Tencent präsentiert R‑Zero: LLMs trainieren sich selbst ohne Datenbeschriftung
Anzeige
Mit dem neuen R‑Zero‑Framework von Tencent können große Sprachmodelle (LLMs) sich eigenständig weiterentwickeln, ohne auf herkömmliche, manuell beschriftete Datensätze angewiesen zu sein. Das System nutzt zwei parallel arbeitende KI‑Modelle, die sich gegenseitig beeinflussen und dabei ein dynamisches Lernprogramm erzeugen.
Durch diese co‑evolutionäre Vorgehensweise entsteht ein kontinuierlicher Lernzyklus, bei dem die Modelle ihre eigenen Trainingsdaten generieren und optimieren. Das Ergebnis ist ein selbstlernendes System, das die Notwendigkeit von aufwendig annotierten Datensätzen überwindet und damit die Effizienz und Skalierbarkeit von KI‑Entwicklungen erheblich steigert.
Ähnliche Artikel
Towards Data Science
•
NeurIPS 2025: Qwen gewinnt Best Paper Award für Attention‑Gating‑Analyse
MarkTechPost
•
5 KI-Architekturen, die jeder Ingenieur kennen muss
MarkTechPost
•
Nanbeige4-3B: 3B-Modell erreicht 30B-Klassenerkenntnisse durch optimierte Pipeline
arXiv – cs.AI
•
LLM‑Sicherheit: Kontextabhängige Risiken bei Finanz‑ und Gesundheitsratgebern
arXiv – cs.AI
•
Sparse Autoencoders ermöglichen interpretierbare Embeddings – kostengünstiger als LLMs
arXiv – cs.AI
•
ReMe: Dynamisches Lernframework für Agenten, das Erfahrung nutzt