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LLMs Course

LLMs Training

Unser LLMs Training bringt Daten- und KI-Teams auf den neuesten Stand der Forschung und versetzt sie in die Lage, Large Language Models (LLMs) zu erstellen, anzupassen und diese in wertvolle Business-Anwendungen zu integrieren.

Jetzt anfragen

Das LLMs Training ermöglicht KI-Teams, LLMs in wertvolle Anwendungen zu integrieren.

A LLMs Course by Experts for Experts

Derzeit versuchen führende Unternehmen in der ganzen Welt, ihre eigenen maßgeschneiderten Large Language Model Lösungen zu entwickeln, um das volle Potenzial der generativen KI auszuschöpfen. Das zieht jedoch viele große Herausforderungen nach sich. Die größte ist wahrscheinlich die technische Gestaltung und Entwicklung der eigenen Lösung.

In unserem LLMs Training lernen Daten- und KI-Teams, den Umgang mit großen Sprachmodellen zu beherrschen. Nach Abschluss des Kurses werden sie die Grundlagen von LLMs und verschiedene Strategien für die Erstellung von maßgeschneiderten LLM-Anwendungen für Ihren Geschäftskontext verstanden haben.

Um dies zu gewährleisten, werden in dem LLMs Training vor allem anwendungsnahe Fragestellungen diskutiert. Diese umfassen die folgenden Punkte:

  • Wie sind LLMs aufgebaut und wie funktionieren sie?
  • Welche Modelle und Modeltypen existieren und wofür sich diese eignen?
  • Wann reichen existierende Modelle aus und wann ist die Eigenentwicklung notwendig?
  • Wie können existierende Modelle auf einen spezifischen Anwendungsfall zugeschnitten werden?
  • In welchem Kontext ist Fine-Tuning und in welchem ist RAG sinnvoll?
  • Welche finanziellen und zeitlichen Ressourcen sollten eingeplant werden?
  • Welche Daten werden benötigt?
  • Welche Chancen und Risiken sind zu erwarten?
  • Wie können mehrere LLMs zusammenarbeiten, um komplexe Aufgaben zu erledigen?

Inhalte des LLMs Trainings

LLM-Basics

Wir erklären, wie LLMs aufgebaut sind und funktionieren. Dabei behandeln wir die Komponenten der Transformer-Architektur, besprechen die jüngsten Fortschritte und analysieren aktuelle Modelle.

Datenaufbereitung

Um Daten erfolgreich mit einem LLM zu verbinden oder sogar das LLM selbst auf diesen zu trainieren, müssen die Daten sorgfältig erstellt und vorbereitet werden. Wir zeigen Ihnen wie.

Datenintegration

Die meisten generativen KI-Modelle entfalten ihren Wert, wenn sie Zugang zu Daten des Unternehmens haben. Wir zeigen, wie dies über Information Retrieval Methoden (z.B. RAG) möglich ist.

Modellauswahl und -anpassung​

Wir erklären, wann welches Modell verwendet werden sollte und wie LLMs für eine bestimmte Aufgabe optimiert werden können. Wir behandeln Prompting, Fine-Tuning und Quantisierung.

Erfahrungsbericht

„Der LLM Finetuning Workshop mit statworx hat uns neue Möglichkeiten gezeigt, wie wir Large Language Models im DB Kontext zum Einsatz bringen können. Besonders die Vertiefung der Fragestellung Fine-Tuning vs. Retrieval Augmentation wird für uns bei zukünftigen Technologie-Entscheidungen sehr hilfreich sein.“

Dr. Ingmar Schüle Data Scientist / Machine Learning Expert, DB Fernverkehr AG

Auf einem Blick

  • Zielgruppen

    Das Large Language Models Training richtet sich an Daten- und KI-Teams, die große Sprachmodelle in wertvolle Business-Anwendungen integrieren wollen.

  • Ort

    Je nachdem, wie es Ihnen am besten passt, bieten wir den Large Language Models Kurs bei Ihnen vor Ort, remote oder in unserem Büro an.

  • Praktische Erfahrung

    Das LLMs Training beinhaltet praktische Übungen, um echte Erfahrungen zu sammeln. Bei Bedarf organisieren wir einen Hackathon zu einem Use Case Ihrer Wahl.

  • Maßgeschneidert für Sie

    Je nach Ihren Anforderungen setzen wir Prioritäten, lassen Inhalte aus oder fügen sie hinzu. Je nach Bedarf legen wir einen Schwerpunkt auf Fine-tuning oder RAG. Der Kurs kann auf einen bis drei Tage verteilt werden.

Interesse an unserem LLMs Training?

Oder möchten Sie herausfinden, ob wir Sie bei einer anderen KI-bezogenen Herausforderung unterstützen können? Hinterlassen Sie uns einfach eine Nachricht. Wir helfen Ihnen gerne weiter.

E-Mail senden
Fabian Müller
COO statworx