009 - Trainingsmethoden mit eigenen Daten

Large Language Models (LLMs) zeigen beeindruckende Fähigkeiten,
aber wie können Unternehmen sie sicher und effektiv mit ihren
spezifischen, oft vertraulichen Daten nutzen? Standard-LLMs,
trainiert auf generischen Internetdaten, stoßen hier schnell an
Grenzen und neigen zu Halluzinationen oder liefern veraltete
Informationen. Um diese Limitationen zu überwinden und LLMs
effektiv mit Unternehmensdaten zu verbinden, haben sich
verschiedene Anpassungstechniken etabliert.In dieser
Podcast-Folge tauchen wir tief in die Welt der LLM-Anpassung ein
und vergleichen drei prominente Ansätze: Finetuning,
Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Context-Augmented
Generation (CAG).Wir beleuchten, wie Finetuning das interne
Verhalten, den Stil oder spezifische Fähigkeiten des Modells
durch weiteres Training auf einem kleineren, aufgabenspezifischen
Datensatz anpasst. Im Gegensatz dazu integriert RAG dynamisch
externes Wissen aus einer Wissensbasis zur Laufzeit, um Antworten
in aktuellen Fakten zu verankern und Halluzinationen deutlich zu
reduzieren. CAG wird als breiterer Ansatz verstanden, der die
Integration vielfältigerer oder dynamischerer Datenquellen
ermöglicht und sich auf effiziente Kontextverarbeitung
konzentriert.Erfahren Sie mehr über die Funktionsweisen, Vor- und
Nachteile, die Herausforderungen bei der Datenvorbereitung sowie
die kritischen Sicherheits- und Datenschutzaspekte jeder Methode.
Ein Muss für jeden, der LLMs erfolgreich für spezifische
Anwendungsfälle im Unternehmen adaptieren möchte!