Generative AI & LLMs für Unternehmen
Classroom Schulung | Deutsch | Anspruch
Schulungsdauer: 3 Tage Durchführung gesichert
Ziele
In diesem dreitägigen Seminar "Generative AI & LLMs für Unternehmen" erhalten Sie Einblicke in die Möglichkeiten und Anwendungen von Large Language Models (LLM). Sie erwerben die Fähigkeit, geeignete Large Language Modelle auszuwählen, deren Leistungsfähigkeit und Speicheranforderungen einzuschätzen und diese Modelle für Ihren spezifischen Anwendungsfall zu optimieren. Das Seminar vermittelt theoretische Konzepte, präsentiert Beispiele erfolgreicher Implementierungen und ermöglicht Ihnen die Entwicklung eigener Projekte. Ziel ist es, Ihnen ein umfassendes Verständnis von generativer KI und LLM zu vermitteln und Sie in die Lage zu versetzen, diese leistungsstarke KI-Technologie sicher und effektiv in Ihrem Unternehmen einzusetzen.
Zielgruppe
- Entwickler
- IT-Verantwortliche
Voraussetzungen
- Python Grundkenntnisse
Agenda
Einführung in Generative AI & LLM
- Was sind generative KI und LLM und wie funktionieren sie?
- LLM Use Cases und Tasks
- Transformers-Architektur
- Prompt-Engineering
- Konfiguration generativer Modelle
- Lebenszyklus von Generative-AI-Projekten
- Jupyter Notebooks
Anwendungsfälle
- Use Case: Dialogzusammenfassung
- Pre-Training Large Language Models
- Computational Challenges
- Skalierungsgesetze
- Instruction Fine-tuning
- Scaling Instruction Models
- Model Evaluation Benchmarks
- Parameter Efficient Fine-Tuning
- Praxisprojekt Fine-Tuning
Ausrichtung von Modellen auf menschliche Werte
- Ausrichtung von Modellen an menschlichen Werten
- Verstärkendes Lernen mit menschlichem Feedback
- Reward Model , Reward Hacking, Catastrophical Forgetting
- KL Divergenz
- Praxisprojekt
Optimierung und Einsatz von LLMs
- Langchain, Huggingface
- Modelloptimierung für den Einsatz
- Verwendung von LLMs in Anwendungen
- Programmgestützte Sprachmodelle
- ReAct - Reasoning und Action
Ziele
In diesem dreitägigen Seminar "Generative AI & LLMs für Unternehmen" erhalten Sie Einblicke in die Möglichkeiten und Anwendungen von Large Language Models (LLM). Sie erwerben die Fähigkeit, geeignete Large Language Modelle auszuwählen, deren Leistungsfähigkeit und Speicheranforderungen einzuschätzen und diese Modelle für Ihren spezifischen Anwendungsfall zu optimieren. Das Seminar vermittelt theoretische Konzepte, präsentiert Beispiele erfolgreicher Implementierungen und ermöglicht Ihnen die Entwicklung eigener Projekte. Ziel ist es, Ihnen ein umfassendes Verständnis von generativer KI und LLM zu vermitteln und Sie in die Lage zu versetzen, diese leistungsstarke KI-Technologie sicher und effektiv in Ihrem Unternehmen einzusetzen.
Zielgruppe
- Entwickler
- IT-Verantwortliche
Voraussetzungen
- Python Grundkenntnisse
Agenda
Einführung in Generative AI & LLM
- Was sind generative KI und LLM und wie funktionieren sie?
- LLM Use Cases und Tasks
- Transformers-Architektur
- Prompt-Engineering
- Konfiguration generativer Modelle
- Lebenszyklus von Generative-AI-Projekten
- Jupyter Notebooks
Anwendungsfälle
- Use Case: Dialogzusammenfassung
- Pre-Training Large Language Models
- Computational Challenges
- Skalierungsgesetze
- Instruction Fine-tuning
- Scaling Instruction Models
- Model Evaluation Benchmarks
- Parameter Efficient Fine-Tuning
- Praxisprojekt Fine-Tuning
Ausrichtung von Modellen auf menschliche Werte
- Ausrichtung von Modellen an menschlichen Werten
- Verstärkendes Lernen mit menschlichem Feedback
- Reward Model , Reward Hacking, Catastrophical Forgetting
- KL Divergenz
- Praxisprojekt
Optimierung und Einsatz von LLMs
- Langchain, Huggingface
- Modelloptimierung für den Einsatz
- Verwendung von LLMs in Anwendungen
- Programmgestützte Sprachmodelle
- ReAct - Reasoning und Action
