Llama-Modelle im Vergleich: Nutzen statt Hype

Wähle das passende Llama-Modell für Qualität, Kosten, Latenz und Compliance, mit messbaren Kriterien und praxistauglichen Tests. Zu den Schwerpunkten gehören Was Llama wirklich unterscheidet, Bewerten statt raten: Testdesign für LLMs, Prompting, das Vergleiche fair macht, RAG-Grundlagen für Llama-Setups, Deployment-Optionen und Betrieb und Datenschutz, Sicherheit, Governance.

Die Schulung richtet sich an IT- und Digitalverantwortliche, die Modellentscheidungen treffen, Data- und AI-Teams, die Llama evaluieren und betreiben, Product Owner und Business Analysts mit KI-Use-Case-Verantwortung, Informationssicherheits- und Datenschutzrollen, die LLM-Risiken bewerten und Alle, die Llama-Modelle anhand von Nutzen, Kosten und Risiken auswählen wollen.

Grundverständnis von KI/LLMs und typischen Anwendungsfällen. Keine Programmierung erforderlich, technische Begriffe sollten Dir nicht fremd sein.

Zu den Schwerpunkten gehören Was Llama wirklich unterscheidet, Bewerten statt raten: Testdesign für LLMs, Prompting, das Vergleiche fair macht, RAG-Grundlagen für Llama-Setups, Deployment-Optionen und Betrieb und Datenschutz, Sicherheit, Governance.

Die Inhalte werden bis zu konkreten Arbeitsschritten zu RAG-Grundlagen für Llama-Setups, Deployment-Optionen und Betrieb und Datenschutz, Sicherheit, Governance geführt. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben übertragen.

Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Dieses Seminar richtet sich an alle, die Llama-Modelle einsetzen möchten, aber nicht in endlosen Benchmarks verlieren wollen; Du lernst, wie Du aus einem Business- oder Fachbereichsbedarf eine technische Bewertungsmatrix ableitest, die Ergebnisse vergleichbar macht und Entscheidungen beschleunigt; Wir schauen uns an, welche Eigenschaften der Llama-Familie in typischen Anwendungen den Ausschlag geben: Kontextlänge, Antwortstabilität, Formatdisziplin,; Im Kern baust Du einen Testprozess, der für Deinen Alltag taugt; Du definierst Aufgabenklassen, erstellst ein kleines, aber aussagekräftiges Set an Prompts und legst fest, wie bewertet wird: manuelle Reviews mit klaren Kriterien,.

Ja. „RAG-Grundlagen für Llama-Setups“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Chunking, Embeddings, Retrieval-Strategien, Kontextbudget und Quellenbelege und Fehlerbilder: Over-retrieval, Drift, Leakage.