Wie lassen sich KI-Modelle gemeinsam trainieren, ohne sensible Daten an einem zentralen Ort zu speichern? In diesem Artikel wird erklärt, wie Decentralized Federated Learning (DFL) das Training auf verschiedene Geräte verteilt, die Effizienz steigert und Datenschutz gewährleistet, ohne auf [...]
In den vergangenen Jahren hat KI enorme Fortschritte gemacht. Insbesondere Large Language Models (LLMs) verfügen über immer umfangreicheres Wissen und sind aus unserem Alltag kaum noch wegzudenken. Doch was wäre, wenn diese Modelle nicht nur „denken“ und kommunizieren, sondern [...]
Roboter in Kliniken, Fabriken und Haushalten sammeln wertvolle Erfahrungen, dürfen diese aus Datenschutzgründen aber nicht zentral teilen. Föderiertes Lernen könnte dieses Dilemma lösen: Es ermöglicht geteiltes Lernen ohne Datenabfluss – und verbindet damit das Potenzial generativer KI mit striktem [...]
Im ersten Teil des Blog-Artikels zu RAG-Systemen haben wir uns mit den Grundlagen von RAG-Systemen beschäftigt. Doch man stößt bei diesen einfachen “Vanilla”-RAG-Systemen schnell an verschiedene Grenzen: Die Antworten werden zu langsam generiert oder deren Qualität ist nicht zufriedenstellend. [...]
Wie bringt man LLMs dazu, aktuelle und faktentreue Antworten aus eigenen Datenbeständen zu generieren? Retrieval-Augmented Generation verbindet intelligente Suche mit generativen Modellen. Dieser Artikel gibt einen Überblick über die Herausforderungen und fortgeschrittenen Techniken moderner RAG-Systeme – von Retrieval-Optimierung über [...]
Wie gelingt es Vogelschwärmen, sich ohne Anführer synchron zu bewegen? Und wieso entsteht ein Stau ganz ohne erkennbaren Auslöser? Multi-Agent-Systeme liefern dafür eine technische Erklärung: Viele autonome Agenten folgen einfachen lokalen Regeln, deren Zusammenspiel zu koordiniertem Verhalten führt. Das [...]