Large Language Models: Aufbau, Anwendung & Nutzen

In diesem Video erklären wir die einführend was Large Language Modelle sind und wie sich die Technologien entwickelt haben, so dass du heute in der Lage bist Chat GPT als künstliche Intelligenz über textbasierte Nachrichten sowie Bilder zu kommunizieren.
Beginnend wird dir ein kurzer Überblick über die Historie von Natual Language Processing gegeben. Dabei kommen wir auf den Beginn der LLM-Geschichte in den 1960er Jahren mit der Einführung des ersten Chatbots zu sprechen bis hin zur heutigen Weiterentwicklung des im Jahre 2022 veröffentlichen Chatbots Chat GPT.
Im Weiteren werden Large Language Modelle definiert, sowie welche Rolle Transformer Modelle spielen und warum das Konzept der self attention hier ein grundlegender Baustein für das heutige Sprachverständnis von maschineller Sprachverarbeitung ist.
Weiterführend wird dir anhand dieses Videos gezeigt welche Vorteile und Einsatzmöglichkeiten LLMs zu bieten haben und wie diese Modelle vorteilhaft im Kontext eines Unternehmens eingesetzt werden können. Dabei wird näher auf konkrete Use Cases von Large Language Modellen eingegangen, sowie auf verschiedene Techniken, um die Funktionalitäten des LLMs für die eigene Anwendung anzufertigen.
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Mehr zum Thema, was ein Large Language Modell ist, findest du unter:
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[@aketo8082]

Vielen Dank. Sehr interessant. Spannend wäre ein Video, wie man sich selber ein LLM erstellen kann. Müsste doch mit Python&Co möglich sein, oder? Gibt es da Grundlagen? Vielen Dank für Infos und Tipps.

[@ilianos]

Wenn du dich wirklich dafür interessierst, wie man GPT von Grund auf selbst programmiert, empfehle ich dir das 2-stündige Video von Andrej Karpathy. Google nach "karpathy code gpt from scratch".

[@lear7916]

Hey, hast du Literaturtipps? Ich schreibe meine MA über LLM als Korrekturassistent im unterricht

[@datasolut]

Hey Lea, so richtig Quellen in Form von Büchern habe ich zu dem Thema nicht. Das Thema ist recht neu und es gibt viele Entwicklungen. Daher würde ich dir digitale Quellen in Form von wissenschaftlichen Veröffentlichungen empfehlen.
VG