Fortschritte in der KI Forschung Erweitern Technologische Möglichkeiten

In der Welt der künstlichen Intelligenz (KI) nehmen die Entwicklungen ein rasantes Tempo an. Tagtäglich werden neue Forschungsarbeiten veröffentlicht, die die Grenzen dessen, was technologisch möglich ist, weiter verschieben. Eine der jüngsten und bemerkenswertesten Entwicklungen in diesem Bereich ist die Verbesserung der mathematischen Problemlösungsfähigkeiten von großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs).

Große Sprachmodelle wie ChatGLM3-32B haben zwar eine beeindruckende Beherrschung der menschlichen Sprache unter Beweis gestellt, doch bei realen Anwendungen, die mathematische Problemlösung erfordern, stoßen sie immer noch auf Herausforderungen. Um diese zu überwinden, wurde eine Self-Critique-Pipeline entwickelt und angepasst, die insbesondere in der Feedback-Lernphase der LLM-Ausrichtung zum Einsatz kommt. Dabei wird zunächst ein allgemeines Math-Critique-Modell aus dem LLM selbst trainiert, um Feedbacksignale zu liefern. Anschließend werden abweisendes Feintuning und direkte Präferenzoptimierung über die eigenen Generationen des LLMs für die Datensammlung sequenziell eingesetzt. Die Ergebnisse zeigen, dass diese Pipeline die mathematischen Problemlösungsfähigkeiten des LLMs signifikant verbessert und gleichzeitig dessen Sprachfähigkeit weiter ausbaut, wobei sie LLMs übertrifft, die bis zu zweimal größer sein könnten.

Des Weiteren wurde eine Methode vorgestellt, die es Transformern ermöglicht, Rechenleistung dynamisch auf bestimmte Positionen in einer Sequenz zu verteilen. Dies optimiert die Zuweisung entlang der Sequenz für verschiedene Schichten über die Modelltiefe hinweg. Eine solche dynamische Allokation von FLOPs (Floating Point Operations) ermöglicht es, die Gesamtrechenleistung zu begrenzen, indem die Anzahl der Token, die in den Selbst-Aufmerksamkeits- und MLP-Berechnungen (Multi-Layer Perceptron) auf einer bestimmten Ebene verarbeitet werden können, vorher festgelegt wird.

Ein weiterer innovativer Ansatz befasst sich mit dem Verständnis von Videos durch Mobilgeräte. Die aktuellen Architekturen für das Verständnis von Videos bauen hauptsächlich auf 3D-Konvolutionsblöcken oder 2D-Konvolutionen mit zusätzlichen Operationen für die zeitliche Modellierung auf. Eine neue Framework-Struktur, AniPortrait genannt, wurde entwickelt, um Animationen zu erzeugen, die von Audio und einem Referenzporträtbild angetrieben werden. AniPortrait extrahiert zunächst 3D-Zwischenrepräsentationen aus Audio und projiziert diese in eine Sequenz von 2D-Gesichtslandmarken. Anschließend wird ein robustes Diffusionsmodell zusammen mit einem Bewegungsmodul verwendet, um die Landmarkensequenz in fotorealistische und zeitlich konsistente Porträtanimationen umzuwandeln.

Darüber hinaus wurde mPLUG-DocOwl 1.5 vorgestellt, ein Modell, das die Bedeutung von Strukturinformationen für das Verständnis von textreichen Bildern wie Dokumenten, Tabellen und Diagrammen betont. Um die Leistungsfähigkeit von Multimodalen Großen Sprachmodellen (MLLMs) für das visuelle Dokumentenverständnis zu steigern, setzt mPLUG-DocOwl 1.5 auf einheitliches Strukturlernen.

Alle diese Fortschritte zeigen, wie schnell sich die KI-Forschung weiterentwickelt und wie vielversprechend die Zukunft dieser Technologien ist. Sie bieten einen Einblick in die Möglichkeiten, wie KI unser Leben in naher Zukunft verändern könnte, sei es durch verbesserte Interaktion mit digitalen Assistenten, fortschrittliche Analysetools oder neue Wege in der visuellen Unterhaltung.

Für Mindverse, ein deutsches KI-Unternehmen, das als allumfassendes Content-Tool für KI-Texte, Inhalte, Bilder und Forschung dient, sind diese Entwicklungen von besonderem Interesse. Mindverse arbeitet nicht nur als KI-Partner, sondern entwickelt auch maßgeschneiderte Lösungen wie Chatbots, Voicebots, KI-Suchmaschinen, Wissenssysteme und vieles mehr. Die jüngsten Durchbrüche in der KI-Forschung könnten daher direkt in die Entwicklung und Verbesserung von Mindverse-Produkten einfließen und die Art und Weise, wie Unternehmen und Endbenutzer mit KI interagieren, revolutionieren.

Quellen:
- @_akhaliq: daily papers: buff.ly/3wfVJkI.
- Thread Reader App: threadreaderapp.com/thread/1775724474106581316.html
- Twitter: twitter.com/mnemomeme?lang=ar
- TWSalker: twstalker.com/braneloop