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Ergebnisse für “Batchgrößen”

Kleine LLMs: Nachhaltigkeit trifft Leistung in agentischen KI-Systemen

Große Sprachmodelle sind inzwischen unverzichtbar für agentische Künstliche Intelligenz, doch ihr hoher Energieverbrauch bei der Inferenz s…

arXiv – cs.AI 28.01.2026 05:00

JaxARC: Hochleistungsumgebung in JAX für ARC-Forschung

Die neue Open-Source-Umgebung JaxARC, entwickelt in JAX, setzt neue Maßstäbe für die Forschung im Abstraction and Reasoning Corpus (ARC). D…

arXiv – cs.AI 27.01.2026 05:00

CLOP: Neue semi-supervised Kontrastive Lernmethode verhindert dimensionalen Kollaps

Kontrastives Lernen hat sich als äußerst wirkungsvolle Technik im Deep Learning etabliert, indem es durch Gegenüberstellung von Proben aus…

arXiv – cs.LG 10.12.2025 05:00

Reversible LLMs: Speicher sparen, Training beschleunigen

In einer bahnbrechenden Studie von arXiv (2512.02056v1) wird gezeigt, wie große Sprachmodelle (LLMs) dank reversibler Architekturen deutlic…

arXiv – cs.AI 03.12.2025 05:00

LLM-Training ohne Logits: Speicher- und Geschwindigkeitsvorteile

Traditionell werden bei der Schulung großer Sprachmodelle (LLMs) die versteckten Zustände zunächst in Logits umgewandelt, bevor der Kreuzen…

arXiv – cs.LG 25.11.2025 05:00