Ich habe nun seit über 2 Jahren LLMs optimiert! Hier sind die 5 besten Techniken zur Feinabstimmung von LLMs, erklärt mit visuellen Darstellungen:

Was ist Kontext-Engineering❓ Und warum redet jeder darüber...👇 Kontext-Engineering wird schnell zu einer entscheidenden Fähigkeit für KI-Ingenieure. Es geht nicht mehr nur um cleveres Prompting; es geht um die systematische Orchestrierung von Kontext. 🔷 Das Problem: Die meisten KI-Agenten scheitern nicht, weil die Modelle schlecht sind, sondern weil ihnen der richtige Kontext fehlt, um erfolgreich zu sein. Denk darüber nach: LLMs sind keine Gedankenleser. Sie können nur mit dem arbeiten, was du ihnen gibst. Kontext-Engineering umfasst die Schaffung dynamischer Systeme, die bieten: - Die richtigen Informationen - Die richtigen Werkzeuge - Im richtigen Format Das stellt sicher, dass das LLM die Aufgabe effektiv abschließen kann. 🔶 Warum traditionelles Prompt-Engineering nicht ausreicht: Früher konzentrierten wir uns auf "magische Worte", um bessere Antworten zu erhalten. Aber da die KI-Anwendungen komplexer werden, ist vollständiger und strukturierter Kontext viel wichtiger als clevere Formulierungen. 🔷 4 Schlüsselkomponenten eines Kontext-Engineering-Systems: 1️⃣ Dynamischer Informationsfluss Kontext kommt aus mehreren Quellen: Benutzer, frühere Interaktionen, externe Daten, Toolaufrufe. Dein System muss alles intelligent zusammenführen. 2️⃣ Intelligenter Werkzeugzugang Wenn deine KI externe Informationen oder Aktionen benötigt, gib ihr die richtigen Werkzeuge. Formatiere die Ausgaben so, dass sie maximal verdaulich sind. 3️⃣ Gedächtnisverwaltung - Kurzfristig: Lange Gespräche zusammenfassen - Langfristig: Benutzerpräferenzen über Sitzungen hinweg merken 4️⃣ Formatoptimierung Eine kurze, beschreibende Fehlermeldung schlägt immer einen massiven JSON-Bereich. 🔷 Die Quintessenz Kontext-Engineering wird zur neuen Kernkompetenz, weil es den echten Engpass anspricht: nicht die Modellfähigkeit, sondern die Informationsarchitektur. Wenn die Modelle besser werden, wird die Qualität des Kontexts zum begrenzenden Faktor. Ich werde mehr teilen, während sich die Dinge entwickeln und konkreter werden! Bleib dran!! 🙌 ____ Wenn du es aufschlussreich fandest, teile es mit deinem Netzwerk. Finde mich → @akshay_pachaar ✔️ Für weitere Einblicke und Tutorials zu LLMs, KI-Agenten und maschinellem Lernen!

Wissenstransfer in LLMs, klar erklärt:

Wie LLMs LLMs trainieren, klar erklärt (mit visuellen Elementen):

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Transformer vs. Mischungen von Experten in LLMs, visuell erklärt:

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