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Ergebnisse für “Forschung”
Forschung

<p>LLMs ermöglichen flexible, aber deterministische wissenschaftliche Workflows</p> <p>Neues Forschungspapier auf arXiv zeigt, dass große Sprachmodelle (LLMs) inzwischen in der Lage sind, die Ziele von Forschern in klare, ausführbare Befehle zu übersetzen. Gleichzeitig stellen wissenschaftliche Workflows hohe Anforderungen an Determinismus, Nachvollziehbarkeit und Governance – Eigenschaften, die schwer zu garantieren sind, wenn ein LLM selbst entscheidet, was ausgeführt wird.</p> <p>Durch halbstrukturierte

arXiv – cs.AI
Forschung

<h1>Skalierung erhöht kritische semantische Duplikate im Pretraining</h1> <p>In der KI‑Forschung wird deutlich, dass Daten­duplikate während des Pretrainings die Generalisierung von Modellen stark beeinträchtigen können. Besonders bei Web‑Skalen wird die Definition eines „Duplikats“ komplexer: Neben offensichtlichen Text‑Übereinstimmungen können semantisch gleichwertige Dokumente – etwa Übersetzungen – zu redundanten Trainingssignalen führen, sobald Modelle leistungsfähiger werden.</p> <p>Die Studie zeigt,

arXiv – cs.LG