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Large Language Model Workshop (LLM)

Seminar - PROKODA GmbH

Large Language Model Workshop (LLM)
Termin Ort Preis*
16.01.2025- 17.01.2025 online 1.654,10 €
16.01.2025- 17.01.2025 München 1.654,10 €
22.05.2025- 23.05.2025 München 1.654,10 €
22.05.2025- 23.05.2025 online 1.654,10 €

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*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

Kursinhalte

Einführung in LLMs

  • Funktionsweise
  • Training
  • Aufbau
  • Anzahl der Parameter und deren praktische Auswirkungen
  • Anforderungen an Server, Hardware und Infrastruktur (bei selbst gehosteten Open Source Modellen)
  • LLMs mit eigenen Daten verwenden (Die 3 möglichen Varianten)


Marktübersicht und verschiedene LLMs im Einsatz und Vergleich

  • Vergleich und Leistung kommerzieller Modelle, wie GPT-4, GPT-4 Turbo, über Bard, Gemini, Bloom etc.
  • Vergleich von Open Source Modellen und deren Einsetzbarkeit, Falcon, Llama 3, Mistral…
  • Praxis-Test mit Prompts
  • Vergleich: Reaktion der Modelle hinsichtlich Kreativität, Relevanz und Verständnis des Kontexts
  • Bias testen: kontroverse Themen gezielt behandeln, um den Bias der Modelle aufzudecken
  • Bewertungsbogen mit Kriterien: Kohärenz, Genauigkeit, Sprachfluss und zuvor herausgefundener Bias der Modelle in einem Ranking
  • Welches Modell ist für welche Aufgaben am besten geeignet?


Anpassung und Erweiterung bestehender Modelle

  • Briefing-Files
  • Training an eigenen Daten
  • Datenaufbereitung und Erstellung von knowledge Files
  • Zahlreiche praktische Beispiele, z.B. AdBot für Anzeigen, Data Analyst GPT, Marketing GPT, Social Media Poster…


Komplett eigene LLMs trainieren (Wie entsteht ein LLM?)

  • Ablauf zum Verständnis der Funktionsweise (Hoch komplex und noch nicht ohne sehr teure Hardware und teilweise Monate an Zeit vorführbar)
  • Vor- und Nachteile eines eigenen LLMs
  • Trainings-Daten
  • Anforderungen an Hardware, Daten etc.
  • Software-Stack
  • MosaicML
  • Architektur, Parameter…
  • Hugging faces parquet Daten (Training)
  • Databricks
  • Transformer
  • Tokenizer
  • Fine-Tuning
  • Model Evaluierung und Deployment..
Teilnahmevoraussetzungen:
  • Keine
Zielgruppe:

Zielgruppe

  • Entwickler:innen die LLMs einsetzen und an die eigenen Daten anpassen wollen
  • Alle die verstehen wollen wie LLMs funktionieren
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