Send us a text Wie können wir verstehen, was in einem Sprachmodell wirklich passiert? Sigurd und Carsten tauchen tief ein in ein Paper aus Deutschland, das zeigt, wie man Features in neuronalen Netzen identifizieren kann – ohne riesige Datensätze und ohne aufwändiges Training. Von Sparse Auto Encodern über Transcoders bis zur neuen Weight Lens-Methode: Erfahrt, wie Mechanistic Interpretability den Weg zu transparenteren KI-Systemen ebnet. Plus: Einblicke vom AI Transparency Days H...
All content for Knowledge Science - Alles über KI, ML und NLP is the property of Sigurd Schacht, Carsten Lanquillon and is served directly from their servers
with no modification, redirects, or rehosting. The podcast is not affiliated with or endorsed by Podjoint in any way.
Send us a text Wie können wir verstehen, was in einem Sprachmodell wirklich passiert? Sigurd und Carsten tauchen tief ein in ein Paper aus Deutschland, das zeigt, wie man Features in neuronalen Netzen identifizieren kann – ohne riesige Datensätze und ohne aufwändiges Training. Von Sparse Auto Encodern über Transcoders bis zur neuen Weight Lens-Methode: Erfahrt, wie Mechanistic Interpretability den Weg zu transparenteren KI-Systemen ebnet. Plus: Einblicke vom AI Transparency Days H...
Episode 208 - Theory of Mind für KI: Wenn Maschinen lernen, uns zu verstehen
Knowledge Science - Alles über KI, ML und NLP
33 minutes
3 months ago
Episode 208 - Theory of Mind für KI: Wenn Maschinen lernen, uns zu verstehen
Send us a text In dieser Episode erkunden Sigurd und Carsten, wie KI-Modelle menschliche Präferenzen und Handlungen verstehen lernen können. Sie diskutieren das spannende Paper "Towards Machine Theory of Mind" und zeigen, wie die Kombination von Bayesian Networks mit Large Language Models neue Wege eröffnet, um aus beobachteten Handlungen auf zugrundeliegende Präferenzen zu schließen. Besonders faszinierend: Diese Methoden lassen sich auch nutzen, um die "mentalen Landkarten" von KI-Modellen ...
Knowledge Science - Alles über KI, ML und NLP
Send us a text Wie können wir verstehen, was in einem Sprachmodell wirklich passiert? Sigurd und Carsten tauchen tief ein in ein Paper aus Deutschland, das zeigt, wie man Features in neuronalen Netzen identifizieren kann – ohne riesige Datensätze und ohne aufwändiges Training. Von Sparse Auto Encodern über Transcoders bis zur neuen Weight Lens-Methode: Erfahrt, wie Mechanistic Interpretability den Weg zu transparenteren KI-Systemen ebnet. Plus: Einblicke vom AI Transparency Days H...