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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.
== Themenvorschlag für einen LLM-Workshop ==
* Einführung in Large Language Models (LLM)
** Definition und Geschichte von LLMs
** Unterschiede zwischen LLMs und anderen Sprachmodellen
** Anwendungen und Vorteile von LLMs
* Architektur und Implementierung
** Grundlegende Architekturen von LLMs (z.B. Transformer, BERT)
** Implementierungsdetails und -herausforderungen
** Skalierbarkeit und Effizienz
* Datenverarbeitung und Vorverarbeitung
** Datenvorverarbeitungstechniken für LLMs
** Tokenisierung und Embeddings
** Umgang mit großen Textdatensätzen
* Training und Feinabstimmung
** Grundlagen des Trainings von LLMs
** Techniken zur Verbesserung der Modellgenauigkeit (z.B. Fine-Tuning)
** Hyperparameter-Optimierung und Lernrate-Anpassung
* Anwendungen und Use Cases
** Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
** Textgeneration und -summarisierung
** Chatbots und Dialogsysteme
** Maschinelles Übersetzen
* Evaluierung und Bewertung
** 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
** Datenschutz und Sicherheit
** Bias in LLMs und Methoden zur Reduktion
* Zukünftige Trends und Forschung
** Aktuelle Forschungsergebnisse und Entwicklungen
** Zukunftsperspektiven und Herausforderungen
** Innovative Anwendungen und Technologien
* Hands-on Sessions
** Praktische Übungen zur Implementierung von LLMs
** Beispiele für den Einsatz von LLM-Frameworks (z.B. Hugging Face Transformers)
** Projektarbeiten und Fallstudien
* Diskussion und Networking
** Diskussionsrunden zu aktuellen Themen und Herausforderungen
** Networking-Möglichkeiten mit anderen Teilnehmern und Experten
** Q&A-Sessions mit erfahrenen LLM-Forschern und Praktikern
* Zusammenfassung und nächste Schritte
** 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.
== Themenvorschlag für einen LLM-Workshop ==
* Einführung in Large Language Models (LLM)
** Definition und Geschichte von LLMs
** Unterschiede zwischen LLMs und anderen Sprachmodellen
** Anwendungen und Vorteile von LLMs
* Architektur und Implementierung
** Grundlegende Architekturen von LLMs (z.B. Transformer, BERT)
** Implementierungsdetails und -herausforderungen
** Skalierbarkeit und Effizienz
* Datenverarbeitung und Vorverarbeitung
** Datenvorverarbeitungstechniken für LLMs
** Tokenisierung und Embeddings
** Umgang mit großen Textdatensätzen
* Training und Feinabstimmung
** Grundlagen des Trainings von LLMs
** Techniken zur Verbesserung der Modellgenauigkeit (z.B. Fine-Tuning)
** Hyperparameter-Optimierung und Lernrate-Anpassung
* Anwendungen und Use Cases
** Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
** Textgeneration und -summarisierung
** Chatbots und Dialogsysteme
** Maschinelles Übersetzen
* Evaluierung und Bewertung
** 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
** Datenschutz und Sicherheit
** Bias in LLMs und Methoden zur Reduktion
* Zukünftige Trends und Forschung
** Aktuelle Forschungsergebnisse und Entwicklungen
** Zukunftsperspektiven und Herausforderungen
** Innovative Anwendungen und Technologien
* Hands-on Sessions
** Praktische Übungen zur Implementierung von LLMs
** Beispiele für den Einsatz von LLM-Frameworks (z.B. Hugging Face Transformers)
** Projektarbeiten und Fallstudien
* Diskussion und Networking
** Diskussionsrunden zu aktuellen Themen und Herausforderungen
** Networking-Möglichkeiten mit anderen Teilnehmern und Experten
** Q&A-Sessions mit erfahrenen LLM-Forschern und Praktikern
* Zusammenfassung und nächste Schritte
** 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.
