Februar 2024 zeigen sechs Vorträge, wie Unternehmen Large Language Models sinnvoll nutzen und individuell anpassen können․