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Reflection AI & Xpeng: Investments & Exits - mit Daniel Wild und Hendrik Brandis

Startup Insider

NOTE

Die Kombination von Breite und Planung

Die Entwicklung von Large Language Models (LLMs) erfordert eine Differenzierung zwischen der breiten Informationsaufnahme aus dem Internet und der spezifischen Planung durch Reinforcement Learning. Während LLMs wie ChatGPT in der Interaktion nicht immer konsistente oder genaue Antworten liefern, können sie in klar definierten Problemstellungen, wie z.B. bei Spielen, hervorragende Leistungen zeigen. Im Alltag stellen sich jedoch komplexere Aufgaben, die weniger klar definiert sind. Die Herausforderung liegt darin, Systeme zu schaffen, die beide Ansätze kombinieren: eine umfassende Informationsbeschaffung gepaart mit der Fähigkeit, durch verstärkendes Lernen spezifische Aufgaben optimal zu lösen. Dies übersteigt die gegenwärtigen Anwendungen, die oft auf einfache Problemlösungen ausgerichtet sind und den nächsten Schritt in der Entwicklung dieser Technologien darstellen.

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