Episode 164 - Miniserie Interpretierbarkeit von LLMS - Wie denken Sprachmodelle?

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Tauchen Sie mit uns ein in die faszinierende Welt der
Sprachmodelle und deren Interpretierbarkeit! In unserer neuesten
Episode besprechen wir, wie Forscher mithilfe von Sparse
Autoencoders und Dictionary Learning die komplexen inneren
Strukturen von Modellen wie GPT-4 und Claude 3 Sonnet
entschlüsseln. Erfahren Sie, wie skalierbare Methoden eingesetzt
werden, um monosemantische und interpretierbare Features zu
extrahieren und was dies für die Zukunft der künstlichen
Intelligenz bedeutet.

Von den grundlegenden Konzepten der Superposition bis hin zu den
praktischen Anwendungen in der Forschung – beleuchten wie die
neuesten Erkenntnisse und wie diese dazu beitragen, die Black Box
der Sprachmodelle zu öffnen. Verpassen Sie nicht diese spannende
Diskussion und verstehen Sie, warum die Arbeit an der
Interpretabiität von Modellen ein entscheidender Schritt für den
Fortschritt der KI ist.

Bleiben Sie dran, um tiefere Einblicke in die neuesten
Forschungsergebnisse zu erhalten und wie diese die Entwicklung
zukünftiger Technologien beeinflussen könnten!

Eine persönliche Bitte noch, wenn Ihnen unser Podcast
gefällt 
würden wir uns freuen, wenn Sie diesen Abonnieren, im
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