#81:[PAIQ2] Predictive AI Quarterly

In dieser Folge des Predictive AI Quarterly sprechen wir über die Veröffentlichung von GPT-5 und was sich im Vergleich zu GPT-4 geändert hat. Wir schauen uns an, wie Reasoning jetzt funktioniert und welche Optionen Entwickler*innen bei der Nutzung haben. Außerdem geht's um neue Open-Source-Modelle von OpenAI, die Einführung von TabArena als dynamischem Benchmark für Tabulardaten und spannende Integrationen wie TabPFN in Sourcetable. Im Praxisteil nehmen wir QLoRA unter die Lupe und testen, ob Finetuning mit Quantisierung wirklich so effizient und verlustfrei ist, wie versprochen.

** Zusammenfassung **

GPT-5 Release: Neues Reasoning-Feature, flexible Steuerung über Parameter und Empfehlungen für die Migration von GPT-4.Open-Source-Modelle von OpenAI: Veröffentlichung von 20B- und 120B-Modellen mit vergleichsweise moderatem Hardwarebedarf.TabArena: Dynamischer Benchmark für tabellarische Daten, der Ensembling und TabPFN bei kleinen Datensätzen hervorhebt.TabPFN in Sourcetable: Integration von Predictive AI direkt in Spreadsheets für nahtlose Nutzung.Praxis-Test QLoRA: Finetuning mit Quantisierung liefert gleiche Qualität wie LoRA, benötigt aber nur halb so viel Speicher.

** Links **

OpenAI – GPT-5 für Entwickler*innen vorgestellt: https://openai.com/de-DE/index/introducing-gpt-5-for-developers/OpenAI – API Responses Referenz: https://platform.openai.com/docs/api-reference/responses/createOpenAI – Guide: Reasoning in GPT: https://platform.openai.com/docs/guides/reasoningOpenAI – Modell-Migrationsempfehlungen: https://platform.openai.com/docs/guides/latest-model#migration-guidanceHugging Face – Open-Source GPT 20B: https://huggingface.co/openai/gpt-oss-20bHugging Face – Open-Source GPT 120B: https://huggingface.co/openai/gpt-oss-120bOpenAI – Ankündigung OSS-Modelle: https://openai.com/de-DE/index/introducing-gpt-oss/Hugging Face – TabArena Leaderboard: https://huggingface.co/spaces/TabArena/leaderboardarXiv – TabArena Paper: https://arxiv.org/abs/2506.16791Sourcetable – Homepage / Tool: https://sourcetable.com/Heise c’t – Artikel "Komprimierte KI" (Februar 2025): https://www.heise.de/select/ct/2025/2/2432617330867723674Heise c’t – Artikel "Quantisierung": https://www.heise.de/select/ct/2025/7/2504911435670065158arXiv – QLoRA Paper (Mai 2023): https://arxiv.org/abs/2305.14314NeurIPS – QLoRA Veröffentlichung: https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/hash/1feb87871436031bdc0f2beaa62a049b-Abstract-Conference.htmlarXiv – Paper zu Quantisierung: https://arxiv.org/abs/2501.13787

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