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.

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:

Einführung in LLMs

• Was sind große Sprachmodelle (LLMs)?
• Geschichte und Entwicklung von LLMs
• Unterschiede zwischen verschiedenen Arten von LLMs

Architektur und Implementierung

• Grundlagen der Architektur von LLMs
• Skalierbarkeit und Effizienz
• Implementierung in verschiedenen Programmiersprachen

Anwendungen von LLMs

• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
• Chatbots und virtuelle Assistenten
• Inhaltserstellung und -generierung
• Übersetzung und maschinelles Lernen

Herausforderungen und Lösungen

• Datenmangel und Datenqualität
• Ressourcenintensive Berechnungen
• Ethik und Datenschutz
• Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit

Best Practices und Fallstudien

• Erfolgreiche Anwendungsfälle von LLMs
• Common Pitfalls und wie sie zu vermeiden sind
• Best Practices für die Entwicklung und Implementierung von LLMs

Zukunftsperspektiven

• Aktuelle Forschung und Entwicklungen
• Potenzielle Anwendungen in der Zukunft
• Herausforderungen und Chancen

Ressourcen und weiterführende Literatur

• Bücher und Artikel zum Thema LLMs
• Online-Ressourcen und Tutorials
• Foren und Communities für Entwickler und Forscher

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.