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Dauer 7 Stunden
Schulungsübersicht
Von der Textgenerierung zu typisierten Entscheidungen
- Was ein Entscheidungsmodell zurückgibt
- System-one-Entscheidungen im Vergleich zu reasoning LLMs
- Kosten- und Latenzprofil begrenzteter Entscheidungen
Die Landschaft der Open-Weight-Entscheidungsmodelle
- Strands Decider 2B von AWS Labs
- Die offenen Modellfamilien JEV und GEV
- Pplx-Decider, Liquid D1 und Clef
- Unterschiede in Lizenzierung und Deployment
Im Inneren eines Entscheidungsmodells
- LLM-Rumpf (Torso) ohne Sprachmodellierungs-Head
- Scoring über Kandidatenoptionen durch den Pointer-Head
- Woher der Konfidenzwert stammt
Ihre ersten Entscheidungen ausführen
- Lokales Setup auf CPU und Consumer-GPU
- Formulierung von Fragen und Optionensätzen
- Mehrfache Fragen in einem Durchlauf stellen
- Schwellwerte und Fallback-Verhalten
Bewertung der Entscheidungsqualität
- JevBench und Entscheidungs-Benchmarks
- Genauigkeit versus Kalibrierung
- Brier-Score und Zuverlässigkeit des Konfidenzwerts
- Aufgaben, für die ein Entscheidungsmodell das falsche Werkzeug ist
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von grossen Sprachmodellen und promptbasierten Anwendungen.
- Sicherheit im Umgang mit der Kommandozeile und Python-Skripten.
- Keine Vorkenntnisse im Maschinellen Lernen erforderlich.
Zielgruppe
- KI-Ingenieure, die Entscheidungsmodelle für Agenten-Workflows bewerten
- Softwareentwickler, die LLM-Aufrufe durch begrenzte Entscheidungen ersetzen
- Architekten von Lösungen und Plattformen, die Agenten-Architekturen gestalten
- Technische Produktmanager, die Optionen für Entscheidungsmodelle abschätzen
