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Große Sprachmodelle

Zum Hype-Thema ChatGPT laden einschlägige Medien zur Meinungsbildung ein - querbeet von Begeisterung bis Empörung. Was als iPhone-Moment für Machine Learning gefeiert wird, wirft ja auch die Frage auf, ob die Mechanismen von MLOps unverändert greifen oder andere und neue Konzepte aufrufen, die in Anpassungen münden (müssen). Der Artikel zeichnet Entwicklungslinien nach und leitet daraus Paradigmenwechsel und Arbeitshypothesen für große Sprachmodelle (Large Language Models) ab.

MLOps (Machine Learning Operations) entwirft und bietet Ordnungs- und Gestaltungsrahmen für die Kommunikation und Kooperation in komplexen Machine Learning-Teams. Beim Deep Learning mit seiner Evolution von CNNs und RNNs hin zu LLMs (Large Language Models) fordern neue und andere Arbeitsweisen und Denkstile zur Öffnung und Einbindung auf.

ILSVRC-Fehlerrate – weniger ist mehr

AlexNet, ein Convolutional Neural Network (CNN), wurde an der Universität Toronto entworfen, nahm 2012 am ILSVPR-Wettbewe…

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