Künstliche Intelligenz · Dr. Holger Reibold
One Model Does Not Fit All
Sprachmodelle strategisch für ihre natürliche Heimat einsetzen
Worum es geht
Die Annahme, ein einziges großes Sprachmodell könne alle Aufgaben gleich gut lösen, führt zu ineffizienten Architekturen, unnötig hohen Kosten und suboptimalen Ergebnissen. Die Realität ist differenzierter: Verschiedene Modelltypen haben unterschiedliche Stärken – und die strategische Auswahl entscheidet über den Erfolg.
Dieses Buch zeigt, wie Unternehmen eine durchdachte Modellstrategie entwickeln: welches Modell für welche Aufgabe geeignet ist, wie Domain-Specific Language Models (DSLM) entstehen und wann Fine-Tuning, RAG oder Prompt-Engineering die bessere Wahl ist.
Schwerpunkte
01
LLM-Landschaft: Modelltypen und ihre spezifischen Stärken
02
Domain-Specific Language Models (DSLM) – wann und wie einsetzen
03
Fine-Tuning vs. RAG vs. Prompt-Engineering – die richtige Wahl
04
Modellauswahl-Framework für konkrete Anwendungsfälle
05
Kosten-Nutzen-Analyse: Betrieb großer vs. spezialisierter Modelle
06
Strategische Modellarchitektur für Unternehmen
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