Ansätze zur Kontrolle von Sprachmodellen

Können Sie sich vorstellen, die Kontrolle über den Output von Sprachmodellen zu haben? Versprechen Sie uns Ihre Aufmerksamkeit für eine halbe Stunden und wir verspreche Ihnen, Sie in die faszinierende Welt der Outputkontrolle von Sprachmodellen zu führen. Wir stecken in einer komplexen Debatte, die weit über das hinausgeht, was wir lesen und hören. Das Gespräch dreht sich um die Automatisierung menschlicher kognitiver Leistung und die Herausforderungen, die sich daraus ergeben. Es geht um die Formulierung von Prompts und die Frage, ob es eine Garantie dafür gibt, dass sich Sprachmodelle daran halten.<br/><br/>In dieser Episode werden wir Ihnen zeigen, wie Sie generierte Elemente in den eigentlichen Prompt einbauen und einen komplexen, mehrschichtigen Aufruf durchführen können. Und wir tun das nicht allein. Mit uns auf dieser Reise sind Frameworks von OpenAI und Microsoft, die uns helfen, den Output zu kontrollieren. Wir diskutieren auch die Bedeutung von Echtzeituntersuchungen und wie wir diese in unsere Arbeit integrieren können.<br/><br/>Schließlich beschäftigen wir uns mit wissenschaftlichen Ansätzen zur Outputkontrolle.  Wir werden auch darüber sprechen, welche anderen Ansätze in der Wissenschaft existieren und wie sie genutzt werden können. Und das ist noch nicht alles. Wir werden auch überlegen, wie wir mächtige Frameworks nutzen können, um Fehlersuchen zu unterstützen. Begleiten Sie uns auf dieser spannenden Reise in die Welt der Sprachmodelle!<br/><br/>Der Podcast ist gesponsert von XL2:<br/>XL2 ist ein Joint Venture zwischen dem Premium-Automobilhersteller Audi und dem globalen IT-Beratungsunternehmen Capgemini. Das Unternehmen wurde im Jahr 2020 gegründet und treibt die digitale Transformation für Audi, die Volkswagen-Gruppe und Automotive Leaders voran. XL2 konzipiert und implementiert maßgeschneiderte Lösungen für Logistik- und Produktionsprozesse mit den neuesten Technologien aus den Bereichen SAP, Cloud und Analytics. Support the show