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LLM Tutorien

Bleib auf dem Laufenden über die neuesten Nachrichten, Techniken und Ressourcen für große Sprachmodelle. Unsere Tutorials sind voller praktischer Beispiele und Anwendungsfälle, die du nutzen kannst, um dich weiterzubilden.

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Künstliche Intelligenz

Agentische RAG: Schritt-für-Schritt-Anleitung mit Demo-Projekt

Lerne, wie du eine Agentic RAG-Pipeline von Grund auf aufbaust, die lokale Datenquellen und Web Scraping integriert, um kontextbezogene Antworten auf Benutzeranfragen zu generieren.

Bhavishya Pandit

27. Februar 2025

Künstliche Intelligenz

Imagen 3: Ein Leitfaden mit Beispielen in der Gemini API

Lerne, wie du mit der Imagen 3 API von Google und Python Bilder generierst, indem du deine Umgebung einrichtest und Optionen wie das Seitenverhältnis und Sicherheitsfilter einstellst.

26. Februar 2025

Künstliche Intelligenz

Claude 3.7 Sonnet API: Ein Leitfaden mit Demo-Projekt

Lerne, wie du die API von Claude 3.7 Sonnet nutzen kannst, indem du einen Gradio-basierten Research Paper Analyzer baust, um Erkenntnisse aus hochgeladenen PDFs zu gewinnen.

Aashi Dutt

25. Februar 2025

Künstliche Intelligenz

Prompt Caching: Ein Leitfaden mit Code-Implementierung

Erfahre, was Prompt-Caching ist und wie du es mit Ollama nutzen kannst, um LLM-Interaktionen zu optimieren, Kosten zu senken und die Leistung von KI-Apps zu verbessern.

Aashi Dutt

25. Februar 2025

Künstliche Intelligenz

PaliGemma 2 Mix: Ein Leitfaden mit Demo-OCR-Projekt

Lerne, wie du mit PaliGemma 2 Mix einen KI-gesteuerten Rechnungsscanner und Ausgabenanalysator baust, der Ausgaben aus Quittungen extrahiert und kategorisiert.

Aashi Dutt

24. Februar 2025

Künstliche Intelligenz

Gemini 2.0 Flash: Wie man große Dokumente ohne RAG verarbeitet

Lerne, wie du das riesige Kontextfenster von Gemini 2.0 Flash nutzen kannst, um ein SaaS Sales Insights Tool zu entwickeln, das Geschäftsanfragen beantwortet, ohne dass du RAG benötigst.

Aashi Dutt

19. Februar 2025

Künstliche Intelligenz

Gemini 2.0 Flash: Schritt-für-Schritt-Anleitung mit Demo-Projekt

Lerne, wie du das Gemini 2.0 Flash-Modell von Google nutzt, um einen visuellen Assistenten zu entwickeln, der Inhalte auf dem Bildschirm lesen und Fragen dazu beantworten kann - mit Python.

14. Februar 2025

Künstliche Intelligenz

HumanEval: Ein Benchmark zur Bewertung der Fähigkeiten der LLM-Codegenerierung

Erfahre, wie du mit der Bibliothek Hugging Face Evaluate deine LLM-Fähigkeiten zur Codegenerierung bewerten kannst.

Abid Ali Awan

14. Februar 2025

Künstliche Intelligenz

Late Chunking für RAG: Umsetzung mit Jina AI

Lerne, wie du mit Jina AI Late Chunking implementieren kannst, um die Kontexterhaltung und die Abrufgenauigkeit in RAG-Anwendungen zu verbessern.

Ryan Ong

14. Februar 2025

Künstliche Intelligenz

OpenAI Model Distillation: Ein Leitfaden mit Beispielen

Lerne, wie man LLMs mit dem Destillationswerkzeug von OpenAI destilliert. Dieses Tutorial bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die Erstellung von Git-Befehlen mit GPT-4o und GPT-4o-mini.

Hesam Sheikh Hassani

14. Februar 2025

Große Sprachmodelle

Unsloth Guide: Optimieren und Beschleunigen der LLM-Feinabstimmung

Feinabstimmung des Llama 3.1-Modells, um spezielle Algebra-Probleme mit hoher Genauigkeit und detaillierten Ergebnissen mit Unsloth zu lösen.

Abid Ali Awan

14. Februar 2025

Künstliche Intelligenz

DeepSeek API: Ein Leitfaden mit Beispielen und Kostenberechnungen

Lerne, wie du die DeepSeek-API verwendest, einschließlich Modellauswahl, Parameterverwaltung, Kostenoptimierung, Kontext-Caching und Chain-of-Thought-Optimierung.

Dr Ana Rojo-Echeburúa

11. Februar 2025

Technologien

Themen

LLM Tutorien

Agentische RAG: Schritt-für-Schritt-Anleitung mit Demo-Projekt

Imagen 3: Ein Leitfaden mit Beispielen in der Gemini API

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Unsloth Guide: Optimieren und Beschleunigen der LLM-Feinabstimmung

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