LLM Workshop - Versionsgeschichte

Shintaro: /* Welche Themen sind wichtig für einen technischen LLM-Workshop? */

2024-10-01T12:33:36Z

‎Welche Themen sind wichtig für einen technischen LLM-Workshop?

Shintaro: /* Wer */

2024-10-01T12:33:08Z

‎Wer

Shintaro am 1. Oktober 2024 um 12:32 Uhr

2024-10-01T12:32:25Z

Shintaro: /* Python Code um den oberen Themenvorschlag zu generieren */

2024-10-01T11:58:32Z

‎Python Code um den oberen Themenvorschlag zu generieren

Shintaro: /* Python Code um den oberen Themenvorschlag zu generieren */

2024-10-01T11:56:35Z

‎Python Code um den oberen Themenvorschlag zu generieren

Shintaro am 1. Oktober 2024 um 11:52 Uhr

2024-10-01T11:52:03Z

Shintaro am 1. Oktober 2024 um 10:29 Uhr

2024-10-01T10:29:45Z

Shintaro am 1. Oktober 2024 um 10:29 Uhr

2024-10-01T10:29:02Z

Shintaro am 1. Oktober 2024 um 10:02 Uhr

2024-10-01T10:02:21Z

Shintaro: /* Themenvorschlag für einen LLM-Workshop */

2024-10-01T09:51:40Z

‎Themenvorschlag für einen LLM-Workshop

← Nächstältere Version		Version vom 1. Oktober 2024, 12:33 Uhr
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−	= Welche Themen sind wichtig für einen technischen LLM-Workshop? =	+	= Vorschlag von Dr. LLM: Welche Themen sind wichtig für einen technischen LLM-Workshop? =

	Nachfolgend ist ein Vorschlag für Themen für ein LLM Workshop. Da ich nicht genügend sichere Informationen zu allen Punkten habe, werde ich diese nur als Grundlage für den Workshop heranziehen. Der nachstehende Vorschlag wurde mit "mistral-small:22b-instruct-2409-q3_K_S" auf meinem lokalen Linux PC mit einer NVIDIA RTX 3060 und 12 GB RAM generiert.		Nachfolgend ist ein Vorschlag für Themen für ein LLM Workshop. Da ich nicht genügend sichere Informationen zu allen Punkten habe, werde ich diese nur als Grundlage für den Workshop heranziehen. Der nachstehende Vorschlag wurde mit "mistral-small:22b-instruct-2409-q3_K_S" auf meinem lokalen Linux PC mit einer NVIDIA RTX 3060 und 12 GB RAM generiert.

@@ Zeile 5: / Zeile 5: @@
 === Call for speakers ===
-Wenn jemand bereits viel praktisches Erfahrung mit LLM's gesammelt hat, gerne bei mir melden!
+Wenn jemand bereits praktisches Erfahrung mit LLM's gesammelt hat, gerne bei mir melden!
 = Wann =

← Nächstältere Version		Version vom 1. Oktober 2024, 12:32 Uhr
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	[[Datei:DALL·E 2024-10-01 12.20.51 - A casual, geek-themed image for an LLM (Large Language Model) Workshop with a Hackerspace vibe, in a pixel art style, featuring a very crazy and anima.jpeg\|800px]]		[[Datei:DALL·E 2024-10-01 12.20.51 - A casual, geek-themed image for an LLM (Large Language Model) Workshop with a Hackerspace vibe, in a pixel art style, featuring a very crazy and anima.jpeg\|800px]]
		+
		+	= Wer =
		+	* Shintaro
		+
		+	=== Call for speakers ===
		+	Wenn jemand bereits viel praktisches Erfahrung mit LLM's gesammelt hat, gerne bei mir melden!

	= Wann =		= Wann =

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 === Python Code um den oberen Themenvorschlag zu generieren ===
-Hinweis! Die Antworten variieren wenn kein "seed" definiert wird.
+Hinweis! Die Antworten variieren bei nicht definierten "seed".
 ‎<pre>

