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QLoRA: 4-Bit-Feintuning großer Modelle auf einer GPU einfach erklärt HanseKI 30
PEFT: KI-Modelle mit minimalem Aufwand anpassen einfach erklärt HanseKI 37
LoRA: Schlankes Feintuning großer KI-Modelle einfach erklärt HanseKI 33
Logits: Die rohen Ausgabewerte neuronaler Netze HanseKI 25
Softmax: Logits in Wahrscheinlichkeiten verwandeln HanseKI 27
Cross-Entropy: Der Standard-Loss für Klassifikation und Sprachmodelle HanseKI 33
Gewicht (KI): Die lernbaren Verbindungsstärken neuronaler Netze HanseKI 32
Bias (KI): Der Verschiebungsterm im neuronalen Netz HanseKI 30
Versteckte Schicht: Die interne Verarbeitungsebene neuronaler Netze HanseKI 29
Bellman-Gleichung: Die rekursive Optimalitätsbedingung der dynamischen Programmierung HanseKI 37

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