2026-09-27 09:47 UTC
@littledetritus@geraffel.social @publictorsten@mastodon.social @masek@infosec.exchange
Wir sehen aktuell Experimente mit kleinen Modellen mit großem Kontext, die nicht auf Wissen trainiert sind, sondern auf Verfahren und die erwarten, dass ihnen Wissen in Dateien als Kontext und korrekt indiziert bereitgestellt wird. Das Model, „liest sich das Wissen an“ und wendet dann die trainierten Verfahren an.
Das ist das andere extrem zu den superfetten Frontier Modellen und für bestimmte Problemklassen überraschend effektiv.
Die Wahrheit wird vermutlich irgendwo in der Mitte hin zu tunen sein.
Replies (1)
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@littledetritus@geraffel.social 2026-09-27 09:59
@isotopp@infosec.exchange @publictorsten@mastodon.social @masek@infosec.exchange +1 ähnliches gibt es im Bereich industrial AI kannst du eigentlich nicht aus Daten lernen. Die Prozessgüte in der Produktion sorgt dafür, dass du zwar viele Daten hast aber keine Informationen gewinnst weil die Entropie in den Daten zu gering ist. Die Modelle werden auf synthetisierten "Was ist zu tun wenn" Ansätzen trainiert und lieferst dann Prozessdaten zu. Ist work in Progress, wäre für die erwähnten Beispiele dankbar.