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In der heutigen Datenannotation stehen oft mehrere Quellen zur Verfügung, die unterschiedliche Kosten-Qualitäts-Verhältnisse aufweisen. Daz…

In einer kürzlich veröffentlichten Arbeit auf arXiv wird ein innovativer Ansatz vorgestellt, der die amortisierte Posterior-Schätzung mitte…

In der Welt der großen Sprachmodelle (LLM) hat sich die Verstärkungslern-Strategie zunehmend auf gruppenbasierte Optimierungsframeworks wie…

Proximal Policy Optimization (PPO) ist ein beliebtes Verfahren zum Trainieren großer Sprachmodelle in mehrstufigen Dialogen und komplexen D…

Reinforcement‑Learning‑Post‑Training (RL‑PT) hat sich zu einem beliebten Ansatz entwickelt, um die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle…

Maskierte Diffusionsmodelle erzeugen Text, indem sie Token nacheinander aufdecken. Dabei ist die Reihenfolge, in der die Token freigelegt w…