DEF.: SynthID ist ein digitales Wasserzeichen- und Identifikationssystem, entwickelt von Google DeepMind, das künstlich generierte Bilder kennzeichnet. Es integriert unsichtbare Markierungen in KI-erstellte Bilder, die nachträglich erkannt werden können, um die Authentizität [...]
DEF.: Red Teaming ist eine Sicherheitspraxis, bei der ein Team (das „rote Team“) Angriffe auf ein System simuliert, um Schwachstellen zu identifizieren und die Verteidigungsstrategien des Systems zu testen. Erläuterung: Red Teaming [...]
DEF.: Destillation in der Künstlichen Intelligenz (KI) ist ein Verfahren, bei dem ein großes, komplexes Modell (Lehrermodell) verwendet wird, um ein kleineres, effizienteres Modell (Schülermodell) zu trainieren, ohne signifikant an Leistungsfähigkeit zu [...]
DEF.: Direct Preference Optimization (DPO) ist eine Methode in der Künstlichen Intelligenz (KI), die direkt darauf abzielt, die Präferenzen von Benutzern oder Entscheidungsträgern zu optimieren. Es handelt sich um einen Ansatz, bei [...]
DEF.: Eine Matrix ist im Kontext der Künstlichen Intelligenz (KI) eine rechteckige Anordnung von Zahlen, Symbolen oder Ausdrücken in Zeilen und Spalten. Sie wird verwendet, um Daten und mathematische Operationen zu organisieren [...]
DEF.: Low Rank Adaption (LoRA) ist eine Technik zur effizienten Feinabstimmung vortrainierter neuronaler Netze, die den Speicherbedarf und die Rechenkosten reduziert. LoRA ersetzt die großen Gewichtsmatrizen in neuronalen Netzen durch Produkte von [...]
DEF.: Eine API (Application Programming Interface) ist eine Schnittstelle, die es verschiedenen Softwareanwendungen ermöglicht, miteinander zu kommunizieren. Im Kontext der Künstlichen Intelligenz (KI) ermöglicht eine API den Zugriff auf KI-Modelle und deren [...]
DEF.: Im wissenschaftlichen Kontext bezieht sich Transzendenz auf das Überschreiten der Grenzen des aktuellen Wissens und Verstehens, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. Bei der Künstlichen Intelligenz (KI) bedeutet Transzendenz, dass eine KI [...]
DEF.: Post-Training-Methoden sind Techniken, die nach dem initialen Trainingsprozess eines maschinellen Lernmodells angewendet werden, um die Effizienz oder Leistung des Modells zu verbessern, ohne das Modell erneut von Grund auf zu trainieren. [...]
DEF.: Mid-Training-Techniken sind Methoden, die während des Trainingsprozesses von künstlichen neuronalen Netzwerken angewandt werden, um deren Lernfähigkeit und die Qualität der resultierenden Modelle zu verbessern. Diese Techniken beinhalten Anpassungen an den Lernalgorithmen [...]
DEF.: Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein Verfahren im Bereich der Künstlichen Intelligenz, speziell im maschinellen Lernen und bei der Verarbeitung natürlicher Sprache, das Informationen aus großen Datenbanken oder Dokumentenkollektionen abruft, um die [...]
DEF.: PEFT-Methoden sind Techniken des maschinellen Lernens, speziell im Bereich des Fine-Tunings von vortrainierten Modellen, bei denen die Anpassungen mit einer geringen Anzahl von trainierbaren Parametern durchgeführt werden. Im Gegensatz zu traditionellen [...]