[[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.
=== Python Code um den oberen Themenvorschlag zu generieren ===
Hinweis! Die Antworten variieren wenn kein bei nicht definierten "seed" definiert wird.
<pre>
</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>
Leider konnte bis jetzt keines der lokal ausführbaren Modelle einen sauber in MediaWiki formatierten Inhalt generieren.