KI News: Kurz und klar.

Large Language Models (LLMs) haben die Verarbeitung natürlicher Sprache revolutioniert, doch ihre hohe Rechen-, Speicher- und Energieanforderung erschwert die Nutzung auf ressourcenbeschränkten Edge-Geräten. Um diese Hürden zu überwinden, müssen drei zentrale Aufgaben gelöst werden: die Beschaffung von domänenspezifischen Daten, die Feinabstimmung der Modelle für optimale Leistung und die Kompression, um die Inferenzgeschwindigkeit zu erhöhen und den Ressourcenverbrauch zu senken.

Der Adam‑Optimierer gehört zu den meistgenutzten Algorithmen im Deep‑Learning. Damit er seine volle Leistung entfaltet, ist die Feinabstimmung seiner Hyperparameter entscheidend – ein Prozess, der jedoch oft mühsam und kostenintensiv ist.