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<h2>KI‑Wellen: Effizienz, Agenten und ethische Kontrolle – ein Tag der Durchbrüche</h2>

Mehr Transparenz, mehr Kontrolle, mehr Verantwortung: Heute zeigen multimodale Modelle, Agenten und neue Sicherheitsansätze, dass KI nicht mehr nur ein Werkzeug, sondern ein komplexes Ökosystem ist. Der 11. Februar 2026 war ein Tag, an dem die KI‑For…

11.02.2026 07:04 Weiterlesen

SDFLoRA: Neue Methode für federated Fine‑Tuning mit heterogenen Clients

Federated Learning (FL) ermöglicht es, große Sprachmodelle ohne Datenübertragung zu verfeinern und so die Privatsphäre der Nutzer zu schützen. Durch Parameter‑effiziente Techniken wie LoRA werden dabei Kommunikations- und Speicheraufwand drastisch reduziert.

arXiv – cs.LG

19.01.2026 05:00

Graphbasierte Strukturen und Adapter verbessern Feinabstimmung von Modellen

Ein neues Verfahren zur Feinabstimmung großer vortrainierter Modelle kombiniert graphbasierte Strukturempfehlungen mit modularen Adaptern, um die hohen Rechenkosten und die strukturelle Instabilität bei Multi‑Task‑Anpassungen zu reduzieren.

arXiv – cs.LG

07.11.2025 05:00

Neues Konzept: Asymmetrische LoRA-Strategien verbessern LLM-Fine‑Tuning

In einer aktuellen Veröffentlichung auf arXiv wird die gängige Praxis des Parameter‑Effizienten Fine‑Tunings von großen Sprachmodellen (LLMs) hinterfragt. Traditionell werden bei Multi‑Adapter‑Ansätzen mehrere Low‑Rank Adaptations‑Module (LoRAs) eingesetzt, wobei die inneren Matrizen A häufig stark ähnlich erscheinen.

arXiv – cs.LG

01.10.2025 05:00

Federated Learning für große Sprachmodelle: Neue Taxonomie und Black-Box-Ansatz

In der neuesten Studie zum Federated Learning (FL) für große Sprachmodelle (LLMs) wird ein umfassender Überblick über die aktuellen Ansätze zur nachträglichen Feinabstimmung von Modellen in dezentralen Umgebungen gegeben. FL ermöglicht es, Modelle über verteilte Datenquellen zu trainieren, ohne die Privatsphäre der Clients zu gefährden.

arXiv – cs.LG

25.08.2025 05:00

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