Forscher der Universität von Kalifornien, der Stanford Universität und des Unternehmens Databricks haben mit GEPA eine neue Methode erfunden, die bei der Anpassung von LLMs an spezielle Aufgaben wesentlich bessere Lernerfolge zeitigt als das traditionelle Reinforcement Learning (RL).