Beitrag von Matthias Mut

Oxford THRONE – Erkennt Fehler von Sprachmodellen und Halluzinationen - Fokus auf Halluzinationen: Vision-Language Modelle können inkorrekte, aber plausible Details generieren, die in kritischen Anwendungen irreführend sein können. - Neues Bewertungssystem THRONE: Entwickelt, um Halluzinationen in offenen Antwortformaten zu erkennen, die detaillierte Bildbeschreibungen erfordern. - Verwendung öffentlich zugänglicher Modelle: THRONE nutzt existierende Sprachmodelle zur Evaluation und verbessert damit die Zugänglichkeit und Vergleichbarkeit der Ergebnisse. - Präzision betont: Das System legt besonderen Wert auf die Präzision der Antworten, um die negativen Auswirkungen von falsch positiven Ergebnissen zu minimieren. - Erkenntnisse aus der THRONE-Evaluation: Trotz des fortschrittlichen Ansatzes liegt die Rate der Halluzinationen bei einigen Modellen bei etwa 20%, was die Notwendigkeit weiterer Forschungen unterstreicht. #KI #AI #ArtificialIntelligence https://lnkd.in/esrxPzHm

Oxford THRONE – Erkennt Fehler von Sprachmodellen und Halluzinationen - Fokus auf Halluzinationen: Vision-Language Modelle können inkorrekte, aber plausible Details generieren, die in kritischen Anwendungen irreführend sein können. - Neues Bewertungssystem THRONE: Entwickelt, um Halluzinationen in offenen Antwortformaten zu erkennen, die detaillierte Bildbeschreibungen erfordern. - Verwendung öffentlich zugänglicher Modelle: THRONE nutzt existierende Sprachmodelle zur Evaluation und verbessert damit die Zugänglichkeit und Vergleichbarkeit der Ergebnisse. - Präzision betont: Das System legt besonderen Wert auf die Präzision der Antworten, um die negativen Auswirkungen von falsch positiven Ergebnissen zu minimieren. - Erkenntnisse aus der THRONE-Evaluation: Trotz des fortschrittlichen Ansatzes liegt die Rate der Halluzinationen bei einigen Modellen bei etwa 20%, was die Notwendigkeit weiterer Forschungen unterstreicht. #KI #AI #ArtificialIntelligence https://lnkd.in/eCUi7rEE

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🧠 OpenAI präsentiert neue AGI-Skala für Künstliche Allgemeine Intelligenz Ein fünfstufiges Klassifizierungssystem, um den Fortschritt in Richtung Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) zu verfolgen. 📊 Überblick über die Skala: Stufe 1: Chatbots - KI mit Konversationsfähigkeiten Stufe 2: Reasoners - Problemlöser auf Doktorandenniveau Stufe 3: Agenten - Systeme, die Aktionen ausführen können Stufe 4: Innovators - KI, die Dinge erfindet und innovativ ist Stufe 5: Organizer - KI, die die Arbeit einer Organisation übernehmen kann 🚀 Aktueller Fortschritt: OpenAI steht nach eigenen Angaben kurz vor Level 2, das KI-Systeme mit menschlichen Denk- und Problemlösungsfähigkeiten auf PhD-Niveau repräsentiert. Diese Skala bietet eine klare Struktur, um den Fortschritt auf dem Weg zur AGI zu messen und zeigt, wie weit wir bereits gekommen sind. Es bleibt spannend, die nächsten Entwicklungen und Fortschritte zu verfolgen. 🔗 Zum Artikel: https://buff.ly/3W02ccN Wie seht ihr die Entwicklung dieser Skala und den Fortschritt in Richtung AGI? 💭💡 #AGI #OpenAI #AI #kizukunft

Chain-of-Thought-Prompting: Der Schlüssel zu intelligenteren KI-Modellen In der Welt der Künstlichen Intelligenz ist das Chain-of-Thought (CoT) Prompting ein bahnbrechendes Verfahren, das die Art und Weise, wie große Sprachmodelle komplexe Probleme lösen, revolutioniert. Aber was genau ist CoT und warum ist es so wichtig? CoT-Prompting ermöglicht es Sprachmodellen, ihre Denkprozesse in klaren, nachvollziehbaren Schritten darzustellen. Anstatt direkt eine Antwort zu liefern, wird das Modell dazu angeregt, den Lösungsweg Schritt für Schritt zu erklären. Dies verbessert nicht nur die Genauigkeit, sondern auch die Transparenz der Antworten, da Entwickler besser nachvollziehen können, wie das Modell zu seinen Ergebnissen kommt[2][6]. Ein weiterer Vorteil von CoT-Prompting ist die Fähigkeit, komplexe Aufgaben in kleinere, handhabbare Teilaufgaben zu zerlegen. Dadurch können Modelle Informationen effizienter verarbeiten und präzisere Ergebnisse liefern. Diese Methode ist besonders nützlich in Bereichen wie Mathematik, logischem Denken und Entscheidungsfindung[2][4]. Die Zukunft der KI liegt in der Fähigkeit, komplexe Probleme zu verstehen und zu lösen. Mit Chain-of-Thought-Prompting sind wir diesem Ziel einen großen Schritt näher gekommen. Teilen Sie Ihre Gedanken und Erfahrungen mit CoT in den Kommentaren! #AI #MachineLearning #Innovation #ChainOfThought #KünstlicheIntelligenz

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