LLMs meistern
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Über diese Seite Werk
Gründet auf dem Werk „KI-Revolution“ Arnold Oberleiter
25. Oktober 2024 n. Chr. hrsg.
AI mit Arnie
KI-Revolution (AI mit Arnie)
Überarbeitung Liste Werke von Klaus Feldmann
Abschrift
27. November 2024 n. Chr. erst.
10:29 Uhr Ausgabe 01
Ausgabe 01
veröffentlicht
geprüft
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Einweisung
Funktionsweise von LLMs
- Worum geht es in diesem Abschnitt?
- Ein LLM besteht aus nur zwei Dateien
- Erstellung der Parameter (Pretraining)
- Neuronales Netzwerkwerk erklärt
- Neuronales Netzwerk in LLMs mit Tokens
- Die Transformer-Architektur
- Verschiedene Transformer-Architekturen
- Das Finetuning
- Reinforcement Learning (RLHF)
- LLM Scaling Laws
- Rückblick - Was hast du bis jetzt gelernt
Weitere Fähigkeiten von LLMs
- Worum geht es in diesem Abschnitt?
- LLMs können diverse Tools nutzen
- Multimodalität, Vision und Bilderkennung
- Multimodalität mit Sprache
- Update: ChatGPT Search
- Updates: Canvas
- Was könnte in Zukunft passieren? Systemdenken!
- Selbstverbesserung nach dem Vorbild von AlphaGo
- LLMs verbessern mit Prompts, RAG, Customization
- LLMs als neues Betriebssystem?
- Was hast du in diesem Abschnitt gelernt?
Prompt Engineering im Standard-Interface
- Worum geht es & Das Interface von LLM
- Warum ist Prompt Engineering wichtig, Ein Beispiel
- Behalte das Tokenlimit im Auge!
- Prompt Engineering Basics
- Die einfachsten Strategien
- Chain of Thougth Prompting
- Tree of Thoughts (ToT) Prompting
- Revers Prompt Engineering, Priming & Limits
- Einige Beispiele zur Anwendung von LLMs
- Rückblick - Erinnere dich daran!
LLM-Anpassung: Systemprompts & GPTs
- Worum geht es in diesem Abschnitt
- Personalisierung mit ChatGPT Memory
- Was ist ein VPN und warum ist es sinnvoll
- Systemprompts & Custom Instructions
- In-Context Learning und SPR
- Langzeitgedächtniss mit RAG & GPTs
- Der GPT Store: Alles, was du wissen musst
- Einsatz von GPTs zur Datenanalyse & für PDFs
- Embeddings & Vektordatenbanken erklärt
- Tetris Programmierung mithilfe eines GPTs
- Zwei Möglichkeiten, mit GPTs Geld zu verdienen
- Erstellung eines Builder Accounts
- GPTs Lead-Generierung erstellen
- Was ist eine API
- Zapier Aktionen in GPTs
- Fünf Tipps zur Verbesserung von GPTs mit APIs
- Was du in diesem Abschnitt gelernt hast
Closed-Source LLMs
- Open Source vs Closed Source: Ein Vergleich
- Google Gemini im Standard Interface
- Google Labs mit NotebookLM!
- Claude von Anthropic: Ein Überblick
- Die führenden Unternehmen sind...
