Schulungsübersicht
Einführung in Generative KI
- Was ist generative KI und warum ist sie wichtig?
- Haupttypen und Techniken der generativen KI
- Herausforderungen und Grenzen der generativen KI
Transformer-Architektur und LLMs
- Was ist ein Transformer und wie funktioniert er?
- Hauptkomponenten und Merkmale eines Transformers
- Einsatz von Transformatoren zum Aufbau von LLMs
Skalierungsgesetze und Optimierung
- Was sind Skalierungsgesetze und warum sind sie für LLMs wichtig?
- Wie hängen Skalierungsgesetze mit der Modellgröße, der Datengröße, dem Rechenbudget und den Inferenzanforderungen zusammen?
- Wie können Skalierungsgesetze dazu beitragen, die Leistung und Effizienz von LLMs zu optimieren?
Training und Feinabstimmung von LLMs
- Hauptphasen und Herausforderungen des Trainings von LLMs von Grund auf.
- Vor- und Nachteile des Fine-Tunings von LLMs für spezifische Aufgaben.
- Best Practices und Tools für das Training und Feinabstimmen von LLMs.
Bereitstellung und Nutzung von LLMs
- Wichtige Überlegungen und Herausforderungen bei der Bereitstellung von LLMs im Produktivbetrieb.
- Häufige Anwendungsfälle und Einsatzmöglichkeiten von LLMs in verschiedenen Branchen und Domänen.
- Integration von LLMs mit anderen KI-Systemen und Plattformen.
Ethik und Zukunft der generativen KI
- Ethische und gesellschaftliche Implikationen der generativen KI und LLMs.
- Potenzielle Risiken und Schäden durch generative KI und LLMs, wie z.B. Voreingenommenheit, Fehlinformation und Manipulation.
- Verantwortungsvoller und vorteilhafter Einsatz von generativer KI und LLMs.
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von Machine-Learning-Konzepten, wie z.B. überwachtes und unüberwachtes Lernen, Verlustfunktionen (Loss Functions) und Datenaufteilung.
- Erfahrung mit der Python-Programmierung und Datenmanipulation.
- Grundkenntnisse in neuronalen Netzwerken und Natural Language Processing (NLP).
Zielgruppe
- Entwickler:innen
- Begeisterte im Bereich Machine Learning
Erfahrungsberichte (7)
Beispiele und Links zur Excel-Repository
Olga - GE HealthCare
Kurs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Maschinelle Übersetzung
viele Beispiele und verschiedene Tools zur Überprüfung
Bartosz - GE HealthCare
Kurs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Maschinelle Übersetzung
angepasste GPTs, Prompt-Engineering
Marcin Stezowski - GE HealthCare
Kurs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Maschinelle Übersetzung
Weite Perspektive
Artur - GE HealthCare
Kurs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Maschinelle Übersetzung
Technische Beispiele im Zusammenhang mit der Theorie.
Marcin - GE HealthCare
Kurs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Maschinelle Übersetzung
Mikołajs Hintergrund außerhalb der IT ermöglicht es, dieses Thema aus einer anderen Perspektive zu präsentieren – eine Perspektive, die für IT-Experten dringend gebraucht wird!
Grzegorz - GE HealthCare
Kurs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Maschinelle Übersetzung
Erklärung aus einer Perspektive außerhalb der IT. Mehr Wert hinzufügen.
Marcin - GE HealthCare
Kurs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Maschinelle Übersetzung
