Meta will mit dem freien Large Language Model Meta Llama 3.1 405B eine neue Ära einläuten, in der Open Source den Weg vorgibt und nicht länger in Bezug auf Leistung und Fähigkeiten hinter den…

OpenAI hat GPT-4o mini angekündigt, den Nachfolger von GPT-3.5 Turbo. Der Anbieter bezeichnet GPT-4o mini als günstiger und schneller.

Experten des Security-Anbieters Sophos haben ein Benchmark-System zur Einschätzung des Nutzens von Large-Language-Modelle (LLMs) für die Cybersicherheit erstellt.

Die Fähigkeiten von Open-Source-KI-Modellen nähern sich immer mehr der Leistung der proprietären Konkurrenz an und übertreffen diese teils.

Github Copilot Chat ist sowohl für Visual Studio Code als auch für Visual Studio allgemein verfügbar, teilt der zu Microsoft gehörende Anbieter mit.

OpenAI hat verlautbart, dass die Feinabstimmung für GPT-3.5 Turbo jetzt verfügbar sei. Das Update ermögliche es Entwicklern Modelle anzupassen, die für ihre Anwendungsfälle besser geeignet seien.

Tests hätten gezeigt, dass eine fein abgestimmte Version von GPT-3.5 Turbo die Fähigkeiten der Basisversion von GPT-4 bei bestimmten Aufgaben erreichen oder sogar übertreffen, teilt OpenAI mit. Die Daten, die über die Feinabstimmungs-API ein- und ausgehen, gehörten ausschließlich dem Kunden und würden weder von OpenAI noch von einer anderen Organisation zum Training anderer Modelle verwendet, erklärt OpenAI.

Die Feinabstimmung ermöglicht es den Unternehmen, das Modell dazu zu bringen, Anweisungen besser zu befolgen, etwa die Ausgaben knapp zu halten oder immer in einer bestimmten Sprache zu antworten.

Zudem sei es möglich, die Fähigkeit des Modells zu verbessern, Antworten konsistent zu formatieren. Das sei ein entscheidender Aspekt für Anwendungen, die ein bestimmtes Antwortformat erfordern, wie etwa die Codevervollständigung oder das Zusammenstellen von API-Aufrufen. Ein Entwickler könne die Feinabstimmung dann etwa nutzen, um Benutzeraufforderungen zuverlässiger in hochwertige JSON-Schnipsel umzuwandeln, die mit seinen eigenen Systemen verwendet werden können.

Neben der gesteigerten Leistung ermöglicht die Feinabstimmung den Unternehmen auch die Verkürzung ihrer Prompts bei gleicher Leistung, heißt es weiter.  Tester hätten die Größe der Prompts um bis zu 90 Prozent reduziert, indem sie die Anweisungen im Modell selbst feinabgestimmt haben, was jeden API-Aufruf beschleunige und die Kosten senke. Die Feinabstimmung für GPT-4 folge im Herbst.

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