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Blog · Seite 58
Eine Marke ist nicht mehr, was du sagst, sondern was man online findet.
KI Guardrails sind Schutzschichten, die Eingabe und Ausgabe einer KI Anwendung anhand Ihrer Regeln prüfen. Sie lernen Arten, Grenzen und eine praktische Checkliste für Ihren Chatbot kennen.
Ein Monorepo hält mehrere Projekte in einem einzigen Repository. Wir erklären, wie es funktioniert, wie es sich vom Polyrepo unterscheidet und wann es für Ihr Team sinnvoll ist.
Finetuning und LoRA einfach erklärt: Funktionsweise, wann Prompting oder RAG genügt, wie Sie Daten vorbereiten, welche Risiken gelten und was Sie vor dem Start prüfen.
Temperature und Top P steuern, wie zufällig ein Sprachmodell das nächste Wort wählt. Wir erklären Konzept, Unterschiede, typische Fehler und einen einfachen Testplan.
Synthetische Daten sind künstlich erzeugte Daten, die echte Datensätze nachahmen. Wir erklären Erzeugung, Nutzen, Risiken und den Unterschied zu echten und anonymisierten Daten.
Ein Reasoning Modell erzeugt vor der Antwort verborgene Denkschritte. Wir erklären, wie es funktioniert, wie es sich vom klassischen LLM unterscheidet und wann sich der Aufwand lohnt.
Was ist Observability und wie unterscheidet sie sich von Monitoring? Wir erklären Logs, Metriken, Traces, die Herstellerunabhängigkeit von OpenTelemetry, den Collector und eine Startcheckliste.
Vibe Coding heißt, Software in normaler Sprache zu beschreiben und den Code einer KI durch Ausprobieren zu lenken. Wir zeigen Nutzen, Risiken und die Prüfungen vor dem Livegang.
Knowledge Distillation bringt einem kleinen Modell bei, ein großes nachzuahmen. Wir erklären Ablauf, Unterschied zu Quantisierung und Pruning sowie Lizenzrisiken.
Mixture of Experts (MoE) auf Konzeptebene erklärt: Router, spärliche Aktivierung, Gesamt und aktive Parameter, Grenzen und der Vergleich mit dichten Modellen.
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