Webinar

Einstieg in GenAI: Modelle, Anwendungen und Optimierung von LLMs

mit Sebastian Springer

Online
Live-Webinar
16.01.2025

LLMs: Grundlagen, Ausführung und Modelloptimierung mit GenAI

In diesem Webinar lernen Sie die grundlegenden Mechanismen von Generativer Künstlicher Intelligenz (Gen AI) kennen und erfahren, welche Arten von Large Language Models (LLMs) es gibt, was diese leisten können und welche Rolle GenAI spielt. Wir beleuchten sowohl die kommerziellen Anbieter als auch Open-Source-Alternativen, um Ihnen einen umfassenden Überblick über den Markt zu geben. Darüber hinaus erhalten Sie praktische Tipps zur Ausführung von Modellen auf lokalen Maschinen, einschließlich Benchmarks zur Performance und der Bedeutung dieser Messungen. Das Webinar deckt ebenfalls verschiedene Methoden zur Optimierung von Modellen ab, wie Fine-Tuning, Quantisierung und Retrieval-Augmented Generation (RAG)-


Hinweis: Die Inhalte dieses Webinars eignen sich als Grundlage für das Webinar »Die eigene KI: Lokale LMMs und RAG für KI-Lösungen«.

Das Webinar im Detail

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Modelle, Anwendungen und Optimierung von LLMs

📅 16.01.2025 🕒 09:00 – 13:00 Uhr 👤 Sebastian Springer

In diesem Webinar erfahren Sie, wie GenAI funktioniert, welche Typen von großen Sprachmodellen (LLMs) verfügbar sind und welche kommerziellen Anbieter sowie Open-Source-Alternativen es gibt. Sie lernen, wann der Einsatz von GenAI sinnvoll ist, und welche technischen Voraussetzungen für die erfolgreiche Ausführung von GenAI-Modellen erforderlich sind. Darüber hinaus erlangen Sie ein grundlegendes Verständnis für die lokale Ausführung von KI-Modellen und deren Leistungsfähigkeit. Methoden zur Optimierung, wie Fine-Tuning und Quantisierung, um die Effizienz Ihrer Modelle zu steigern sowie das Konzept der Retrieval-Augmented Generation (RAG) sind ebenfalls Bestandteil des Webinars.

In diesem Webinar lernen Sie:

  • wie generative KI funktioniert und welche Modelle es gibt
  • welche Anwendungsfälle für Gen AI sinnvoll sind und wo die Grenzen liegen
  • die technischen Voraussetzungen für die Ausführung von Gen AI-Modellen
  • Kennenlernen der wichtigsten kommerziellen Anbieter und Open-Source-Alternativen
  • Erlangen eines grundlegenden Verständnis für die lokale Ausführung von KI-Modellen und deren Performance
  • Optimierungsmöglichkeiten wie Fine-Tuning und Quantisierung
  • Kennenlernen des Konzepts von Retrieval-Augmented Generation (RAG) und seine Vorteile

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Porträt von Sebastian Springer

Sebastian Springer ist einer der bekanntesten JavaScript-Experten in Deutschland. Als Entwickler bei MaibornWolff in München beschäftigt er sich vor allem mit der Architektur von client- und serverseitigem JavaScript. Neben der Entwicklung und Konzeption von Applikationen liegt sein Fokus auf der Vermittlung von Wissen. Als Dozent für JavaScript und Speaker auf zahlreichen Konferenzen weckt er die Begeisterung für professionelle Entwicklung mit JavaScript. Er ist Autor des Standardwerks »Node.js – Das umfassende Handbuch« und hat ein umfassendes Handbuch zur JavaScript-Library »React« geschrieben.

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