Large Language Models Advanced: Eigene LLMs und Tuning

Webinar - PROKODA GmbH

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Inhalte:

Eigene LLMs trainieren (Wie entsteht ein LLM?)
- Ablauf zum Verständnis der Funktionsweise
- Vor- und Nachteile eines eigenen LLMs
- Trainings-Daten
- Anforderungen an Hardware, Daten etc.
- Software-Stack
- MosaicML
- Architektur, Parameter…
- Hugging faces parquet Daten (Training)
- Databricks
- Transformer
- Tokenizer
- Fine-Tuning
- Model Evaluierung und Deployment..
Fine-Tuning und Alignment für eigene Use Cases
- Datensätze: Qualität, Leakage, Rechte, PII-Handling
- SFT vs. LoRA/QLoRA, Hyperparameter, Overfitting
- Preference-Daten, DPO-Grundidee, Safety-Trade-offs
Evaluation, die Entscheidungen ermöglicht
- Offline-Eval: Golden Sets, Rubrics, Paarvergleiche
- LLM-as-a-Judge: Risiken, Kalibrierung, Bias
- Online-Eval: A/B, Canary, Feedback-Loops
Guardrails, Security und Compliance
- Prompt Injection, Data Exfiltration, Tool Misuse
- Output-Validation: JSON-Schema, Policies, Moderation
- Logging, Redaction, Auditability, DSGVO-Basics
Produktionsnahe Umsetzung
- Serving-Optionen: API, vLLM-Ansatz, Quantisierung
- Kostensteuerung: Caching, Routing, Model-Mix
- Monitoring: Drift, Quality, Latency, Token-Kosten

Teilnahmevoraussetzungen:

Du kennst die Grundlagen von LLMs, Prompting und typischen LLM-Workflows.
Grundverständnis von Python oder API-basierten Integrationen ist hilfreich.

Zielgruppe:

Machine-Learning Engineers und Data Scientists mit LLM-Grundlagen
Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler, die LLM-Features produktiv bauen
AI Product Owner und Technical Leads mit Architekturverantwortung
Security- und Compliance-nahe Rollen, die LLM-Risiken bewerten
Für alle, die eigene LLM-Anwendungen zuverlässig testen, härten und betreiben wollen

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