KI und Forschung – 04 | 22
In der April-Ausgabe von KI und Forschung werden zwei neue Machine Learing-Modelle von Dr. Till Plumbaum besprochen – OpenAIs DALL-E 2 und PaLM von Google, damit gehen GPT-3 und T5 langsam in Rente.
NLP
Natural Language Processing mit dem Wikidata Knowledge Graph
Im Rahmen der Wikidata Data Reuse Days 2022 teilen Bertram Sändig und Patricia Helmich von ontolux ihre Erfahrungen, die sie beim Natural Language Processing mit dem Wikidata Knowledge Graph machen.
KI und Forschung – 02 | 22
Mit Language Models und Ethik beschäftigt sich die Februar-Ausgabe. Während die Arbeit an GPT-X als europäische Antwort auf GPT-3 oder auch das chinesische Wu Dao 2.0 startet, konzentriert sich ein großer Teil der Forschung auf die Frage der Ethik und des Bias.
KI und Forschung – 01 | 22
Auch in 2022 berichten wir in unserer Reihe KI und Forschung monatlich von interessanten Themen aus den Gebieten NLP, Suche, Data Science und vieles mehr.
Modellkomprimierung: Methoden zur Ressourceneinsparung von KI-Modellen
Um die Rechenkosten von KI-Modellen und die daraus entstehenden Umweltbelastungen zu reduzieren, stellt Qi Wu verschiedene Lösungsoptionen zur Ressourceneinsparung vor.
BSI
Um individuelle Lageberichte für die Mitarbeiter des BSI zu erstellen, bereitet ontolux Daten des World Wide Web auf und stellt sie über Dashboards und eine intelligente Suche zur Verfügung.
KI und Forschung – 12 | 21
Das Jahr neigt sich dem Ende zu, und wir beschließen das Jahr mit dem letzten KI & Forschung Beitrag in 2021. Das Jahr wurde geprägt von Language Models, aber generell war eine gewisse Stagnation im Bereich KI und NLP zu erkennen.
Neuronale Netze für NLP-Anwendungen und ihre Rechenleistung
Erfolgreiche künstliche neuronale Netze (ANN) haben in der Regel eine enorme Größe mit unzähligen Parametern, um komplexe Probleme zu lösen. Dies erzeugt jedoch hohe Rechenleistungen. Wir stellen einige der bekanntesten neuronalen Netze für NLP hinsichtlich ihrer Leistung, Größe und Energieeffizienz vor.
Neues Forschungsprojekt: Semantische Begriffsanalyse für Information Retrieval Aufgaben
Neues ZIM-Forschungsprojekt: Semantische Begriffsanalyse für Information Retrieval Aufgaben (SEBIRA) zusammen mit dem Lehrstuhl der HU Berlin von Professor Alan Akbi.
KI und Forschung – 05 | 21
In der Mai-Ausgabe unserer KI und Forschungs-Serie berichten wir von einem EU-weiten Regelwerk für KI, einem spannendes Paper zur Reduzierung von veralteten Informationen im Netz, Neuerungen im Bereich NLP und der Verfügbarkeit von KI-Modelle über ONNX 1.9.