DENKHAUS^®-Akademie

Large-Language-Modelle (LLM) im praktischen Einsatz

Dieser Workshop konzentriert sich auf die Handhabung wobei am Anfang die wichtigsten Grundlagen stehen.

Individuelle praktische Beispiele werden durchgearbeitet, analysiert und bewertet.

Zielgruppe Unternehmen: KMU

Zielgruppe Personen:
Verantwortungsträger im Unternehmen die in Zukunft im Unternehmen KI-Anfragen durchführen

Was sind LLM und ChatGPT? • ChatGPT (eine Form eines Large Language Modells) nutzt sog. Weltwissen.

• Large Language Modelle können über API’s, Plug-ins, Internetwissen, aber auch lokalem Wissen aus Datenbanken, zur Lösung von Aufgabenstellungen herangezogen werden. LLM’s sind teils kommerzielle Projekte (Aleph Alpha), teils Open-Source-Modelle (die teils mitnichten ChatGPT hinterherhinken).

Was ist der Kern eines LLM?

Kern eines LLM ist die Fähigkeit, eine möglichst hohe Treffsicherheit in Wahrscheinlichkeiten zu einer gestellten Aufgabe zu erzielen.

Beispiel:

Wenn es regnet und die Sonne scheint, ist ein
a) Ball b) Flugzeug c) Wolke d) Regenbogen

zu sehen.

Um diese Aufgabe lösen zu können, zerlegt das LLM die Fragestellung in sog. ,Tokens’. Hierbei ist natürlich die grammatikalische Logik einer Sprache die Herausforderung. Diese ,Analyselogik’ ist der ,Kern’ und das richtig teuere, weil Zeit-, rechner-, und datenaufwendig (hunderte Mio Dollar).

Diesen ,Kern’ kann der User (kommerziell oder Open-Source) für seine eigene Weiterentwicklung nutzen und durch sein ,Prompt Engineering’, ,Finetuning’, erstaunliche Ergebnisse erzielen.
Entscheidend: Die Wahl des passenden Embedding. All dies erfordert Wissen, um nutzbare Ergebnisse zu erzielen, weshalb die populären ChatGPT-Ergebnisse nur einen Hype darstellen.

Wettbewerbsvorsprung: Ein Wettbewerbsvorsprung entsteht allmählich aber dann immer schneller. Nutzenhebung: Frühzeitiger, konsequenter Einsatz von LLM’s.
Doch, die Mitarbeiterschaft inkl. Betriebsrat müssen darauf eingestimmt und vorbereitet werden.

Referent:

Kurt Jürgen Göhl, Physiker, 62, seit über 35 Jahren Digitalisierung und Automatisierung, Realisierung eigener Datenbankprojekte mit KI-Inhalten, zert. LLM-Referent; Kenner von KMU