Einordnung von Sprachmodellen: Geschlossen, semi-offen oder komplett offen
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Sprachmodelle können hinsichtlich der Offenheit grob in drei Kategorien eingeordnet werden. Vor allem die Unterscheidung zwischen halboffenen und komplett offenen Modellen ist hierbei sinnvoll. In Europa setzen „wir“ beim Training verstärkt auf vollständig offene LLMs, bei denen nicht nur die Gewichte, sondern auch der komplette Trainingsdatensatz zu 100 % einsehbar ist. Apertus aus der Schweiz und Soofi aus Deutschland sind hier als Beispiele zu nennen.
KI-Podcast in NotebookLM (neu: Gemini Notebook) als kurzes Briefing generiert. Einzige Quelle: PDF-Upload
Die obere Abbildung zeigt einen Screenshot aus einem ChatGPT-Chat, in dem die Unterscheidung in einer übersichtlichen Tabelle ausgegeben wurde. Solche Thematiken lassen sich generell zeitsparend mit einem Chatbot diskutieren und anschaulich präsentieren. Auch ein Download als PDF ist über einen Button-Klick möglich. Das Dokument habe ich weiter unten im Beitrag eingebunden.
Prompt für ChatGPT Images (im selben Chat):
Nun erstelle eine Infografik im Stil Sketchnote und im QuerformatDirekt im ChatGPT-Chat lässt sich im Anschluss über die Bildfunktion aus der Tabelle eine Infografik generieren. Mithilfe von ChatGPT Images ist nun direkt erkennbar, welche Merkmale geschlossene Modelle wie Claude, ChatGPT oder Gemini im Gegensatz zu semi-offenen LLMs wie Mistral, Qwen und Llama oder vollständig offenen KI-Systemen wie Soofi, Apertus oder Olmo aufweisen.
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