Vereintes Modell
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Ein vereintes Modell bezeichnet ein künstliches Intelligenzsystem, das verschiedene …
Efficiency
Terms tagged with Efficiency
Robotic Process Automation
Definition
Robotic Process Automation (RPA) verwendet Software-Roboter, die oft durch KI erweitert …
Qwen3 5 Moe
Definition
Dieser Begriff bezeichnet eine spezialisierte Architektur innerhalb der Qwen-Familie, die …
Quantisierter Zustand
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Quantisierung ist eine Modelloptimierungstechnik, die die numerische Präzision der …
Prompt-Tuning
Definition
Beim Prompt-Tuning werden trainierbare „Soft Prompts“ (kontinuierliche Vektoren) zur …
Pruning
Definition
Pruning beinhaltet das Identifizieren und Eliminieren von Neuronen, Verbindungen oder …
Proaktives Lernen
Definition
Beim proaktiven Lernen bestimmt das KI-System, welche Proben die Unsicherheit am meisten …
Prefix-Tuning
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Prefix-Tuning ist eine parametereffiziente Adaptierungstechnik für vortrainierte …
Phi
Definition
Phi, abgeleitet von ‘Foundation models based on Teaching-Learning Paradigm’ …
P-Tuning
Definition
P-Tuning (Prompt Tuning) ist eine Technik, die darauf ausgelegt ist, große vortrainierte …
Multitask-Optimierung
Definition
Die Multitask-Optimierung beinhaltet das Training eines einzelnen Modells, um mehrere …
Multi-task Learning
Definition
Diese Technik nutzt den gemeinsamen induktiven Bias verwandter Aufgaben, um die …
Mixture of Experts
Definition
Mixture of Experts (MoE) ist eine Machine-Learning-Architektur, die entwickelt wurde, um …
Model Compression
Definition
Diese Kategorie umfasst Methoden wie Pruning (Beschneiden), Quantisierung und Knowledge …
Mixtral
Definition
Mixtral ist ein wegweisendes Open-Weight-LLM, das eine Architektur mit sparsamer Mischung …
DeepSeek V3
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DeepSeek V3 ist eine fortgeschrittene Iteration in der DeepSeek-Modellfamilie, …
Automatisierung von Geschäftsprozessen
Definition
Die Automatisierung von Geschäftsprozessen (BPA) beinhaltet den Einsatz von Software und …
Batch-Verarbeitung
Definition
Bei der Batch-Verarbeitung werden Dateneingaben zu einer Gruppe, einem sogenannten Batch, …
Automated Machine Learning (AutoML)
Definition
AutoML (Automated Machine Learning) rationalisiert die Entwicklung von ML-Modellen, indem …
Automatisierte Entscheidungsfindung
Definition
Automatisierte Entscheidungsfindung (ADM) stützt sich auf Softwaresysteme, um …
Aktives Lernen
Definition
Aktives Lernen reduziert die Menge der benötigten gelabelten Daten, indem es dem Modell …
Zero-Shot-Lernen
Definition
Zero-Shot-Lernen ermöglicht es einem Machine-Learning-Modell, Instanzen von Klassen zu …
QLoRA
Definition
QLoRA kombiniert Low-Rank Adaptation (LoRA) mit 4-Bit-Quantisierung, um den …
Few-Shot Learning
Definition
Few-Shot Learning zielt darauf ab, Modellen zu ermöglichen, aus nur wenigen Beispielen zu …
Adapter
Definition
Adapter sind eine parameter-effiziente Technik zum Feintuning, die hauptsächlich in …
Training-frei
Definition
Training-freie Ansätze bezeichnen Techniken, die das Verhalten oder die Ausgabe eines …
Vorab trainiert (Pre-Trained)
Definition
Ein vorab trainiertes Modell ist ein fundamentales KI-Modell, das einem umfangreichen …
kostengünstig
Definition
Kostengünstige KI konzentriert sich auf Effizienz und zielt darauf ab, die …
Transferlernen
Definition
Transferlernen nutzt vortrainierte Modelle, um die Leistung zu verbessern und die …
Mamba
Definition
Mamba stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Sequenzmodellierung dar, indem es ein …
LoRA
Definition
LoRA friert die vorab trainierten Modellgewichte ein und fügt jeder Schicht der …
Direkt
Definition
Im Kontext der KI beschreibt ‘direkt’ oft Architekturen oder Inferenzpfade, …
Automatisiert
Definition
Automatisierung im KI-Bereich beinhaltet den Einsatz von Algorithmen und Systemen zur …