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Ergebnisse für “Vortrainingsphase”

Vision‑Language‑Modelle: Feinabgestimmtes Wissen steigert Bildklassifikation

Vision‑Language‑Modelle (VLMs) haben in den letzten Jahren enorme Fortschritte bei Aufgaben wie visueller Frage‑Antwort, Dokumentenverständ…

arXiv – cs.AI 23.02.2026 05:00

Wie Pretraining die Leistung von Sprachmodellen beim Feintuning beeinflusst

Die Frage, wie sich die Fähigkeiten eines Sprachmodells von der reinen Vortrainingsphase in das gezielte Feintuning übertragen lassen, ist…

arXiv – cs.LG 13.02.2026 05:00

Muon-Variante beschleunigt LLM-Vortraining durch variancengesteuertes Momentum

Die neuesten Forschungsergebnisse zeigen, dass die Optimierungsstrategie Muon die Vortrainingsphase großer Sprachmodelle deutlich beschleun…

arXiv – cs.LG 22.01.2026 05:00

LLM2IR: Unüberwachtes kontrastives Lernen macht LLMs zu starken Suchmaschinen

In einer neuen Studie wird gezeigt, wie ein einfaches, unüberwachtes kontrastives Lernverfahren große Sprachmodelle (LLMs) in leistungsfähi…

arXiv – cs.AI 12.01.2026 05:00

LLM-gestützte ASP-Codegenerierung: Solver-in-the-Loop verbessert Logikrätsel

Mit dem rasanten Aufstieg großer Sprachmodelle (LLMs) wächst das Interesse an intelligenten Code‑Assistenten. Während die Unterstützung für…

arXiv – cs.AI 22.12.2025 05:00

GrADS: Gradient-basierte Datenauswahl steigert LLM-Fine‑Tuning‑Effizienz

Die neueste Veröffentlichung auf arXiv (2511.08620v1) präsentiert GrADS, einen selbstadaptiven, gradienten‑bewussten Ansatz zur Auswahl von…

arXiv – cs.AI 13.11.2025 05:00