KI-Papers: Kaskaden machen LLM-Einsatz sehr günstig, LLM prüft LLM effizient auf Faktentreue, fragwürdige Benchmarks, und mehr - FAZ - Frankfurter Allgemeine Zeitung

Forscher testen, wie sich Sprachmodelle kostengünstiger nutzen lassen (Symbolbild). Bild: Lucas Bäuml

Die dynamischen Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz schaffen enorme Möglichkeiten für Innovationen. D:ECONOMY versorgt Sie mit einem kuratierten Überblick regelmäßig über die aktuellen Fortschritte in der Forschung.

Darunter fallen etwa zwei sehr verschiedene Wege, wie KI-Forscher den Einsatz von KI-Modellen kostengünstiger und effizienter machen wollen. Außerdem ist ein genauer Blick auf LLM-Benchmarks, die nicht für bare Münze genommen werden sollten, überfällig.

Heute geht es in unserem Guide in die KI-Forschung um folgende Themen:

• Algorithmisch sortierte und hintereinandergeschaltete LLMs sind kostengünstiger, als nur ein Modell einzusetzen.
• Lange Outputs von LLMs lassen sich mit einem zweiten LLM und Websuche effizient und kostengünstig auf Faktentreue prüfen.
• Sprachmodelle können die inhärente Asymmetrie zwischen Käufern und Verkäufern auf Informationsmärkten verringern.
• Auf Multiple Choice basierende LLM-Benchmarks sind oft weniger aussagekräftig als gemeinhin angenommen.
• Besser als Transformer: Forscher stellen kleinste 1-Bit-Modelle vor, die in Latenz, Durchsatz und Energieverbrauch effizienter als „normale“ LLMs sind.

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