Embeddings richtig verstehen
Embeddings sind die Grundlage dafür, wie Large Language Models die Welt verstehen. Wer sich darüber informiert, stößt aber schnell auf Begriffe wie Matrizen oder Multi-Head Attention.Doch das ist gar nicht nötig! Wir erklären mit unserer Demo-Anwendung, wie Embeddings funktionieren, und zeigen, wie KI trainiert werden kann, um zu jeder Chat-Nachricht ein passendes, stilvolles Emoji auszuwählen.
Wir erklären, warum Sprache in hochdimensionale Vektoren übersetzt wird, wie Finetuning die Suchperformance verbessert, und geben einen Überblick über unsere skalierbare semantische Suche und Benchmarks.
Vorkenntnisse
Keine speziellen Vorkenntnisse nötig. Der Vortrag ist explizit ein Einführungsvortrag.
Lernziele
Speaker
Dennis Schulz ist Senior Consultant bei der TNG Technology Consulting GmbH. Neben seiner Arbeit als Software Engineer organisierte und moderierte Dr. Schulz die Fernsehsendung "Quasi Klar" für RNF. Er veröffentlichte ein Buch im Rowohlt Verlag und gewann Science Slams in ganz Deutschland. Im "Innovation Hacking"-Team seiner Firma arbeitet er an AI-Showcases und Data Mining-Projekten.
Elias Schecke ist Senior Consultant bei der TNG Technology Consulting GmbH. Neben der Entwicklung von RAG-Anwendungen mit seinen Kunden ist er Mitglied des Innovation Hacking Teams, wo er an der Umsetzung von KI-Showcases arbeitet. Elias hat Mathematik an der TU Berlin studiert und seine Abschlussarbeit dem Einsatz von Evolutionsstrategien in der gemischt-ganzzahligen linearen Optimierung gewidmet.