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 </pre >
-Der Response:
+Response:
 <pre>
 {'model': 'mistral-small:22b-instruct-2409-q3_K_S', 'created_at': '2024-10-01T09:49:45.161618403Z', 'message': {'role': 'assistant', 'content': ' = Welche Themen sind wichtig für einen technischen LLM-Workshop? =\n\nEin technischer LLM-Workshop sollte eine Vielzahl von Themen abdecken, um sicherzustellen, dass die Teilnehmer ein umfassendes Verständnis der Technologie und ihrer Anwendungen erhalten. Hier sind einige wichtige Themen:\n\n== Einführung in LLMs ==\n- * Was sind große Sprachmodelle (LLMs)?\n- * Geschichte und Entwicklung von LLMs\n- * Unterschiede zwischen verschiedenen Arten von LLMs\n\n== Architektur und Implementierung ==\n- * Grundlagen der Architektur von LLMs\n- * Skalierbarkeit und Effizienz\n- * Implementierung in verschiedenen Programmiersprachen\n\n== Anwendungen von LLMs ==\n- * Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)\n- * Chatbots und virtuelle Assistenten\n- * Inhaltserstellung und -generierung\n- * Übersetzung und maschinelles Lernen\n\n== Herausforderungen und Lösungen ==\n- * Datenmangel und Datenqualität\n- * Ressourcenintensive Berechnungen\n- * Ethik und Datenschutz\n- * Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit\n\n== Best Practices und Fallstudien ==\n- * Erfolgreiche Anwendungsfälle von LLMs\n- * Common Pitfalls und wie sie zu vermeiden sind\n- * Best Practices für die Entwicklung und Implementierung von LLMs\n\n== Zukunftsperspektiven ==\n- * Aktuelle Forschung und Entwicklungen\n- * Potenzielle Anwendungen in der Zukunft\n- * Herausforderungen und Chancen\n\n== Ressourcen und weiterführende Literatur ==\n- * Bücher und Artikel zum Thema LLMs\n- * Online-Ressourcen und Tutorials\n- * Foren und Communities für Entwickler und Forscher\n\nDiese Themen bieten eine umfassende Grundlage für einen technischen LLM-Workshop und helfen den Teilnehmern, ein tiefes Verständnis der Technologie sowie ihrer praktischen Anwendungen zu entwickeln.'}, 'done_reason': 'stop', 'done': True, 'total_duration': 32841499936, 'load_duration': 5353884, 'prompt_eval_count': 67, 'prompt_eval_duration': 67215000, 'eval_count': 540, 'eval_duration': 32642641000}
 </pre>

← Nächstältere Version		Version vom 1. Oktober 2024, 11:52 Uhr
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	[[Datei:DALL·E 2024-10-01 12.20.51 - A casual, geek-themed image for an LLM (Large Language Model) Workshop with a Hackerspace vibe, in a pixel art style, featuring a very crazy and anima.jpeg\|800px]]		[[Datei:DALL·E 2024-10-01 12.20.51 - A casual, geek-themed image for an LLM (Large Language Model) Workshop with a Hackerspace vibe, in a pixel art style, featuring a very crazy and anima.jpeg\|800px]]
		+
		+	= Wann =
		+	Steht noch nicht fest.
		+
		+	= Wo =
		+	Hackerspace Hauptraum
		+
		+	= Was mitbringen =
		+	Noch nicht 100% klar.
		+
		+	Da es für LLM, besonders für leistungsfähigere Modelle, hohe GPU Leistung mit viel GPU RAM benötigt wird, muss noch überlegt werden wie der Hands-On Teil gemacht wird. Nachfolgend paar Ansätze:
		+	* Leistungsstarke Laptop oder PC mitbringen.
		+	* Cloud Dienste nutzen (Beispiel OpenAI).
		+	* On-Premis Rechner mit GPU bereitstellen.

← Nächstältere Version		Version vom 1. Oktober 2024, 10:29 Uhr
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−	[[Datei:DALL·E 2024-10-01 12.20.51 - A casual, geek-themed image for an LLM (Large Language Model) Workshop with a Hackerspace vibe, in a pixel art style, featuring a very crazy and anima.jpeg]]	+	[[Datei:DALL·E 2024-10-01 12.20.51 - A casual, geek-themed image for an LLM (Large Language Model) Workshop with a Hackerspace vibe, in a pixel art style, featuring a very crazy and anima.jpeg\|800px]]

@@ Zeile 1: / Zeile 1: @@
-Nachfolgend ist ein Vorschlag für Themen für ein LLM Workshop. Da ich nicht genügend sichere Informationen zu allen Punkten habe, werde ich diese nur als Grundlage für den Workshop heranziehen. Der nachstehende Vorschlag wurde mit "mistral-small:22b-instruct-2409-q3_K_S" auf meinem lokalen Linux PC mit einer NVIDIA RTX 3060 und 12 GB RAM generiert.
+[[Datei:DALL·E 2024-10-01 12.20.51 - A casual, geek-themed image for an LLM (Large Language Model) Workshop with a Hackerspace vibe, in a pixel art style, featuring a very crazy and anima.jpeg]]
 = Welche Themen sind wichtig für einen technischen LLM-Workshop? =
 Ein technischer LLM-Workshop sollte eine Vielzahl von Themen abdecken, um sicherzustellen, dass die Teilnehmer ein umfassendes Verständnis der Technologie und ihrer Anwendungen erhalten. Hier sind einige wichtige Themen:

