AI

4
Mrz

Serie | Data Science – Entwicklung eines Large Language Modells mit LangChain & OpenAI

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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27
Feb

Serie | Data Science – Prompt Engineering in ChatGPT

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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20
Feb

LinkedIn I Tiefgehende Datenanalyse mit ChatGPT – wie geht das?

9
Feb

Serie | Data Science – Das Large Language Model GPT-4

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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6
Feb

LinkedIn I Wie können Unternehmen Large Language Models wie GPT-4 nutzen?

6
Feb

Serie | Data Science – Large Language Models

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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