Kick-off at HANNOVER MESSE! Day 1 started with a highlight: Our Chief Research Officer at Aleph Alpha Research, Yasser Jadidi, took the the Digital Transformation Stage to give a keynote on “Revolutionary Efficiency: Key to Company-Specific AI Models”. Yasser presented how our tokenizer-free AI architecture (T-Free) can boost the efficiency of Large Language Models by over 70 percent while also improving the learning of new knowledge and specific terminology. This breakthrough paves the way for companies to develop tailored AI solutions that understand their domain-specific language while simultaneously reducing costs and environmental impact. ⚡️ Higher Effectiveness T-Free models can better learn new knowledge and specific terminology that's far awa from previously learned knowledge – leading to higher quality results. 💰 Reduced Costs Less training data, the same (or even better) performance. Plus, inference during operation becomes more cost-effective. Lower resource consumption and reduced operational costs. 🤝 Highly Reliable T-Free models even tolerate typos & flawed documents – while still delivering reliable answers. Want to learn more about AI trends and where the industry is heading? Stop by! We look forward to seeing you at the Aleph Alpha booth, Hall 17, Booth E40. 👋 ---- Kick-off bei der HANNOVER MESSE! Tag 1 begann mit einem Highlight: Unser Chief Research Officer bei Aleph Alpha Research Yasser Jadidi, hielt auf der Digital Transformation Stage eine Keynote zum Thema „Revolutionary Efficiency: Der Schlüssel zu unternehmensspezifischen KI-Modellen“. Yasser präsentierte, wie unsere Tokenizer-freie KI-Architektur (T-Free) die Effizienz von Large Language Models um mehr als 70 Prozent steigern kann, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Dieser Durchbruch ebnet Unternehmen den Weg für die Entwicklung maßgeschneiderter KI-Lösungen, die ihre branchenspezifische Sprache verstehen und gleichzeitig Kosten und Umweltbelastung reduzieren. ⚡️ Beschleunigtes Fine-Tuning Mit effizientem Fine-Tuning lassen sich KI-Modelle deutlich schneller an unternehmensspezifische Anforderungen anpassen - ein echter Schub für die Time-to-Value. 💰 Reduzierte Kosten Weniger Trainingsdaten, die gleiche (oder sogar bessere) Leistung. Außerdem wird die Inferenz während des Betriebs kostengünstiger. Geringerer Ressourcenverbrauch und niedrigere Betriebskosten. 🤝 Besonders verlässlich T-Free-Modelle tolerieren sogar Tippfehler und fehlerhafte Dokumente - und liefern dennoch zuverlässige Antworten. Möchten Sie mehr über KI-Trends erfahren und wissen, wohin sich die Branche entwickelt? Schauen Sie vorbei! Wir freuen uns auf euren Besuch am Aleph Alpha Stand, Halle 17, Stand E40 👋
The best is your "human in the loop" approach – wishing you much success at the Hannover Messe!
Holistic Business Consultant, 1st Principles Systems Thinker & Expert in 8 Domains: AI, Creative Direction, Strategy, Data Science & more. With Decades of IT, WWW & Brand Expertise, up to € 120 M Budgets for 150+ Brands.
3wWarum redet Marketing von Tokeniser-Free, wenn etwas anderes im KI-Papier steht? - Eure Architektur nutzt eine Form der Verarbeitung, die auf Wortsegmentierung basiert, kombiniert mit Zeichen-Embeddings. Während klassische Subword-Tokenisierung umgangen wird, gibt es explizite Regel zur Wortsegmentierung (z.B. Whitespace-Splitting). - Euer System benötigt immer noch eine Art Segmentierung, nur geschieht dies durch "trainierbare" Hierarchie statt durch festes Token-Vokabular. - Euer Modell nutzt keine klassische Token-Tabelle (z.B. BPE oder Unigram), aber ersetzt dies durch mehrstufige Verarbeitung (Character-Level-Encoder → Word-Level-Backbone → Character-Level-Decoder). - Somit ist T-Free nicht "tokenizer-frei", sondern nutzt alternative, dynamische Art der T. durch hierarchische Embeddings. - Während euer Paper zeigt, dass T-Free schneller auf out-of-distribution-Sprachen adaptiert, bedeutet das nicht zwangsläufig, dass es allgemein effizienter trainiert werden kann. - Eure hierarchische Architektur hat eine größere Modellgröße, die somit mehr Speicher benötigt. Oder habe ich etwas falsch verstanden? Ich lasse mich gern eines besseren belehren. Mit Fakten.