Large-language-models

Dieser Beitrag untersucht RAPTOR, einen neuartigen Ansatz für Retrieval-Augmented Sprachmodelle, der eine hierarchische Baumstruktur von Dokumenten durch rekursives Embedding, Clustering und Zusammenfassen erstellt. Diese Methode ermöglicht den Abruf von Informationen auf verschiedenen Abstraktionsebenen und verbessert die Leistung bei komplexen Frage-Antwort-Aufgaben mit langen Dokumenten im Vergleich zum herkömmlichen Abruf zusammenhängender Blöcke erheblich.

Entdecken Sie den definitiven Leitfaden zu großen Sprachmodellen (LLMs) mit dem Buch Large Language Models: A Deep Dive. Diese umfassende Rezension untersucht, wie das Buch modernste KI-Theorie mit praktischen Anwendungen verbindet und bietet einzigartige Einblicke in die neuesten Fortschritte, praktische Anwendungsfälle und ethische Überlegungen im Bereich der LLMs.

Entdecken Sie, wie QwQ-32B, ein Modell mit 32 Milliarden Parametern, Reinforcement Learning nutzt, um Spitzenleistungen in Bezug auf logisches Denken und Werkzeugnutzung zu erzielen und dabei Modelle mit deutlich größeren Parameterzahlen zu übertreffen.

Erforschen Sie, wie Reinforcement Learning und große Sprachmodelle wie OpenAI's o3 das Wettbewerbsprogrammieren transformieren und spezialisierte Systeme ohne handgefertigte Strategien übertreffen.

Dieses Papier stellt die herkömmliche Weisheit in Frage, verschiedene Large Language Models (LLMs) in Ensemble-Methoden zu mischen. Es stellt Self-MoA vor, einen neuartigen Ansatz, der Ausgaben nur des leistungsstärksten LLM aggregiert, und zeigt dessen Überlegenheit gegenüber dem Standard-Mixture-of-Agents (MoA) in verschiedenen Benchmarks.