KI-Modelle
KI-Modelle machen Vorhersagen auf Basis ihrer Trainingsdaten. Sie können in jedem Bereich eingesetzt werden, beispielsweise in Zahlen, Texten oder Multimedia-Inhalten.
- LLMBenchmark17. Sep
AIM Enterprise: Agentischer Unternehmens-Benchmark
Unternehmen nutzen LLMs jeden Tag für ihre regulären Aufgaben. Um die kosteneffizientesten LLMs zu finden, haben wir AIM Enterprise entwickelt, einen agentischen Unternehmens-Benchmark, bei dem wir 69 reale Unternehmensaufgaben aus Strategie, Marketing, HR, Vertrieb und Betrieb verwendet haben. Zwei Bewerter-Models bewerteten jede Datei, die Prüfungen bestand. Bei 32,7 % der Einzelbewertungen wichen die beiden um…
- KI-ModelleEinblick15. Sep
World Foundation Models: 10 Anwendungsfälle
Das Training von Robotern und autonomen Fahrzeugen (AVs) in der physischen Welt kann kostspielig, zeitaufwendig und riskant sein. World Foundation Models bieten eine skalierbare Alternative, indem sie realistische Simulationen realer Umgebungen ermöglichen. Diese Models beschleunigen Entwicklung und Einsatz in Robotik, AVs und anderen Bereichen, indem sie die Abhängigkeit von physischen Tests verringern. Erfahren Sie, wie…
- KI-ModelleEinblick15. Sep
Zeitreihen-Foundation-Models: Anwendungsfälle & Vorteile
Zeitreihen-Foundation-Models (TSFMs) sind vortrainierte Models, die Zeitreihendaten prognostizieren, klassifizieren, imputieren und Anomalien erkennen, ohne für jedes Dataset oder jede Branche ein separates Model zu benötigen. TSFMs verwenden Transformer-basierte Architekturen und umfangreiche Zeitreihen-Datasets, um über Domänen wie Finanzen, Einzelhandel, Energie und Gesundheitswesen zu generalisieren. Entdecken Sie die Architektur, Anwendungsfälle, branchenweite Einführung, Vorteile, Herausforderungen und Vergleiche von…
- KI-ModelleBenchmark15. Sep
Vergleich relationaler Foundation-Modelle
Wir haben SAP-RPT-1-OSS mit Gradient Boosting (LightGBM, CatBoost) auf 17 tabellarischen Datensätzen verglichen, die das semantisch-numerische Spektrum abdecken: kleine/hochgradig semantische Tabellen, gemischte Geschäftsdatensätze sowie große, wenig semantische numerische Datensätze. Unser Ziel ist es zu messen, wo die durch Vortraining erworbenen semantischen Priors eines relationalen LLM Vorteile gegenüber traditionellen Baummodellen bieten können und wo sie bei…
- LLMEinblick15. Sep
LLM Skalierungsgesetze: Analyse von KI-Forschern
LLM sagen das nächste Token basierend auf Mustern voraus, die aus Textdaten gelernt wurden. Der Begriff LLM-Skalierungsgesetze bezieht sich auf empirische Regelmäßigkeiten, die Modellleistung mit der Menge an Rechenleistung, Trainingsdaten und den während des Trainings verwendeten Modellparametern verknüpfen. Um zu verstehen, wie diese Beziehungen das moderne Modelldesign in der Praxis beeinflussen, haben wir Erkenntnisse…
- LLMBenchmark15. Sep
Zielgruppensimulation: Können LLMs menschliches Verhalten vorhersagen?
Im Marketing ist die Bewertung, wie genau LLMs menschliches Verhalten vorhersagen, entscheidend für die Beurteilung ihrer Wirksamkeit bei der Antizipation von Zielgruppenbedürfnissen und der Erkennung der Risiken von Fehlausrichtung, ineffektiver Kommunikation oder unbeabsichtigter Beeinflussung. Die Zielgruppensimulation mit LLMs ermöglicht die Modellierung virtueller Zielgruppen und hilft Organisationen, Reaktionen auf Inhalte oder Produkte vorherzusehen, ohne auf teure…
- KI-ModelleOpen-World-Bewertung10. Sep
Beste Flatrate-LLM-API-Anbieter
Flatrate-LLM-Anbieter verkaufen unbegrenzte Modellnutzung zu einem festen monatlichen Preis statt pro Token abzurechnen. Dieses Modell verbreitete sich, weil agentische Codierungssitzungen Dutzende Millionen Token verbrauchen können, sodass eine Token-basierte Rechnung schwer vorhersehbar ist. Nur sehr wenige Anbieter bieten eine echte Flatrate; die meisten als Pauschalpreis vermarkteten Pläne enthalten darunter ein Nutzungskontingent. Im Folgenden vergleichen wir die…
- LLMEinblick2. Sep
LLM Observability-Tools: Weights & Biases, Langsmith
LLM-Anwendungen haben sich von Single-Turn-Chats zu mehrstufigen Agenten entwickelt, die Tools verwenden, Datenbanken abfragen und mit anderen Modellen koordinieren, wodurch ihr Verhalten schwieriger zu interpretieren ist. LLM-Observability bietet kontinuierliche Transparenz über diese komplexen Workflows und hilft Unternehmen, die Qualität zu überwachen, Fehler zu erkennen, Probleme zu beheben sowie Leistung und Kosten zu verwalten. W&B Weave…