Large Language Models Aufbaukurs: RAG, Anpassung und Training

Kursbeschreibung

Kurs-ID:KKC_0050
Kursdauer:2 Tage

Zielgruppe

EntwicklerInnen, DatenwissenschaftlerInnen und KI-Interessierte, die ihre Kenntnisse im Umgang mit LLMs und Diffusionsmodellen vertiefen möchten.

Voraussetzung für die Schulung

Grundkenntnisse analog zum Einsteigerkurs

Kursinhalte

LLM-Architektur auffrischen und vertiefen
- Transformer-Mechanik, Tokenisierung, Kontextfenster
- Inference: Latenz, Throughput, KV-Cache, Batching
- Prompting als Systemdesign: Rollen, Tools, Policies
RAG, die in der Praxis stabil bleibt
- Chunking-Strategien, Embeddings, Vektordatenbanken
- Retriever-Tuning: Hybrid Search, Reranking
- Quellenzitate, Kontextbudget, Halluzinationsreduktion
- Vektordatenbanken: Funktionsweise von Pinecone, Milvus oder Weaviate.
- Retrieval-Optimierung: Semantic Search vs. Hybrid Search.
Fine-Tuning Strategien
- Full Fine-Tuning vs. Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT).
- Fokus auf LoRA (Low-Rank Adaptation) und QLoRA.
Model Alignment
- Einführung in RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) und DPO (Direct Preference Optimization).
Evaluierung
- Metriken jenseits von Benchmarks (z. B. RAGAS-Framework zur Messung der RAG-Qualität).

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FAQ

Ja, nach erfolgreicher Teilnahme am Large Language Models Aufbaukurs: RAG, Anpassung und Training erhältst Du ein Teilnahmezertifikat. Dieses bestätigt Deine erweiterten Kenntnisse im professionellen Einsatz von Large Language Models Aufbaukurs: RAG, Anpassung und Training .

Ja, wir garantieren die Durchführung aller von uns bestätigten Termine. Der Large Language Models Aufbaukurs: RAG, Anpassung und Training findet auch bereits ab einem Teilnehmer statt, sodass Du Deine Weiterbildung sicher und zuverlässig planen kannst.

Ja, wir bieten den Large Language Models Aufbaukurs: RAG, Anpassung und Training als Inhouse Training oder Firmenschulung an. Zusätzlich kann die Schulung auch als Online-Firmenschulung durchgeführt werden. Inhalte, Prozesse und Schwerpunkte passen wir individuell an die Anforderungen Deines Unternehmens an.