Einführung in LLM
Diese Seite bietet einen Leitfaden zu großen Sprachmodellen (LLM), von den Grundlagen bis hin zu Anwendungen für KI-Enthusiasten.
Kapitel 16 — Sicheres Fine-Tuning und Adaption
Ein feingetunter Checkpoint ist ein Kandidat, kein einsetzbares Modell — und der Unterschied zwischen Kandidat und einsetzbar wird durch Evaluations-Gates geschlossen, die eine CI-Pipeline erzwingt, nicht durch Benchmark-Reports, die Engineers hoffentlich lesen.
2026-05-25
Kapitel 13 — Regulatorische Landschaft
Die Compliance-Position jeder Organisation, die über Jurisdiktionen hinweg operiert, muss eine Pluralität von Frameworks mit strukturell unterschiedlichen Entscheidungen zu Risikoklassifizierung, Pflichtenverteilung und Nachweis akkommodieren — nicht ein Framework als universelle Vorlage behandeln.
2026-05-22Kapitel 13 — Frameworks und Cloud-Integration
Dreizehnter Beitrag der LLM-Primer-IV-Tour. Strands mit Bedrock, das AWS-State-Layer-Muster, das Microsoft Agent Framework, LangChain, Semantic Kernel — und die drei produktiven Integrationsformen, auf die Teams unabhängig immer wieder kommen.
2026-04-11Kapitel 10 — Führende Evaluations-Frameworks
Zehnter Beitrag der LLM-Primer-III-Tour. Ein Feldführer zu den Frameworks, die die Evaluations-Triade in etwas verwandeln, das ein Team tatsächlich fahren kann — RAGAS, TruLens, DeepEval auf der einen Seite, Braintrust, LangSmith, Phoenix, Galileo, Opik auf der anderen, und die Evaluation Gap, die noch keiner geschlossen hat.
2026-03-27Kapitel 9 — Die RAG-Evaluations-Triade
Neunter Beitrag der LLM-Primer-III-Tour. Ein RAG-System kann an drei verschiedenen Stellen versagen, und die Versagen sehen von außen identisch aus — die Evaluations-Triade aus Context Relevance, Groundedness und Answer Relevance ist das kleine Vokabular, das verhindert, dass man einen Bug repariert, während man einen anderen misst.
2026-03-26Kapitel 12 — Dein eigenes LLM-System bauen: Von Datensätzen bis zur Produktion
Kapitel 12 der LLM Primer I Serie. Das Abschlusskapitel. Was es wirklich braucht, um ein LLM-getriebenes System End-to-End zu bauen — Datensatz-Lizenzierung, Trainings-Pipelines, Evaluations-Frameworks, der integrierte Anwendungs-Stack und die Fallstudien-Muster, die erfolgreiche Deployments von gescheiterten Piloten unterscheiden.
2026-03-01