Detaillierte Entwicklungsschritte und interne Architektur für die Inferenz von kleinen KI-Modellen wie TinyLLaMA in einer lokalen Umgebung mit C++ und ggml. Umfasst Memory Mapping, Tensoroperationen und SIMD-Optimierung.
Ein umfassender Vergleich und eine Erklärung der beiden Quantencomputer-Architekturen, Quanten-Annealing und Quantengatter-Modell, anhand von mathematischen Modellen und physikalischen Hintergründen wie Ising-Modell, QUBO-Formulierung, unitären Transformationen und Fehlerkorrektur bis hin zu konkreten Anwendungsfällen.
Ein vollständiger Leitfaden von den Grundlagen von llama.cpp bis hin zu fortgeschrittenen C++-Anpassungen, dem mathematischen Hintergrund von Transformern und der ggml-Architektur.
Wie Quantencomputer aktuelle Kryptographie zerstören könnten: Eine detaillierte Erklärung des mathematischen Hintergrunds von Shors Algorithmus bis hin zur Implementierung in Python.
Wir erklären ausführlich die Bedrohung der Kryptographie durch das Aufkommen von Quantencomputern und die dagegen eingesetzten Algorithmen der Post-Quanten-Kryptographie (PQC) nach NIST-Standard wie Kyber, Dilithium, FALCON und SPHINCS+, von den mathematischen Grundlagen der Gitterkryptographie (LWE-Problem) bis hin zu detaillierten Mechanismen und Leistungsvergleichen.
Ein vollständiger Leitfaden zur Integration hochpräziser Spracherkennungs-KI in Edge-Geräte und native Anwendungen mit C++ und whisper.cpp. Es deckt alles ab, von den Grundlagen der Audiosignalverarbeitung bis hin zur Optimierung von Echtzeit-Inferenz.
Lokale LLMs, die Privatsphäre schützen und kostenlos nutzbar sind. In diesem Artikel vergleichen und erläutern wir die erstklassigen Open-Source-LLMs wie Llama 3, Mistral, Gemma 2, Qwen 2.5 und Phi-3 ausführlich aus einer technischen Perspektive.
Der Mangel an VRAM (GPU-Speicher) ist das größte Hindernis beim Training und bei der Inferenz von LLMs. In diesem Artikel erklären wir Techniken zur Behebung, wie CPU-Offloading, KV-Cache-Quantisierung und Gradient Checkpointing, detailliert mit mathematischen Formeln und Architekturdiagrammen.
Wir erklären die interne Struktur des in llama.cpp verwendeten GGUF-Formats und der k-quants-Quantisierungstechnologie sehr detailliert mit mathematischen Formeln und Architekturdiagrammen.