- Perplexity: Vor- & Nachteile
- Poe: Die vielseitige All-In-One Plattform
- Microsoft Copilot
- Sind meine Daten sicher: Mails, Excel, Word…
- Nutzung von Microsoft Copilot im Web Interface
- Microsoft 365
- Das passende Copilot Abo
- Copilot Abo, wenn du ein Unternehmen hast
- Copilot in Microsoft Word
- Copilot in Microsoft PowerPoint
- Copilot in Microsoft Outlook
- Copilot in Microsoft Excel
- Microsoft Copilot GPTs
- GitHub Copilot
- Fazit zum Microsoft Copilot
- Zusammenfassung zu den Closed Source LLMs
6 APIs der Closed-Source LLMs
- 🎓 Worum geht es hier
- 🎓 Die OpenAI API im Überblick
- 🎓 Preismodelle der OpenAI API
- 🎓 OpenAI Playground: Billing Account & Temperatur
- 🎓 Die Google Gemini API
- 🎓 Die API von Claude
- 📽️ 6 Die API von Claude (3:22)
- 📄 Die API von Claude
- 🎓 Zusammenfassung der Closed Source APIs
Open-Source LLMs
- 🎓 Was sind Open Source LLMs und welche gibt es
- 🎓 Huggingface Eine Einführung
- 🎓 HuggingChat: Ein Interface für Open Source LLMs
- 🎓 Groq: LPU statt GPU
- 🎓 Installation von LM Studio
- 🎓 Open Source Modelle in LM Studio nutzen
- 🎓 Zensierte VS unzensierte LLMs
- 🎓 Finetuning eines Open Source Modells
- 🎓 Eigenen lokalen Server mit LM Studio einrichten
- 🎓 Das solltest du dir merken
Eigene Apps über APIs in Google Colab
- 🎓 Worum geht es in diesem Abschnitt
- 🎓 GitHub Überblick
- 🎓 Einführung in Google Colab
- 🎓 Das wirst du in Google Colab erstellen
- 🎓 Unser erster API Call an OpenAI
- 🎓 DALL E über die OpenAI API in Google Colab
- 🎓 Text to Speech mit der OpenAI API
- 🎓 Transkribieren mit Whisper
- 🎓 Vision über die OpenAI API in Google Colab
- 🎓 Dein gesamtes Notebook im Überblick
- 🎓 Recap
Apps, ChatBots & KI-Agenten
- 🎓 KI Agenten: Definition & verfügbare Tools
- 🎓 Das Interface von Vectorshift
- 🎓 Das Grundgerüst des ersten Chatbots
- 🎓 Individuelles Wissen durch RAG
- 🎓 Bot Deployment
- 🎓 KI Agent mit mehreren Experten erstellen
- 🎓 Der KI Agent erklärt
- 🎓 Autogen, Langchain, Langflow, CrewAI...??
- 🎓 Warum Flowise?
- 📽️ 9WARUM~1 (7:31)
- 📄 Warum Flowise?
- 🎓 Möglichkeiten, Flowise zu betreiben
- 🎓 Installation von Flowise mit Node.js
- 🎓 Das Flowise Interface
- 🎓 Flowise Basics: Unsere erste Langchain App
- 🎓 Q&A Chain, Memory & RAG
- 🎓 Function Calling, Memory & RAG (Assistant API)
- 🎓 Lokaler RAG-Chatbot mit LLama3 & Ollama
- 🎓 Erste "echte" KI Agenten
- 🎓 5 KI-Experten für Social Media
- 🎓 Einschränkungen & zusätzliche Möglichkeiten
- 🎓 Chatbots für Kunden extern auf Render hosten
- 🎓 Integration eines Chatbots in Webseiten
- 🎓 Flowise Tipps: API Endpunkte, Sprache & mehr
- 🎓 Kostenlosen Chatbot mit Open Source Modellen
- 🎓 Sagenhaft schnelle Inferenz mit der Groq-API
- 🎓 Sieh dich im Marketplace um
- 🎓 Microsoft Autogen im Überblick
- 🎓 Rückblick und was du machen solltest
LLM & Daten-Sicherheit
- 🎓 Was wird in diesem Abschnitt behandelt
- 🎓 Jailbreaking: Angriffe auf LLMs mit Prompts
- 🎓 Prompt Injections
- 🎓 Data Poisoning & Backdoor Attacks
- 🎓 Copyrigths & Urheberreechte von generierten Daten
- 🎓 Datenschutz von deinen persönlichen Inhalten
- 🎓 GPTs hacken Probleme mit Urheberrechten
- 🎓 Vorteile, Nachteile, Ethik & Guidlines
- 🎓 Q* LLMs verstehen Mathe doch?
- 🎓 Rückblick: Das solltest du nicht vergessen
Was ist das beste LLM?
Die Zukunft mit LLMs als Betriebssystem
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- Werkart Überarbeitung
- Werk von Klaus Feldmann
- AufEinWort Werkausgabe Abschrift
- 27. November 2024 n. Chr. erst.
- Leserschaft keine
- AufEinWort freigegeben
- AufEinWort geprüft
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