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Dauer 7 Stunden
Schulungsübersicht
Von der Textgenerierung zu typisierten Entscheidungen
- Was ein Entscheidungsmodell zurückgibt
- System-1-Entscheidungen im Vergleich zu Reasoning-LLMs
- Kosten- und Latenzprofil begrenzter Entscheidungen
Die Landschaft der Open-Weight-Entscheidungsmodelle
- Strands Decider 2B von AWS Labs
- Die Open-Weight-Familien JEV und GEV
- Pplx-Decider, Liquid D1 und Clef
- Unterschiede bei Lizenzierung und Bereitstellung
Innerhalb eines Entscheidungsmodells
- LLM-Stamm ohne Sprachmodell-Kopf
- Bewertung von Kandidatenoptionen durch den Pointer-Head
- Herkunft des Konfidenzwerts
Ihre ersten Entscheidungen ausführen
- Lokales Setup auf CPU und Consumer-GPU
- Formulierung von Fragen und Optionsmengen
- Mehrfachabfragen in einem Durchlauf
- Schwellenwerte und Fallback-Verhalten
Bewertung der Entscheidungsqualität
- JevBench und Entscheidungs-Benchmarks
- Genauegkeit vs. Kalibrierung
- Brier-Score und Zuverlässigkeit der Konfidenz
- Aufgaben, für die ein Entscheidungsmodell das falsche Werkzeug ist
Voraussetzungen
- Grundlegende Kenntnisse in Large Language Models und promptbasierten Anwendungen.
- Sicherheit in der Nutzung der Kommandozeile und Python-Skripten.
- Keine Erfahrung im maschinellen Lernen erforderlich.
Zielgruppe
- KI-Ingenieure, die Entscheidungsmodelle für Agenten-Workflows evaluieren
- Softwareentwickler, die LLM-Aufrufe durch begrenzte Entscheidungen ersetzen
- Lösungs- und Plattformarchitekten, die Agenten-Architekturen entwerfen
- Technische Produktmanager, die Entscheidungsmodell-Optionen bewerten