← Nächstältere Version		Version vom 1. Oktober 2024, 10:02 Uhr
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	Diese Themen bieten eine umfassende Grundlage für einen technischen LLM-Workshop und helfen den Teilnehmern, ein tiefes Verständnis der Technologie sowie ihrer praktischen Anwendungen zu entwickeln.		Diese Themen bieten eine umfassende Grundlage für einen technischen LLM-Workshop und helfen den Teilnehmern, ein tiefes Verständnis der Technologie sowie ihrer praktischen Anwendungen zu entwickeln.
		+
		+	=== Python Code um den oberen Themenvorschlag zu generieren ===
		+	Hinweis! Die Antworten variieren wenn kein "seed" definiert wird.
		+
		+	‎<pre>
		+	from ollama import Client
		+	client = Client(host='http://localhost:11434')
		+	# ollama pull mistral-small:22b-instruct-2409-q3_K_S
		+	response = client.chat(model='mistral-small:22b-instruct-2409-q3_K_S', messages=[
		+	{
		+	'role': 'system',
		+	'content': 'Du bist ein professioneller Texter. Please convert the following content to MediaWiki syntax. Make sure to translate the headings, lists, links, images, tables, and formatting correctly.',
		+	},
		+	{
		+	'role': 'user',
		+	'content': 'Welche Themen sind wichtig für einen technisches LLM-Workshop?',
		+	},
		+	])
		+
		+	# , options={"seed":0,"temperature": 0.8}
		+	print(response['message']['content'])
		+	</pre >
		+
		+	Der Response:
		+	<pre>
		+	{'model': 'mistral-small:22b-instruct-2409-q3_K_S', 'created_at': '2024-10-01T09:49:45.161618403Z', 'message': {'role': 'assistant', 'content': ' = Welche Themen sind wichtig für einen technischen LLM-Workshop? =\n\nEin technischer LLM-Workshop sollte eine Vielzahl von Themen abdecken, um sicherzustellen, dass die Teilnehmer ein umfassendes Verständnis der Technologie und ihrer Anwendungen erhalten. Hier sind einige wichtige Themen:\n\n== Einführung in LLMs ==\n- * Was sind große Sprachmodelle (LLMs)?\n- * Geschichte und Entwicklung von LLMs\n- * Unterschiede zwischen verschiedenen Arten von LLMs\n\n== Architektur und Implementierung ==\n- * Grundlagen der Architektur von LLMs\n- * Skalierbarkeit und Effizienz\n- * Implementierung in verschiedenen Programmiersprachen\n\n== Anwendungen von LLMs ==\n- * Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)\n- * Chatbots und virtuelle Assistenten\n- * Inhaltserstellung und -generierung\n- * Übersetzung und maschinelles Lernen\n\n== Herausforderungen und Lösungen ==\n- * Datenmangel und Datenqualität\n- * Ressourcenintensive Berechnungen\n- * Ethik und Datenschutz\n- * Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit\n\n== Best Practices und Fallstudien ==\n- * Erfolgreiche Anwendungsfälle von LLMs\n- * Common Pitfalls und wie sie zu vermeiden sind\n- * Best Practices für die Entwicklung und Implementierung von LLMs\n\n== Zukunftsperspektiven ==\n- * Aktuelle Forschung und Entwicklungen\n- * Potenzielle Anwendungen in der Zukunft\n- * Herausforderungen und Chancen\n\n== Ressourcen und weiterführende Literatur ==\n- * Bücher und Artikel zum Thema LLMs\n- * Online-Ressourcen und Tutorials\n- * Foren und Communities für Entwickler und Forscher\n\nDiese Themen bieten eine umfassende Grundlage für einen technischen LLM-Workshop und helfen den Teilnehmern, ein tiefes Verständnis der Technologie sowie ihrer praktischen Anwendungen zu entwickeln.'}, 'done_reason': 'stop', 'done': True, 'total_duration': 32841499936, 'load_duration': 5353884, 'prompt_eval_count': 67, 'prompt_eval_duration': 67215000, 'eval_count': 540, 'eval_duration': 32642641000}
		+	</pre>

