Einleitung

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Sprachmodelle sind leistungsstarke Tools zum Erstellen von generativen KI-Anwendungen, aber ein Eigenes Basismodell erfüllt möglicherweise nicht alle Ihre Anforderungen. Die Qualität, Genauigkeit und Konsistenz der Antworten, die ein Modell generiert, hängt davon ab, wie Sie es konfigurieren und erweitern.

Stellen Sie sich vor, Sie sind ein Entwickler oder eine Entwicklerin und arbeiten für ein Reisebüro. Sie erstellen eine Chatanwendung, um Kunden bei ihren Reisefragen zu helfen. Das Basismodell gibt anständige Antworten, aber Ihr Team hat spezifische Anforderungen: Die Antworten sollten dem Ton der Stimme des Unternehmens folgen, genaue Informationen zu Ihrem Hotelkatalog enthalten und ein konsistentes Format für alle Interaktionen beibehalten. Wie können Sie das Modell auf dieser Ebene ausführen?

Es gibt mehrere ergänzende Strategien, mit denen Sie die Leistung eines generativen KI-Modells optimieren können. Diese Strategien reichen von schnellen, kostengünstigen Anpassungen bis hin zu komplexeren Techniken, die zusätzliche Zeit und Ressourcen erfordern.

Diagramm mit den verschiedenen Strategien zur Optimierung der Leistung des Modells, von prompt Engineering bis RAG und Feinabstimmung.

In diesem Modul untersuchen Sie jede dieser Strategien und erfahren, wann und wie Sie sie einzeln oder in Kombination anwenden können.

Note

Wir erkennen, dass verschiedene Menschen gerne auf unterschiedliche Weise lernen. Sie können dieses Modul im videobasierten Format abschließen oder den Inhalt als Text und Bilder lesen. Der Text enthält größere Details als die Videos. In einigen Fällen sollten Sie also auf den Text als ergänzendes Material für die Videopräsentation verweisen.