ChatGPT und andere Transformer für Natural Language Processing (NLP)
Webinar - GFU Cyrus AG
Am Ende des Seminars sind die Teilnehmer in der Lage, Large Language Models zielgerichtet für ihre individuellen Anforderungen einzusetzen. Sie verstehen die Grundlagen der Modellanpassung und -personalisierung, können eigene Daten integrieren und wissen, wie sie LLMs lokal betreiben, um Datenschutzanforderungen zu erfüllen. Zudem sind sie befähigt, Multi-Agenten-Systeme zu entwickeln, die Prozesse automatisieren und den Workflow in ihrem beruflichen Umfeld verbessern.
Grundlagen von Large Language Models und Einführung in die Personalisierung
Theorie:
Was sind Large Language Models/Transformer? Überblick über Architektur, Funktionsweise und bekannte Modelle (GPT, Llama, Mistral).
Unterschiede zwischen generischen und spezialisierten Modellen.
Einführung in die Personalisierung: Fine-Tuning, Prompt Engineering und Parameter-Effizienztechniken (PEFT, LoRA).
Praxis:
Fine-Tuning eines LLM auf einer Beispiel-Domäne mit Hugging Face.
Experimentieren mit Prompts, um die Ausgabe für spezifische Aufgaben zu optimieren.
Ziel: Verstehen, wie LLMs arbeiten und wie sie durch einfache Anpassungen personalisiert werden können.
Datenintegration und Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Theorie:
Warum Datenintegration? Nutzung eigener Wissensquellen zur Erweiterung von LLMs.
Grundlagen von RAG: Aufbau von Vektordatenbanken und deren Einsatz mit LLMs.
Technische Einführung in Tools wie LangChain, ChromaDB oder Pinecone.
Praxis:
Aufbau einer Vektordatenbank und Anbindung eines LLM.
Implementierung einer Frage-Antwort-Anwendung auf Basis eigener Dokumente.
Ziel: Die Teilnehmenden lernen, wie sie eigene Daten mit einem LLM nutzen können, um spezifische Anfragen zu beantworten.
Lokale Nutzung von LLMs
Theorie:
Vorteile der lokalen Nutzung: Datenschutz, Kostenkontrolle und Flexibilität.
Überblick über Tools und Frameworks für lokale LLMs (z. B. Ollama, LM-Studio).
Hardwareanforderungen und Optimierungsmöglichkeiten für lokale Deployments.
Praxis:
Einrichtung eines lokalen LLM auf dem eigenen Rechner oder Server.
Vergleich zwischen Cloud- und lokalen Modellen anhand von Praxisbeispielen.
Ziel: Teilnehmende können ein LLM lokal installieren und betreiben, um datengetriebene Projekte unabhängig und sicher umzusetzen.
Automatisierung mit Multi-Agenten-Systemen
Theorie:
Einführung in Multi-Agenten-Systeme: Was sie sind und wie sie mit LLMs zusammenarbeiten?
Mögliche Anwendungsfälle: Automatisierung von Arbeitsprozessen, Kommunikation, Datenanalyse.
Technologische Grundlagen für Multi-Agenten-Frameworks (z. B. LangChain-Agenten, LangGraph).
Praxis:
Erstellung eines Multi-Agenten-Systems, das eine Aufgabe autonom priorisiert und ausführt (z. B. E-Mail-Sortierung, Berichtsanalyse).
Testen der Interaktion zwischen mehreren Agenten.
Ziel: Teilnehmende verstehen, wie Multi-Agenten-Systeme aufgebaut sind und können einfache Systeme zur Automatisierung erstellen.
Projektarbeit und Zukunftsperspektiven
Theorie:
Überblick über aktuelle Trends und zukünftige Entwicklungen bei LLMs (z. B. Autonome Agenten, RLHF, neue Modellarchitekturen wie xLSTMs).
Praxis:
Individuelle Projektarbeit: Umsetzung eines eigenständigen Anwendungsfalls basierend auf den bisherigen Seminartagen.
Präsentation der Projekte und Feedback-Runde.
Ziel: Die Teilnehmenden setzen das Gelernte eigenständig um und entwickeln einen Anwendungsfall, den sie direkt in ihrer beruflichen Praxis nutzen können.
Dauer/zeitlicher Ablauf:
5 Tage
Zielgruppe:
Data Scientists, Data Engineers, Python-Entwickler
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