Beschreibung

Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Claude oder LLaMA haben die Art und Weise, wie Unternehmen mit Textdaten umgehen, revolutioniert. Sie eröffnen neue Möglichkeiten für Automatisierung, Wissensmanagement, Kundenkommunikation und Datenanalyse. Während die meisten Anwendungen auf einfache Prompts und Tools beschränkt sind, liegt das eigentliche Potenzial in einem tieferen Verständnis der Funktionsweise, der technischen Integration und der Grenzen dieser Modelle.

Der Workshop bietet eine fundierte Einführung in die Welt der LLMs – von den theoretischen Grundlagen und Einsatzszenarien über die programmiertechnische Einbindung bis hin zu praxisnahen Übungen. Teilnehmerinnen und Teilnehmer lernen, wie LLMs entstehen, wie LLMs in eigene Software integriert werden können, und welche Herausforderungen (z. B. Halluzinationen, Datenschutz, Bias) im Unternehmenskontext zu beachten sind.

Inhalt

- Einführung in Large Language Models: Funktionsweise, Trainingsdaten, Architekturprinzipien (Transformer)

- Überblick über aktuelle LLMs (z. B. GPT-4, LLaMA, Claude, Mistral) und deren Einsatzgebiete in KMUs

- Prompt Engineering: Strategien für bessere Ergebnisse in Praxisanwendungen

- Programmiertechnische Integration in bestehende Systeme (Python-Beispiele, einfache Pipelines)

- Möglichkeiten der Anpassung (Fine-Tuning, Prompt-Tuning, Retrieval-Augmented Generation)

- Chancen und Risiken: Bias, Halluzinationen, Datenschutz, regulatorische Aspekte

- Hands-on-Übungen mit Beispielanwendungen (z. B. automatisierte Texterstellung, Chatbots, Dokumentenanalyse)

Ziele

Nach dem Workshop sollten die Teilnehmerinnen und Teilnehmer:

- ein grundlegendes Verständnis der Funktionsweise und Architektur von LLMs besitzen,

- wissen, welche LLMs für welche Anwendungen geeignet sind,

- erste Programmierbeispiele für die Integration in eigene Prozesse umsetzen können.