Archiv: 2025/09
Statistische NLP vs neuronale NLP: Warum Large Language Models das Spiel komplett verändert haben
Statistische NLP basierte auf Wahrscheinlichkeiten und Regeln - neuronale NLP mit LLMs versteht Kontext und Nuancen. Warum Large Language Models die Sprachverarbeitung revolutioniert haben und wann du welchen Ansatz noch nutzen solltest.
Multi-Turn-Gespräche mit großen Sprachmodellen: So behalten Sie den Überblick
Multi-Turn-Gespräche mit KI-Modellen scheitern oft, weil der Konversationszustand verloren geht. Erfahren Sie, wie Sie mit Loss Masking, Zustandsvariablen und Review-Instruct die Genauigkeit von KI-Dialogen um bis zu 40 % steigern können.
Verlust und Perplexity überwachen: Signale während des LLM-Trainings lesen
Perplexity und Verlust sind die wichtigsten Signale während des LLM-Trainings. Dieser Leitfaden erklärt, wie du sie richtig misst, interpretierst und von falschen Schlüssen schützt - mit echten Beispielen aus der Praxis.
Verlust und Perplexity überwachen: Signale während des LLM-Trainings lesen
Perplexity und Verlust sind Schlüsselmetriken beim Training von LLMs. Sie zeigen, wie gut ein Modell Sprache vorhersagt - aber sie sind kein Maß für Verständnis. Erfahre, wie du sie richtig liest, wann du aufhören solltest und warum sie allein nicht ausreichen.
Modulare KI-Logik: Extrahieren, Isolieren und Vereinfachen für bessere Wartbarkeit
Modulare KI-Logik macht KI wartbar, verständlich und regelkonform. Erfahre, wie du KI-Systeme in spezialisierte Module zerlegst, um Fehler zu reduzieren, Compliance zu erfüllen und Wartungskosten zu senken.
Warum funktionsfähige Vibe-geschriebene Apps kritische Sicherheitslücken verbergen können
Vibe-Coding macht Softwareentwicklung schnell - aber oft unsicher. KI-generierter Code kann kritische Sicherheitslücken verbergen, die selbst Experten übersehen. Hier sind die häufigsten Risiken und was du dagegen tun kannst.