Blogs on Large Language Models (LLMs)

Fine-Tuning einer Low-Resource-Sprache: Training des Whisper-Modells mit Marathi

Dr. Rishikesh Pandit,

12. November 2025

Es gibt große Unterschiede darin, wie gut ein englisches oder deutsches ASR-Modell stark akzentuierte oder nicht-muttersprachliche Sprache transkribiert. Ähnliches gilt für Marathi und andere Low-Resource-Sprachen. Können wir diese Schwäche überwinden und wenn ja, wie?...

An open book with glowing binary code and light streams rising from its pages, symbolizing the fusion of storytelling and digital technology.

BlogForschung

Können Narrative das Denken von LLMs verbessern? Ein Einblick in das Story of Thought (SoT) Framework

Vahid Sadiri Javadi,

11. Dezember 2024

Können Geschichten die Denkfähigkeit von KI verbessern? Erfahren Sie, wie das Story of Thought (SoT)-Framework LLMs hilft, komplexe Probleme kohärenter und effektiver zu lösen....

00 Blog Beitragsbild LLM or not - Lamarr Institute for Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI)

BlogAnwendung

LLM oder nicht: Wie Sie die richtige KI-Lösung für Ihr Unternehmen finden

Jannis Spiekermann,

20. November 2024

Benötigt Ihr Anwendungsfall wirklich die Leistung eines LLMs, oder könnte traditionelles maschinelles Lernen eine bessere, effizientere Lösung bieten? Finden Sie heraus, welcher KI-Ansatz am besten zu Ihren Geschäftsanforderungen passt....

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BlogForschung

Multilinguales Instruction-Tuning: Benötigen mehrsprachige Modelle auch mehrsprachige Instruktionen?

Alexander Weber,

30. Oktober 2024

Mehrsprachiges Instruction-Tuning von Modellen, die auf indoeuropäischen Sprachen trainiert wurden, zeigt, dass (semantisch) parallele Datensätze die sprachübergreifenden Fähigkeiten im Vergleich zu einsprachigen deutlich verbessern. Wir stellen neue mehrsprachige Evaluationsressourcen und Datensätze für mehrsprachiges Modelltraining vor....

Konzeptionsbild einer Bibliothek, die mit digitalen Inhalten wie Bildern, Dokumenten und Videos gefüllt ist.

BlogAnwendung

Wie Audio Mining, Generative KI und LLMs die Suche in Medienarchiven revolutionieren

Dr. Christoph Schmidt, Joran Poortstra,

16. Oktober 2024

Erfahren Sie, wie das Fraunhofer IAIS mit Audio Mining, generativer KI und großen Sprachmodellen die Suche in Medienarchiven revolutioniert und Journalist*innen und Forschenden einen intelligenteren und effizienteren Zugang zu relevanten Inhalten ermöglicht....

Beitragsbild 7 scaled - Lamarr Institute for Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI)

BlogGrundlagen

Bewusste Nutzung von Large Language Models: Wie lassen sich Bias vermeiden?

Dr. Anna Lena Emonds, Julia Kaballo,

17. Juli 2024

Bias in Trainingsdaten von Large Language Models sind ein Problem. Lernen Sie, die Auswirkungen unbewusster Voreingenommenheiten zu erkennen und zu minimieren, um fairere und vielfältigere Ergebnisse zu erzielen. ...

Beitragsbild 6 scaled - Lamarr Institute for Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI)

BlogGrundlagen

Ethischer Umgang mit Trainingsdaten: Für Fairness und Datenschutz in KI-Systemen

Thomas Dethmann, Jannis Spiekermann,

03. Juli 2024

Erfahre, wie der ethische Umgang mit Trainingsdaten Bias minimiert, Datenschutz gewährleistet und Vertrauen in Künstliche Intelligenz fördert....

Beitragsbild 5 scaled - Lamarr Institute for Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI)

BlogGrundlagen

Multimodalität in großen Sprachmodellen – Wie KI immer menschlicher wird

Dr. Christoph Schmidt,

19. Juni 2024

Große Sprachmodelle haben in den letzten Jahren beeindruckende Fähigkeiten gezeigt. Kann Multimodalität sie leistungsfähiger und menschlicher machen? Erfahren Sie, wie KI immer mehr wie wir denkt....

BlogGrundlagen

Deep Dive in die Evolution der automatischen Spracherkennung (ASR)

Thomas Dethmann, Manas Maurya,

10. April 2024

Wie hat sich die automatische Spracherkennung (ASR) entwickelt? Erfahre mehr über die Hintergründe der Technologie und wie Herausforderungen, wie Robustheit, OOV-Wörter und Halluzinationen für eine nahtlose Mensch-Computer-Interaktion begegnet werden kann....