Masiar Ighani

Senior Java Engineer, Senior DevOps Engineer, Kubernetes & OpenShift Engineer and Security Expert.

Wie können Large Language Modelle wie GPT-4 Geschäftsprozesse optimieren?

Wussten Sie, dass KI-Modelle wie GPT-4, Gemini, LLama2, Mistral & Co. dabei helfen können, die Leistungsfähigkeit Ihres Unternehmens zu steigern? Diese großen Sprachmodelle sind revolutionäre technologische Fortschritte und prädestiniert, Prozesse um ein Vielfaches zu optimieren.  In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie KI-basierte Großsprachmodelle verwendet werden können, um Unternehmen effizienter, produktiver und innovativer zu machen. […]

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Backpropagation: Das Herzstück des maschinellen Lernens (11)

In der Welt des maschinellen Lernens ist Backpropagation ein zentrales Konzept, das den Kern vieler moderner KI-Anwendungen bildet. Dieser Artikel bietet einen tiefgehenden Einblick in die Funktionsweise von Backpropagation und erklärt, warum es so entscheidend für das Training neuronaler Netzwerke ist. Was ist Backpropagation? Backpropagation, kurz für „backward propagation of errors“, ist ein Algorithmus, der

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Reinforcement learning from human feedback (10)

Reinforcement Learning from Human Feedback: Ein detaillierter Einblick In der Welt des maschinellen Lernens ist Reinforcement Learning (RL) eine bekannte Methode, bei der ein Modell durch Belohnungen lernt, bestimmte Aktionen auszuführen. Eine besondere Variante davon ist das „Reinforcement Learning from Human Feedback“ (RLHF). In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick darauf, wie genau RLHF

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Pretraining vs Fine Tuning von KI Modellen (9)

Pretraining vs. Fine-Tuning in der Künstlichen Intelligenz: Ein Tiefblick In der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere im Bereich der Sprachmodelle, spielen zwei Schlüsselkonzepte eine entscheidende Rolle: Pretraining und Fine-Tuning. Diese beiden Phasen sind entscheidend für die Entwicklung leistungsfähiger KI-Modelle. In diesem Blog-Beitrag werden wir den Unterschied zwischen diesen beiden Phasen untersuchen und verstehen, warum

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Self Attention (8)

Der Self-Attention-Mechanismus ist ein zentraler Bestandteil der Transformer-Architektur und spielt eine entscheidende Rolle beim Verständnis von Sprache in Large Language Modellen. Um diesen Mechanismus zu erklären, verwenden wir ein vereinfachtes Beispiel: Stellen Sie sich vor, Sie haben einen Satz: „Der Hund sah den Ball.“ Der Self-Attention-Mechanismus in einem Transformer-Modell ermöglicht es, jedes Wort im Kontext

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Positional Encoding (7)

Positional Encoding ist ein wichtiges Konzept in Large Language Modellen (LLMs), insbesondere in solchen, die auf der Transformer-Architektur basieren, wie beispielsweise GPT-Modelle. Es spielt eine entscheidende Rolle bei der Interpretation von Texten, indem es dem Modell Kontext über die Position der Wörter in einem Satz oder Absatz gibt. Was ist Positional Encoding? Warum wird Positional

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Deep Dive Transformer (6)

Einführung in Large Language Modelle durch Transformer Komplexe Systeme, wie das GPT von OpenAI, verstehen und erzeugen Texte mit Fähigkeiten, die denen des Menschen ähneln. Dies verändert die Erwartungen an die KI-Technologie grundlegend. Dieser Artikel zielt darauf ab, ein Verständnis dafür zu vermitteln, wie diese fortgeschrittenen Sprachmodelle funktionieren. Ich werde mich insbesondere auf die Modelle

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Transformer Architektur (5)

Die Transformer-Architektur ist ein fortschrittlicher Ansatz in der Welt der Künstlichen Intelligenz, speziell in der Verarbeitung natürlicher Sprache. Um dieses Konzept für Nicht-Technologen zu erklären, können wir es mit der Arbeitsweise eines sehr aufmerksamen Lesers vergleichen, der nicht nur jedes Wort in einem Text beachtet, sondern auch, wie jedes Wort mit jedem anderen Wort in

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Vector Embeddings (4)

In diesem 4. Teil der Reihe LLMs möchte ich auf ein sehr wichtiges Thema eingehen. Vector Embeddings sind die Datengrundlage auf die jedes Deep Learning Modell (neuronale Netze) basiert. Vector Embedding, ist im Kontext von Large Language Modellen (LLMs) ein entscheidendes Konzept, das die Grundlage für das Verständnis und die Verarbeitung natürlicher Sprache durch KI-Systeme

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