KAPITEL 6
Embeddings und Modellarchitekturen anpassen
Zwei ganze Kapitel über Prompt Engineering haben Sie mit dem Wissen ausgestattet, wie Sie effektiv mit LLMs (über Prompts) interagieren, wobei Sie deren immenses Potenzial ebenso wie ihre Grenzen und Verzerrungen kennengelernt haben. Zudem haben wir sowohl Open-Source- als auch Closed-Source-Modelle feingetunt, um das Vortraining eines LLM zu erweitern und unsere eigenen spezifischen Aufgaben besser zu lösen. Des Weiteren haben Sie anhand einer Fallstudie gesehen, wie semantische Suche und Embedding-Räume uns helfen können, relevante Informationen aus einem Datenset schnell und einfach abzurufen.
Um unseren Horizont noch mehr zu erweitern, nutzen wir Lektionen aus früheren Kapiteln und tauchen ...
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