Hier ist eine kleine Liste mit Links und Informationen für einen Blogbeitrag zum Thema KI, LLMs und lokale GPT-Modelle:
- Allgemeine Einführung in Künstliche Intelligenz
- Link: https://www.ibm.com/cloud/learn/artificial-intelligence - Beschreibung: Grundlegende Erklärung von KI, Machine Learning und Deep Learning - Wichtige Punkte: * Definition und Geschichte der KI * Unterschiede zwischen verschiedenen KI-Typen * Anwendungsgebiete der KI
- Large Language Models (LLMs)
- Link: https://huggingface.co/docs/transformers/about - Beschreibung: Detaillierte Information über LLMs und das Transformers-Framework - Wichtige Punkte: * Architektur von LLMs * Trainingsmethoden und Datensätze * Beliebte Modelle wie BERT, RoBERTa, T5
- Lokale GPT-Modelle
- Link: https://github.com/ggerganov/llama.cpp - Beschreibung: Implementierung von LLaMA-Modellen in C++ - Wichtige Punkte: * Leichtgewichtige Versionen von GPT-Modellen * Offline-Nutzung möglich * Effiziente Speicher- und Rechenleistung
- Populäre LLMs und ihre Anbieter
- Link: https://landscape.lfasollc.com/ - Beschreibung: Übersicht über aktuelle LLMs und deren Anbieter - Wichtige Modelle: * OpenAI: GPT-3, GPT-3.5, GPT-4 * Meta: LLaMA, LLaMA2 * Google: PaLM, Gemini * Amazon: Titan * Alibaba: Qwen
- Vorteile lokaler Modelle
- Link: https://localai.io/ - Beschreibung: Plattform für lokale KI-Modelle - Wichtige Punkte: * Datenschutz durch Offline-Nutzung * Keine Abhängigkeit von Cloud-Diensten * Kostenersparnis bei großen Datenmengen
- Technische Anforderungen für lokale Modelle
- Link: https://docs.nvidia.com/deeplearning/performance/index.html - Beschreibung: Hardwareanforderungen für KI-Modelle - Wichtige Punkte: * GPU vs. CPU-Berechnung * RAM-Anforderungen * Speicherkapazität
- Training und Feinjustierung von Modellen
- Link: https://pytorch.org/tutorials/beginner/finetuning_tutorial.html - Beschreibung: Anleitung zur Feinjustierung von Modellen - Wichtige Punkte: * Transfer Learning * Dataset-Vorbereitung * Evaluationsmethoden
- Sicherheit und Ethik in der KI
- Link: https://ethicsinai.org/ - Beschreibung: Ressourcen zur Ethik in der KI - Wichtige Themen: * Bias in KI-Systemen * Transparenz und Verantwortlichkeit * Datenschutz
- Open Source Projekte
- Link: https://huggingface.co/models - Beschreibung: Sammlung von Open Source Modellen - Wichtige Projekte: * Hugging Face Transformers * Sentence Transformers * FLAN-T5
- Anwendungsbeispiele
- Link: https://replicate.com/ - Beschreibung: Plattform für KI-Anwendungen - Beispiele: * Textgenerierung * Bildsynthese * Spracherkennung
- Entwicklungswerkzeuge
- Link: https://www.tensorflow.org/ - Beschreibung: Frameworks für KI-Entwicklung - Wichtige Werkzeuge: * TensorFlow * PyTorch * JAX
- Community und Unterstützung
- Link: https://discuss.huggingface.co/ - Beschreibung: Foren und Communities für KI-Entwickler - Plattformen: * Hugging Face Forum * Reddit (r/MachineLearning) * Stack Overflow
- Trends und Zukunftsaussichten
- Link: https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/our-insights/artificial-intelligence - Beschreibung: Studien und Analysen zu zukünftigen Entwicklungen - Trends: * Multimodale Modelle * Kontextverständnis * Effizienzsteigerungen
- Benchmarking und Evaluation
- Link: https://paperswithcode.com/sota - Beschreibung: Vergleich von KI-Modellen - Metriken: * BLEU-Score * ROUGE * Perplexity
- Bildung und Weiterbildung
- Link: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning - Beschreibung: Online-Kurse und Schulungen - Empfohlene Kurse: * Stanford CS229 * Fast.ai * DeepLearning.AI
Diese Liste bietet eine umfassende Basis für einen detaillierten Blogbeitrag und kann je nach Zielgruppe und Fokus angepasst werden.