Kurs
Einführung in LLMs mit Python
FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 01/2026PythonArtificial Intelligence3 Std.11 Videos34 Übungen2,700 XP32,101Leistungsnachweis
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Finde heraus, was hinter dem Hype um die Large Language Models steckt
Large Language Models (LLMs, dt. große Sprachmodelle) sind zu unverzichtbaren Werkzeugen geworden, die einige der beeindruckendsten Fortschritte und Anwendungen in der heutigen KI-Landschaft vorantreiben. Dieser praxisorientierte Kurs vermittelt dir das für die Anwendung relevante Wissen und die Fähigkeiten, die du brauchst, um LLMs zu verstehen, aufzubauen und für die Lösung komplexer Sprachaufgaben wie Übersetzung, Spracherzeugung und vieles mehr zu nutzen.
Lerne die LLM-Architektur kennen und nutze vortrainierte Modelle
In interaktiven Programmierübungen lernst du verschiedene Transformator-Architekturen kennen und erfährst, wie du sie erkennen kannst. Du erfährst, wie du vortrainierte Sprachmodelle und Datensätze von Hugging Face für die Feinabstimmung und Evaluierung deines Modells mit Hilfe fortschrittlicher Metriken nutzen kannst, die zu LLMs passen. Abschließend erfährst du mehr über ethische Bedenken und Vorurteile im Zusammenhang mit LLMs und Möglichkeiten, diese zu erkennen. Am Ende dieses Kurses wirst du in der Lage sein, LLMs zu erstellen, zu verfeinern und mit Hilfe spezieller Metriken zu evaluieren, weil du dann die wichtigsten Herausforderungen und ethischen Überlegungen für LLM-Anwendungen in der Praxis verstehst.
Voraussetzungen
Working with Hugging Face1
Getting Started with Large Language Models (LLMs)
Begin your journey with Large Language Models (LLMs) by understanding what they are and what they can do, and peek under the hood to get an idea of how they work!
2
Fine-tuning LLMs
Learn how to leverage pre-trained LLMs and datasets from Hugging Face to fine-tune a model.
3
Evaluating LLM performance
Dive into different metrics to assess model performance and wrap up by learning about the challenges of applying LLMs in the real world.
Einführung in LLMs mit Python
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