[[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 praktisches Erfahrung mit LLM's gesammelt hat, gerne bei mir melden!
= 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.
= 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.
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:
== Themenvorschlag für einen LLM-Workshop Einführung in LLMs ==* Einführung in Large Language Models Was sind große Sprachmodelle (LLMLLMs)?** Definition Geschichte und Geschichte Entwicklung von LLMs** Unterschiede zwischen LLMs und anderen Sprachmodellen** Anwendungen und Vorteile verschiedenen Arten von LLMs* == Architektur und Implementierung==** Grundlegende Architekturen Grundlagen der Architektur von LLMs (z.B. Transformer, BERT)** Implementierungsdetails und -herausforderungen** Skalierbarkeit und Effizienz* Datenverarbeitung und VorverarbeitungImplementierung in verschiedenen Programmiersprachen** Datenvorverarbeitungstechniken für LLMs** Tokenisierung und Embeddings** Umgang mit großen Textdatensätzen* Training und Feinabstimmung** Grundlagen des Trainings == Anwendungen von LLMs==** Techniken zur Verbesserung der Modellgenauigkeit (z.B. Fine-Tuning)** Hyperparameter-Optimierung und Lernrate-Anpassung* Anwendungen und Use Cases** Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)*Chatbots und virtuelle Assistenten* Textgeneration Inhaltserstellung und -summarisierunggenerierung** Chatbots Übersetzung und Dialogsystememaschinelles Lernen** Maschinelles Übersetzen* Evaluierung == Herausforderungen und BewertungLösungen ==** Metriken zur Bewertung von LLMs (z.B. Perplexität, BLEU-Score)Datenmangel und Datenqualität** Best Practices für die Modellbewertung** Fallstudien und realitätsnahe AnwendungenRessourcenintensive Berechnungen
* Ethik und Datenschutz
*Benutzerfreundlichkeit und Zugänglichkeit == Best Practices und Fallstudien ==* Ethische Implikationen der Verwendung Erfolgreiche Anwendungsfälle von LLMs** Datenschutz Common Pitfalls und Sicherheitwie sie zu vermeiden sind** Bias in LLMs Best Practices für die Entwicklung und Methoden zur ReduktionImplementierung von LLMs* Zukünftige Trends und Forschung*== Zukunftsperspektiven ==* Aktuelle Forschungsergebnisse Forschung und Entwicklungen*Potenzielle Anwendungen in der Zukunft* Zukunftsperspektiven und Herausforderungenund Chancen == Ressourcen und weiterführende Literatur ==** Innovative Anwendungen Bücher und TechnologienArtikel zum Thema LLMs* HandsOnline-on SessionsRessourcen und Tutorials** Praktische Übungen zur Implementierung von LLMsForen und Communities für Entwickler und Forscher** Beispiele Diese Themen bieten eine umfassende Grundlage für den Einsatz von einen technischen LLM-Frameworks 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 bei nicht definierten "seed". <pre>from ollama import Clientclient = Client(zhost='http://localhost:11434')# ollama pull mistral-small:22b-instruct-2409-q3_K_Sresponse = client.Bchat(model='mistral-small:22b-instruct-2409-q3_K_S', messages=[ { 'role': 'system', 'content': 'Du bist ein professioneller Texter. Hugging Face TransformersPlease 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 > 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- * Projektarbeiten Geschichte und FallstudienEntwicklung von LLMs\n- * Diskussion Unterschiede zwischen verschiedenen Arten von LLMs\n\n== Architektur und NetworkingImplementierung ==\n- *Grundlagen der Architektur von LLMs\n- * Diskussionsrunden zu aktuellen Themen Skalierbarkeit und HerausforderungenEffizienz\n- *Implementierung in verschiedenen Programmiersprachen\n\n== Anwendungen von LLMs ==\n- * NetworkingNatürliche Sprachverarbeitung (NLP)\n-Möglichkeiten mit anderen Teilnehmern * Chatbots und Expertenvirtuelle Assistenten\n- *Inhaltserstellung und -generierung\n- * Q&AÜbersetzung und maschinelles Lernen\n\n== Herausforderungen und Lösungen ==\n-Sessions mit erfahrenen LLM* Datenmangel und Datenqualität\n-Forschern * Ressourcenintensive Berechnungen\n- * Ethik und PraktikernDatenschutz\n- * Zusammenfassung Benutzerfreundlichkeit und nächste SchritteZugänglichkeit\n\n== Best Practices und Fallstudien ==\n- *Erfolgreiche Anwendungsfälle von LLMs\n- * Zusammenfassung der wichtigsten Punkte des WorkshopsCommon 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- * Empfehlungen Online-Ressourcen und Tutorials\n- * Foren und Communities für die weitere Entwicklung Entwickler und Anwendung von LLMsForscher\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>
Diese Themen bieten eine umfassende Grundlage für Leider konnte bis jetzt keines der lokal ausführbaren Modelle einen technischen LLM-Workshop und decken sowohl theoretische als auch praktische Aspekte absauber in MediaWiki formatierten Inhalt generieren.