Christoph Espelage

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Serie | Data Science – Entwicklung eines Large Language Modells mit LangChain & OpenAI Large Language Modelle, wie Chat-GPT, verstehen und generieren menschenähnliche Texte in unterschiedlichen Kontexten. Sie können komplexe Aufgaben wie Übersetzungen, Texterstellung und Problembehandlung bewältigen. Ihr adaptives Lernen ermöglicht es, vielfältige Anfragen zu verstehen und präzise Antworten zu liefern. Allerdings kann beispielsweise Chat-GPT nur die Informationen zur Generierung

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Erstellung eines mehrsprachigen Berichts in Power BI   Die Notwendigkeit für mehrsprachige Power BI-Berichte ergibt sich aus der globalen Ausrichtung moderner Unternehmen. In einem internationalen Geschäftsumfeld ermöglichen mehrsprachige Berichte eine effektive Kommunikation über Sprachgrenzen hinweg. Dies ist besonders relevant für multikulturelle Teams sowie international agierende Unternehmen. Durch die Bereitstellung von Daten und Erkenntnissen in verschiedenen Sprachen wird die globale Zusammenarbeit

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Serie | Data Science – Prompt Engineering in ChatGPT Einführung Die rasante Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) hat neue Möglichkeiten eröffnet, wie wir mit Technologie interagieren können. Ein Schlüsselelement dieser Interaktion ist das sogenannte „Prompt Engineering„, eine Methode, die entscheidend für die Effizienz und Effektivität von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT geworden ist. Was sind Prompts?

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Serie | Data Science – Das Large Language Model GPT-4 OpenAI’s GPT-4-Modell Wie bereits im vorherigen Impuls-Bericht „Large Language Models“ unserer Data Science-Serie erläutert, ist OpenAI’s GPT-Modell ein leistungsstarkes KI-Modell, die auf umfangreichen Textdaten mittels selbst-überwachtem (self-supervised), überwachtem (supervised) und verstärkendem (reinforcement) Lernen trainiert wird. Es ist dazu in der Lage, natürliche Sprache zu verstehen sowie zu generieren und wird

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Serie | Data Science – Was sind Large Language Models? Was sind Large Language Models? Large Language Models (LLMs) sind leistungsstarke KI-Modelle, die auf umfangreichen Textdaten trainiert werden. Sie haben die Fähigkeit, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. LLMs werden für verschiedene Natural Language Processing (NLP)-Aufgaben eingesetzt, darunter zum Beispiel: Traditionelle Ansätze zur Verarbeitung natürlicher Sprache Traditionelle Ansätze zur

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Serie – BI-Plattformen | Self-Service Business Intelligence (SSBI) Die strategische Entscheidungsfindung hängt maßgeblich von der Nutzung von Daten ab. Self-Service Business Intelligence (SSBI) erleichtert diesen Prozess erheblich, daher ist es von entscheidender Bedeutung, Ihr Team mit den erforderlichen Fähigkeiten auszustatten, um dies erfolgreich umsetzen zu können. Unser neues Whitepaper fasst unsere Erfahrungen aus der Unterstützung von Unternehmen dabei zusammen.  ➡

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Serie | Data Governance – Datenbewusstsein und Datenreife als Schlüssel zur digitalen Transformation  In der Ära der digitalen Transformation spielt das Bewusstsein für die Bedeutung von Daten eine entscheidende Rolle für den Erfolg von Unternehmen. Daten sind längst nicht mehr nur ein Nebenprodukt einzelner Geschäftsprozesse, sondern ein strategischer Erfolgsfaktor. In diesem Impuls werfen wir einen Blick auf das Konzept des

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Teamevent | Teambuilding-Tag in Salzburg 🌐✨ Rückblick auf unseren wundervollen Teambuilding-Tag in Salzburg!🏰 Obwohl leider nicht alle Teammitglieder dabei sein konnten (wir haben euch vermisst!), tauchten wir in die Geschichte der Stadt ein, genossen die lokale Küche, erkundeten die Festung Hohensalzburg und tauschten uns bei einem warmen Glühwein auf dem Christkindlmarkt aus. 🎄 🌟 Wusstet Ihr, dass Salzburg nicht nur

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Data Mesh vs. Data Fabric: Welche Lösung ist besser für Ihr Unternehmen? Daten sind das Herzblut jedes modernen Unternehmens, aber sie effektiv zu verwalten, kann eine echte Herausforderung sein. Aufgrund des zunehmenden Volumens, der Vielfalt und der Geschwindigkeit der Daten haben herkömmliche Datenarchitekturen oft Schwierigkeiten, mit den Anforderungen der Datenkonsumenten und -Produzenten zurechtzukommen. Wie können Sie sicherstellen, dass Ihre Daten

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