Das chinesische KI-Startup z.ai sorgte diese Woche für Schlagzeilen mit der Veröffentlichung seines neuen Large Language Models, GLM-5, das laut VentureBeat eine rekordniedrige Halluzinationsrate erreichte. Das Modell, das Open Source ist, nutzt auch eine neue Verstärkungslerntechnik namens "Slime". Unterdessen entwickelten Forscher des MIT, des Improbable AI Lab und der ETH Zürich eine neue Fine-Tuning-Methode, die es LLMs ermöglicht, neue Fähigkeiten zu erlernen, ohne alte zu vergessen, wie VentureBeat berichtete.
GLM-5, das neueste Modell der GLM-Serie von z.ai, behält eine Open-Source-MIT-Lizenz bei, was es für den Unternehmenseinsatz geeignet macht. Es erreichte einen Wert von -1 im AA-Omniscience-Index, was einer Verbesserung von 35 Punkten gegenüber seinem Vorgänger entspricht. Damit steht GLM-5 an der Spitze der KI-Industrie in Bezug auf die Zuverlässigkeit von Wissen und übertrifft US-Konkurrenten wie Google, OpenAI und Anthropic, indem es weiß, wann es sich enthalten und keine Informationen erfinden soll, so VentureBeat.
Die neue Technik der MIT-Forscher, genannt Self-Distillation Fine-Tuning (SDFT), ermöglicht es Modellen, direkt aus Demonstrationen und ihren eigenen Experimenten zu lernen, indem sie die inhärenten In-Context-Learning-Fähigkeiten moderner LLMs nutzen. Experimente zeigen, dass SDFT traditionelles überwachtes Fine-Tuning durchweg übertrifft und gleichzeitig die Einschränkungen des Verstärkungslernens angeht, so VentureBeat.
Während die Fortschritte in der KI weitergehen, bestehen Bedenken hinsichtlich ihres potenziellen Missbrauchs. KI macht Online-Verbrechen bereits einfacher, und die Situation könnte sich verschlimmern, so der MIT Technology Review. Hacker nutzen KI-Tools, um den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Durchführung von Angriffen zu reduzieren und die Hürden für weniger erfahrene Angreifer zu senken. Einige im Silicon Valley warnen, dass KI kurz davor steht, vollautomatische Angriffe durchführen zu können. Sicherheitsforscher argumentieren, dass die unmittelbaren Risiken, die von KI ausgehen, die bereits die Geschwindigkeit und das Volumen von Betrugsmaschen erhöht, im Mittelpunkt stehen sollten.
In verwandten Nachrichten ergab eine aktuelle Studie in Nature Energy, dass Elektrofahrzeuge von Rollern bis zu Kleinbussen in Afrika bis 2040 günstiger zu besitzen sein könnten als benzinbetriebene Fahrzeuge, so der MIT Technology Review. Die Technologie steht jedoch in einigen afrikanischen Märkten immer noch vor großen Herausforderungen, darunter eine begrenzte Netz- und Ladeinfrastruktur.
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