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Aus Hackerspace Ffm
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>
