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In dieser Episode von Kreuz & Krone sprechen Hermann del Campo
und Patrik Breitenmoser darüber, wie du Large Language Models
(LLMs) effizient nutzen kannst. Sie diskutieren praxisnah, welche
Unterschiede es bei der Modellwahl gibt, warum nicht immer das
neueste Modell die beste Wahl ist und wie du mit cleverem
Prompting, RAG und Feintuning die Performance deiner KI-Anwendungen
deutlich verbessern kannst. Außerdem: Wie du die richtigen Modelle
für Textgenerierung, Reasoning und komplexe Logik auswählst – und
wann sich der Aufwand für maßgeschneiderte Modelle lohnt.
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„LLM, CAG und RAG“

Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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