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Beim Supervised Fine‑Tuning (SFT) ist die Auswahl der Trainingsdaten entscheidend für die Leistung eines Modells. Gradientbasierte Auswahlv…

Eine neue Studie liefert die erste exakte Formel für die minimalen Gewichtsstörungen in tiefen neuronalen Netzen, die einen gewünschten Aus…

Moderne große Sprachmodelle (LLMs) belasten Speicher und Rechenleistung in einem Ausmaß, das eine gezielte Kompression unverzichtbar macht…

Das Betreiben großer Sprachmodelle auf mobilen Geräten ist wegen begrenzter Speicher‑ und Rechenressourcen besonders schwierig. Die verfügb…

Large Language Models (LLMs) sind wegen ihrer enormen Größe und Rechenintensität schwer in ressourcenbeschränkten Umgebungen einsetzbar. Um…