KI-Tutorials

Lerne, wie du auf Llama 3.2 Lightweight- und Vision-Modelle auf Kaggle zugreifst, das Modell auf einem benutzerdefinierten Datensatz mit kostenlosen GPUs feinabstimmst, das Modell zusammenführst und zum Hugging Face Hub exportierst und das feinabgestimmte Modell in das GGUF-Format konvertierst, damit es lokal mit der Jan-Anwendung verwendet werden kann.

Few-Shot Prompting ist eine Technik, bei der ein KI-Modell einige Beispiele für eine Aufgabe erhält, aus denen es lernen kann, bevor es eine Antwort generiert, und diese Beispiele nutzt, um seine Leistung bei ähnlichen Aufgaben zu verbessern.

Lerne, wie du mit der Realtime API von OpenAI KI-Anwendungen in Echtzeit erstellen kannst. In diesem Tutorial geht es um WebSockets, die Einrichtung von Node.js, Text-/Audio-Nachrichten, Funktionsaufrufe und den Einsatz einer React-Sprachassistenten-Demo.

Prompt-Tuning ist eine Technik, die verwendet wird, um die Leistung eines vorab trainierten Sprachmodells zu verbessern, ohne die interne Architektur des Modells zu verändern.

In diesem Tutorial erfährst du Schritt für Schritt, wie du Wissensgraphen für RAG-Anwendungen implementierst, um KI-Antworten mit strukturiertem Wissen zu verbessern.

Erforsche verschiedene Ansätze zur Verbesserung der RAG-Systeme: Chunking, Reranking und Query Transformations.

Lerne die Grundlagen des Verstärkungslernens anhand des Beispiels einer Katze, die lernt, einen Kratzbaum zu benutzen.

In diesem Tutorial lernst du die OpenAI API kennen, ihre Anwendungsfälle, einen praktischen Ansatz für die Nutzung der API und alle Best Practices, die du beachten solltest.

In unserem Leitfaden zur Verbesserung von NLP-Aufgaben mit innovativen KI-Einbettungen für Entwickler und Forscher findest du die Text-Embedding-3-Large- und -Small-Modelle von OpenAI.

Das Tutorial behandelt den Zugriff auf dieses leistungsstarke Open-Source-Sprachmodell mit 7,3 Milliarden Parametern, die Quantisierung, Feinabstimmung, Zusammenführung und Speicherung.

Sieh dir an, wie eine Konfusionsmatrix die Vorhersagen des Modells in "True Positives", "False Positives", "True Negatives" und "False Negatives" einteilt. Lies weiter, um den Aufbau, die Berechnungsschritte und die Verwendung für den Umgang mit unausgewogenen Daten und die Fehleranalyse zu verstehen.

Dieser Leitfaden führt dich durch die Grundlagen der ChatGPT API und zeigt ihr Potenzial für die Verarbeitung natürlicher Sprache und KI-gesteuerte Kommunikation.