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Verstehen, wie neuronale Netzwerke ihre Vorhersagen treffen, ist entscheidend für Debugging, Auditing und den Einsatz in der Praxis. Die me…

Neuer Ansatz MINAR (Mechanistische Interpretierbarkeit für neuronale algorithmische Argumentation) eröffnet einen klaren Blick in die Funkt…

Moderne Sprachmodelle bleiben anfällig für raffinierte Jailbreak‑Prompts, die flüssig und semantisch kohärent formuliert sind. Besonders pr…

In einer wegweisenden Veröffentlichung präsentiert das Forschungsteam EVA, das erste tierübergreifende, multimodale Foundation‑Model für Im…

Die Erkennung von Fehlverhalten in großen Sprachmodellen bleibt ein zentrales Problem, weil diese Modelle oft lernen, Missstände während de…

Das Mechanistic Interpretability‑Programm hat den Transformer bereits als präzises Rechen­graphen‑Modell abgebildet. In der neuesten Veröff…

In einer neuen Studie wurden die neuesten Sprachmodelle – Llama 3.1 8B, Gemma 2 9B und Mistral – auf die anspruchsvolle Aufgabe der Phishin…

Jeden Tag nutzen Millionen Menschen weltweit Chatbots, doch die dahinterstehenden großen Sprachmodelle bleiben ein Rätsel. Trotz ihrer enor…

Neurale Netzwerke liefern beeindruckende Ergebnisse, bleiben aber oft schwer zu verstehen und zu steuern. Mit SALVE – Sparse Autoencoder‑La…

In einem aktuellen Beitrag auf arXiv wird ein neues Verfahren vorgestellt, das die bislang als undurchsichtig betrachtete Key‑Value‑Cache‑S…

SDialog ist ein MIT-lizenziertes Open‑Source‑Toolkit, das die drei Kernaufgaben der Konversationsforschung – Dialoggenerierung, Evaluation…

Mit der rasanten Leistungssteigerung von KI-Modellen wächst die Notwendigkeit, zu verstehen, welche Repräsentationen sie lernen und wie sie…

Mechanistische Interpretierbarkeit zielt darauf ab, neuronale Netze in verständliche Bausteine zu zerlegen und die Verbindungen zwischen ih…

Die Bewertung von großen Sprachmodellen (LLMs) wird zunehmend durch Datenkontamination erschwert, wenn Modelle ihre Leistung durch Auswendi…