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Ergebnisse für “Prompt Tuning”

Kategorien der Inferenzskalierung für verbesserte LLM-Logik

In den letzten Jahren haben Forscher neue Wege gefunden, die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle (LLMs) zu steigern, ohne die Modellgrö…

Sebastian Raschka – Ahead of AI 24.01.2026 11:23

Prompt‑Tuning für dynamische Graphen: DDGPrompt steigert Few‑Shot‑Leistung

In der Welt der dynamischen Graphen, die komplexe und sich wandelnde Beziehungen in realen Szenarien abbilden, hat die Forschung neue Wege…

arXiv – cs.LG 21.01.2026 05:00

Prompt-Optimierung mit synthetischen Daten verbessert Finanz-Analyse

Große Sprachmodelle haben sich als leistungsstarkes Werkzeug für die Analyse von Finanzdokumenten etabliert, doch die Qualität der Eingabea…

arXiv – cs.AI 11.11.2025 05:00

CrossPT: Mehrere Aufgaben mit Prompt‑Tuning effizient übertragen

Ein neues Verfahren namens CrossPT eröffnet die Möglichkeit, große Sprachmodelle gezielt für mehrere Aufgaben gleichzeitig zu optimieren. D…

arXiv – cs.AI 19.09.2025 05:00

Prompt‑Tuning bei Transformern: Speichergrenzen und Kontextprobleme

Eine neue Studie aus dem arXiv‑Repository beleuchtet die bislang wenig verstandene Speicher‑ und Kontext‑Grenzen von Prompt‑Tuning in Trans…

arXiv – cs.LG 03.09.2025 05:00

<p>pFedBayesPT: Instance‑wise Personalisiertes FL bei intra‑Client‑Variabilität</p> <p>Ein neues Forschungsprojekt aus dem arXiv‑Repository präsentiert pFedBayesPT, ein innovatives Framework für personalisiertes Federated Learning (FL). Das Ziel ist es, die Leistung von Modellen zu steigern, die auf verteilten Clients trainiert werden, ohne deren Rohdaten preiszugeben.</p> <p>Traditionelle pFL‑Methoden gehen davon aus, dass die Daten eines jeden Clients aus einer einzigen Verteilung stammen. In der Praxis b

arXiv – cs.LG 28.08.2025 05:00

Spectral Graph Pre-Training & Prompt Tuning: Homophilie & Heterophilie meistern

Ein neues Verfahren namens HS‑GPPT wurde vorgestellt, das Graph‑Pre‑Training und Prompt‑Tuning kombiniert, um die Wissensübertragung bei be…

arXiv – cs.LG 18.08.2025 05:00