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Episode 151 - KI generiert: KS Pulse - Jack of All Trades, STARK

April 25, 2024 Sigurd Schacht, Carsten Lanquillon Season 1 Episode 151
Episode 151 - KI generiert: KS Pulse - Jack of All Trades, STARK
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Episode 151 - KI generiert: KS Pulse - Jack of All Trades, STARK
Apr 25, 2024 Season 1 Episode 151
Sigurd Schacht, Carsten Lanquillon

KI Generierte News of the Day. Der Pulse ist ein Experiment ob es interessant ist die aktuellen Nachrichten in 5 min. kleinen Paketen täglich zu bekommen. 

Er ist vollständig KI generiert. Einzig und allein der Inhalt ist kuratiert. Carsten und ich wählen passende Nachrichten aus. Danach wird sowohl das Manuskript als auch die Audio Datei vollständig automatisiert erstellt.

Dementsprechend können wir nicht immer für die Richtigkeit garantieren.

Topic 1: Jack of All Trades, Master of Some, a Multi-Purpose Transformer Agent https://arxiv.org/abs/2402.09844
Topic 2: STARK: Benchmarking LLM Retrieval on Textual and Relational Knowledge Bases https://arxiv.org/pdf/2404.13207.pdf

Support the Show.

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KI Generierte News of the Day. Der Pulse ist ein Experiment ob es interessant ist die aktuellen Nachrichten in 5 min. kleinen Paketen täglich zu bekommen. 

Er ist vollständig KI generiert. Einzig und allein der Inhalt ist kuratiert. Carsten und ich wählen passende Nachrichten aus. Danach wird sowohl das Manuskript als auch die Audio Datei vollständig automatisiert erstellt.

Dementsprechend können wir nicht immer für die Richtigkeit garantieren.

Topic 1: Jack of All Trades, Master of Some, a Multi-Purpose Transformer Agent https://arxiv.org/abs/2402.09844
Topic 2: STARK: Benchmarking LLM Retrieval on Textual and Relational Knowledge Bases https://arxiv.org/pdf/2404.13207.pdf

Support the Show.

#### Willkommen zu einer neuen Folge von "Knowledge Science Pulse"! Heute diskutieren Carsten und ich zwei faszinierende Paper zur Entwicklung allgemeiner KI-Modelle.
#### Genau Sigurd! Das erste Paper stellt "Jack of All Trades" vor - ein vielseititiges Transformer-Modell, das auf verschiedensten Aufgaben aus Reinforcement Learning, Computer Vision und Natural Language Processing trainiert wurde. 
#### Beeindruckend! Und was ist das Besondere an der Architektur?
#### Zum einen werden Beobachtungen und Belohnungen aus Sequenzen in der Entscheidungsfindung jeweils einer Token-Einbettung zugeordnet. Dadurch kann das Modell deutlich längere Sequenzen verarbeiten als bisherige Ansätze. Zum anderen wird eine neuartige Verlustfunktion genutzt, die das Vorhersagen der nächsten Beobachtung als Hilfsziel mit einbezieht - was sich als lernfördernd erwiesen hat.
#### Sehr clever! Und wie schlägt sich "Jack of All Trades" im Vergleich zur Konkurrenz?
#### Auf den Atari-Spielen erreicht es über 30% der menschlichen Leistung, bei BabyAI knapp 90%. Bei den Meta-World-Aufgaben erzielt es rund 65% der Expertenleistung. Insgesamt schneidet es besser ab als das größere Gato-Modell, benötigt aber deutlich weniger Rechenressourcen.  
#### Beachtliche Ergebnisse! Was bringt denn das zweite Paper auf den Tisch?
#### Das zweite Paper stellt STARK vor - einen neuartigen Benchmark für Retrieval-Aufgaben auf teil-strukturierten Wissensbasen, die Text und Relationen kombinieren. Die Queries sind natural language und erfordern kontextspezifisches Reasoning über verschiedene Domänen hinweg.
#### Das klingt sehr praxisrelevant! Wie schneiden denn aktuelle Ansätze auf diesem Benchmark ab?
#### Die Ergebnisse zeigen, dass die Modelle durchaus Potenzial haben, die Kombination aus Text und Relationen zu verarbeiten. Allerdings gibt es auch deutlichen Raum für Verbesserungen. Besonders die Einbindung von Reasoningfähigkeiten durch große Sprachmodelle hat sich als wichtig erwiesen.  
#### Faszinierende Einblicke in den aktuellen Forschungsstand zu allgemeinen KI-Modellen. Ich freue mich schon auf die nächsten Entwicklungen in diesem Feld! Vielen Dank an Carsten für den euphorischen Schlagabtausch heute.
#### Absolut, die Zukunft verspricht Spannendes! Danke für's Zuhören, bis zum nächsten Mal!