Archiv: 2025/07
Retrieval-Augmented Generation für KI: Antworten mit verifizierten Quellen verhindern Halluzinationen
Retrieval-Augmented Generation (RAG) verhindert Halluzinationen in KI-Systemen, indem Antworten auf verifizierte Dokumente gestützt werden. Erfahren Sie, wie RAG funktioniert, wo es eingesetzt wird und warum es die beste Lösung gegen falsche KI-Aussagen ist.
Model Lifecycle Management: Updates und Abschaltungen bei LLMs im Vergleich
LLM-Anbieter wie OpenAI, Google und Meta verwalten Updates und Abschaltungen völlig unterschiedlich. Erfahren Sie, wie Sie Ihr Unternehmen vor unerwarteten Ausfällen schützen und LLMOps richtig umsetzen.
Speicher- und Rechenlast von Transformer-Schichten in produktiven großen Sprachmodellen
Speicher- und Rechenlast von Transformer-Schichten bestimmen, ob ein großes Sprachmodell in der Produktion funktioniert. Erfahren Sie, wie KV-Cache, Quantisierung und FlashAttention die Kosten und Leistung beeinflussen.
Wann Vibe-Coding am besten funktioniert: Projekte, die von künstlich generiertem Code profitieren
Vibe-Coding mit KI-Tools wie GitHub Copilot spart Zeit bei wiederkehrenden Aufgaben wie API-Integrationen, UI-Komponenten und Legacy-Code-Migration. Erfahre, welche Projekte davon profitieren - und wo du lieber auf menschliche Expertise setzt.
Testset-Leckagen und Dekontamination in der Bewertung von Large Language Models
Testset-Leckagen verfälschen die Leistungsmessung von LLMs, indem Trainingsdaten Benchmark-Fragen enthalten. Decontamination ist der einzige Weg, echte Fähigkeiten zu messen - nicht Auswendiglernen.