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  4. Reasoning Modelle erklärt - Chain of Thought und die Kostenfrage
Was sind Reasoning-Modelle und warum sind sie klassichen Large
Language Models (LLMs) oft überlegen?

Das ist die Kernfrage der heutigen Folge. Im Mittelpunkt steht
die sogenannte Chain of Thought, die interne Gedankenkette, die
Sprachmodelle nutzen, um Schritt für Schritt zu einer Antwort zu
gelangen.

Inspiriert von Daniel Kahnemans „Schnelles Denken, langsames
Denken" zeigen wir, warum das Prinzip von System 1 und System 2
irgendwie auch für künstliche Intelligenz gilt.

Themen dieser Folge:

Was ist Chain of Thought und warum macht es Reasoning Modelle
besser?

Warum sind Reasoning Modelle teurer und wann lohnt sich der
Einsatz?

Overthinking und Selbstüberschätzung: Schwächen, die auch KI
kennt

Frühere Folgen, die ich empfehle anzuhören, damit ihr das Thema
gut versteht: Transformer, Tokens, Embeddings, RAG, Fine-Tuning

Buch von Daniel Kahneman:

Kahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. Farrar, Straus and
Giroux.
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„Reasoning Modelle erklärt - Chain of Thought und die Kostenfrage“

Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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