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-== Themenvorschlag für einen LLM-Workshop ==
+= Welche Themen sind wichtig für einen technischen LLM-Workshop? =
-* Einführung in Large Language Models (LLM)
-** Definition und Geschichte von LLMs
+Ein technischer LLM-Workshop sollte eine Vielzahl von Themen abdecken, um sicherzustellen, dass die Teilnehmer ein umfassendes Verständnis der Technologie und ihrer Anwendungen erhalten. Hier sind einige wichtige Themen:
-** Unterschiede zwischen LLMs und anderen Sprachmodellen
-** Anwendungen und Vorteile von LLMs
+== Einführung in LLMs ==
-* Architektur und Implementierung
+* Was sind große Sprachmodelle (LLMs)?
-** Grundlegende Architekturen von LLMs (z.B. Transformer, BERT)
+* Geschichte und Entwicklung von LLMs
-** Implementierungsdetails und -herausforderungen
+* Unterschiede zwischen verschiedenen Arten von LLMs
-** Skalierbarkeit und Effizienz
-* Datenverarbeitung und Vorverarbeitung
+== Architektur und Implementierung ==
-** Datenvorverarbeitungstechniken für LLMs
+* Grundlagen der Architektur von LLMs
-** Tokenisierung und Embeddings
+* Skalierbarkeit und Effizienz
-** Umgang mit großen Textdatensätzen
+* Implementierung in verschiedenen Programmiersprachen
-* Training und Feinabstimmung
-** Grundlagen des Trainings von LLMs
+== Anwendungen von LLMs ==
-** Techniken zur Verbesserung der Modellgenauigkeit (z.B. Fine-Tuning)
+* Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
-** Hyperparameter-Optimierung und Lernrate-Anpassung
+* Chatbots und virtuelle Assistenten
-* Anwendungen und Use Cases
+* Inhaltserstellung und -generierung
-** Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
+* Übersetzung und maschinelles Lernen
-** Textgeneration und -summarisierung
-** Chatbots und Dialogsysteme
+== Herausforderungen und Lösungen ==
-** Maschinelles Übersetzen
+* Datenmangel und Datenqualität
-* Evaluierung und Bewertung
+* Ressourcenintensive Berechnungen
-** Metriken zur Bewertung von LLMs (z.B. Perplexität, BLEU-Score)
-** Best Practices für die Modellbewertung
-** Fallstudien und realitätsnahe Anwendungen
 * Ethik und Datenschutz
-** Ethische Implikationen der Verwendung von LLMs
+* Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit
-** Datenschutz und Sicherheit
-** Bias in LLMs und Methoden zur Reduktion
+== Best Practices und Fallstudien ==
-* Zukünftige Trends und Forschung
+* Erfolgreiche Anwendungsfälle von LLMs
-** Aktuelle Forschungsergebnisse und Entwicklungen
+* Common Pitfalls und wie sie zu vermeiden sind
-** Zukunftsperspektiven und Herausforderungen
+* Best Practices für die Entwicklung und Implementierung von LLMs
-** Innovative Anwendungen und Technologien
-* Hands-on Sessions
+== Zukunftsperspektiven ==
-** Praktische Übungen zur Implementierung von LLMs
+* Aktuelle Forschung und Entwicklungen
-** Beispiele für den Einsatz von LLM-Frameworks (z.B. Hugging Face Transformers)
+* Potenzielle Anwendungen in der Zukunft
-** Projektarbeiten und Fallstudien
+* Herausforderungen und Chancen
-* Diskussion und Networking
-** Diskussionsrunden zu aktuellen Themen und Herausforderungen
+== Ressourcen und weiterführende Literatur ==
-** Networking-Möglichkeiten mit anderen Teilnehmern und Experten
+* Bücher und Artikel zum Thema LLMs
-** Q&A-Sessions mit erfahrenen LLM-Forschern und Praktikern
+* Online-Ressourcen und Tutorials
-* Zusammenfassung und nächste Schritte
+* Foren und Communities für Entwickler und Forscher
-** Zusammenfassung der wichtigsten Punkte des Workshops
-** Ressourcen und weiterführende Literatur
-** Empfehlungen für die weitere Entwicklung und Anwendung von LLMs
-Diese Themen bieten eine umfassende Grundlage für einen technischen LLM-Workshop und decken sowohl theoretische als auch praktische Aspekte ab.
+Diese Themen bieten eine umfassende Grundlage für einen technischen LLM-Workshop und helfen den Teilnehmern, ein tiefes Verständnis der Technologie sowie ihrer praktischen Anwendungen zu entwickeln.