Eigene KI Modelle trainieren

Wenn man über AI nicht nur redet, sondern es macht, dann merkt man schnell, dass es eine ganz normale Technologie ist, mit den ganz normalen Aufgaben, die mit dem Betrieb einhergehen.
In diesem Teil beschäftigt sich Johann mit der Frage, wie man Pipelines zum Training und Finetuning aufbaut. Darüber hinaus gibt er dir einen Überblick über die sich rasant entwickelnde Welt der Werkzeuge für offene LLMs und zeigt auf, mit welchen Hürden man heute noch rechnen muss.
Die Implementierung von mt-bench mit LLM-as-a-judge findest du übrigens hier: github.com/may...
… und die Slides mit allen weiteren Links dort: slides.com/joh...
Wenn du weitere Fragen hast, findest du auf mayflower.de viele Möglichkeiten, um mit uns und Johann in Kontakt zu treten - auf der letzten Slide hat er auch den Link zu seinem Linkedin-Account versteckt.