Destillation

Ein kleineres „Schüler“-Modell darauf trainieren, ein größeres „Lehrer“-Modell zu imitieren – fast gleiche Qualität bei geringeren Kosten.

Viele schnelle, günstige „Mini“- oder „Flash“-Modelle sind aus einem größeren Flaggschiff destilliert: etwas weniger Genauigkeit, dafür deutlich weniger Latenz und Kosten – ideal für den Masseneinsatz in Produktion.

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Praktische Feinabstimmung im LLM

Ein praxisorientierter Leitfaden zur Feinabstimmung großer Sprachmodelle, der parameter-effiziente Ansätze wie LoRA und QLoRA neben klassischem Full-Fine-Tuning abdeckt. Mit echten Code-Beispielen durch Datensatzvorbereitung, Hyperparameter-Tuning und Bewertungsmetriken – für ML-Ingenieure, die Basismodelle an spezifische Domänen anpassen wollen, ohne von Grund auf trainieren zu müssen.