Pangeanic Blog

Es ist schon eine Weile her, dass ich abgesehen von meinen LinkedIn-Beiträgen über die Notwendigkeit von Wissensgraden oder Systemen, die Referenzen für die „rohe“ Generierung eines LLMs liefern, speziell über generative KI gesprochen habe. Siehe...

Die direkte Präferenzoptimierung (Direct Preference Optimization, DPO) ist ein neuartiger, aufstrebender und innovativer Ansatz im Bereich der künstlichen Intelligenz, bei dem zur Optimierung der Leistung von KI-Systemen die Kraft menschlicher...

LLMs oder große Sprachmodelle sind fortschrittliche Deep-Learning-Algorithmen, die eine breite Palette von Aufgaben im Zusammenhang mit der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) durchführen können. Bei Pangeanic wissen wir etwas darüber, weil wir...

Bestärkendes Lernen durch menschliche Rückkopplung (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF), das heißt, durch menschliches Feedback, ist für uns alle im Bereich der KI ein sehr aktuelles Thema. Im Grunde ist jeder, der in irgendeiner Form...

Daten sind der Treibstoff der KI-Revolution. Organisationen stehen jedoch vor einer wachsenden Herausforderung: Die Weitergabe ihrer Daten an große Technologiekonzerne für das Training von KI-Modellen bedeutet oft, dass sie die Privatsphäre ihrer...

Pangeanic definiert ethische KI durch vier Säulen: Transparenz, Verantwortung, Fairness und Zuverlässigkeit, um sicherzustellen, dass die SLM den Standards des europäischen Gesetzes über KI /AI Risk Management Framework entsprechen. Die enge...

Am 29. März 2023 forderten prominente Persönlichkeiten des Technologiesektors, darunter Elon Musk (ursprünglicher Mitbegründer des Technologieunternehmens OpenAI als gemeinnützige Organisation), in einem offenen Brief an politische und...

Maschinelles Lernen (Machine Learning) und Deep Learning sind die beiden Hauptkonzepte im Bereich Data Science (Datenwissenschaft) und Teilbereiche des umfassenderen Feldes der Künstlichen Intelligenz. Viele Laien verwenden die Begriffe maschinelles...