💡 Zusammenfassung
Das Video bietet einen tiefen Einblick in die Technologie hinter Chatbots wie ChatGPT und erklärt, wie Large Language Models (LLMs) funktionieren und welche Bedeutung sie für Unternehmen haben. Es beginnt mit einem historischen Überblick über die Entwicklung des Natural Language Processing (NLP), von den frühen Anfängen mit dem Chatbot ELIZA in den 1960er Jahren bis hin zu den modernen Transformer-Modellen, die heute die Grundlage für LLMs bilden. Es wird erläutert, wie diese Modelle durch enorme Datenmengen und spezifische Trainingsmethoden, wie Self-Supervised Learning und Reinforcement Learning from Human Feedback, leistungsfähig gemacht werden. Zudem werden verschiedene Methoden zur Anpassung von LLMs an unternehmensspezifische Anwendungsfälle vorgestellt, darunter Prompt Engineering, Retrieval Augmented Generation (RAG) und Fine-Tuning.

⬆️ Highlights
🔍 Historische Entwicklung: Überblick über die Meilensteine von NLP und die Bedeutung der Transformer-Modelle.
🧠 Funktionsweise von LLMs: Erklärung der Kernkonzepte wie Self-Attention und Self-Supervised Learning.
💼 Anpassungsmethoden: Vorstellung von drei Ansätzen zur Anpassung von LLMs an spezifische Unternehmensanforderungen.
🤖 Praktische Anwendungen: Beispiele für den Einsatz von LLMs, wie Chatbots, Textzusammenfassungen und Datenanalyse.