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LLMs in der Produktion feinabstimmen: Vom Datensatz bis zum Serving
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LLMs in der Produktion feinabstimmen: Vom Datensatz bis zum Serving

Die Feinabstimmung eines LLMs für den Produktionseinsatz ist nicht einfach – und scheitert oft unbemerkt. Dieser Leitfaden behandelt die gesamte Pipeline von der Datenaufbereitung bis zur Bereitstellung, einschließlich, wann Feinabstimmung Ihr Problem tatsächlich löst, wie Daten korrekt vorbereitet werden, die Wahl zwischen verwalteten und selbst gehosteten Ansätzen, die Trainingskonfiguration mit realistischen Hyperparametern, aussagekräftige Bewertungsmetriken und Bereitstellungsmuster, die skalieren.

· 5 min read
Professionelle Logos in Midjourney erstellen: Workflow für Marken-Assets
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Professionelle Logos in Midjourney erstellen: Workflow für Marken-Assets

Erfahren Sie die genaue Prompt-Struktur, Parameter und den Iterations-Workflow zur Erstellung professioneller Logos in Midjourney. Enthält reale Beispiele und eine Pipeline für produktionsreife Assets.

· 5 min read
KI-Tools für Kleinunternehmen: Aufgaben automatisieren ohne zusätzliches Personal
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KI-Tools für Kleinunternehmen: Aufgaben automatisieren ohne zusätzliches Personal

Die meisten Kleinunternehmer verschwenden Geld für KI-Tools, die alles versprechen und nichts halten. Hier ist der Drei-Tool-Stack, der wirklich funktioniert – plus die Prompt-Vorlagen, die sie nützlich machen.

· 5 min read
Llama 3, Mistral und Phi lokal ausführen: Hardware-Setup und erste Inferenz
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Llama 3, Mistral und Phi lokal ausführen: Hardware-Setup und erste Inferenz

Führen Sie Llama 3, Mistral 7B und Phi 3.5 auf Consumer-Hardware mit Ollama oder LM Studio aus. Vollständige Setup-Anleitung mit Hardware-Anforderungen, Quantisierungs-Kompromissen und funktionierenden Code-Beispielen für den sofortigen Einsatz.

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Fine-Tuning vs Prompt Engineering vs RAG: Was funktioniert wirklich?
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Fine-Tuning vs Prompt Engineering vs RAG: Was funktioniert wirklich?

Drei Wege zu besserer LLM-Performance: Prompt Engineering, RAG und Fine-Tuning. Erfahren Sie genau, wann Sie jede Methode einsetzen sollten, warum Teams falsch wählen und welche Kosten-Nutzen-Rechnung bestimmt, was für Ihren Anwendungsfall wirklich sinnvoll ist.

· 6 min read
API-Kosten um 60 % senken, ohne die Qualität zu beeinträchtigen
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API-Kosten um 60 % senken, ohne die Qualität zu beeinträchtigen

Die meisten Teams verschwenden 50–70 % ihres Budgets für KI-API-Aufrufe durch ineffizientes Prompting, falsche Modellauswahl und unnötige API-Aufrufe. Lernen Sie drei praxiserprobte Techniken, um Kosten zu senken, ohne die Qualität zu beeinträchtigen – einschließlich Kontextkomprimierung, Modell-Routing und Batch-Verarbeitungsstrategien.

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KI-Tools für Kleinunternehmen: Aufgaben automatisieren, ohne Personal einstellen zu müssen
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KI-Tools für Kleinunternehmen: Aufgaben automatisieren, ohne Personal einstellen zu müssen

Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Automatisierung der drei Arbeitsabläufe, die Kleinunternehmern am meisten Zeit rauben: Kundenkommunikation, Inhaltserstellung und Rechnungsnachverfolgung. Enthält funktionierende Prompts und welche Tools tatsächlich zusammenarbeiten.

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KI-Assistenten, die wirklich funktionieren: Architektur, Tools und Bereitstellung
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KI-Assistenten, die wirklich funktionieren: Architektur, Tools und Bereitstellung

Der Aufbau eines KI-Assistenten für Ihr Unternehmen bedeutet nicht, die richtige Plattform zu wählen – es bedeutet, zuerst das richtige Problem zu definieren. Diese Anleitung behandelt die drei Assistenten-Architekturen, wie man Tools basierend auf Ihren Einschränkungen auswählt, wie Retrieval in der Produktion tatsächlich fehlschlägt und wann man über No-Code hinausgeht.

· 6 min read
Cursor vs GitHub Copilot vs Claude Code: Welches Werkzeug optimiert Ihren Workflow?
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Cursor vs GitHub Copilot vs Claude Code: Welches Werkzeug optimiert Ihren Workflow?

Cursor, GitHub Copilot und Claude Code lösen unterschiedliche Probleme. Dieser Leitfaden vergleicht sie anhand echter Codeaufgaben – Abschlussgeschwindigkeit, Halluzinationsraten und welches am besten für komplexe Logik oder schnelle Iteration geeignet ist.

· 5 min read
KI-Agenten erklärt: Von Chatbots zu autonomen Systemen
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KI-Agenten erklärt: Von Chatbots zu autonomen Systemen

KI-Agenten sind mehr als Chatbots. Sie nehmen wahr, entscheiden, handeln und passen sich an – und lösen mehrstufige Probleme ohne menschliches Eingreifen. Erfahren Sie, was sich 2025-2026 geändert hat, warum sie wichtig sind und wie Sie einen bauen.

· 3 min read
Perplexity vs ChatGPT für Recherche: Test und Einrichtung
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Perplexity vs ChatGPT für Recherche: Test und Einrichtung

Perplexity durchsucht das Live-Web; ChatGPT arbeitet mit Trainingsdaten vom April 2024. Ein Ansatz gewinnt für aktuelle Recherchen, der andere für historische Synthesen. Hier erfährst du, wie du testest, welches Tool dein spezifisches Problem löst – mit echten Genauigkeits-Benchmarks.

· 4 min read
Temperatur, Top-P, Top-K: LLM-Zufälligkeit steuern ohne Prompts neu zu schreiben
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Temperatur, Top-P, Top-K: LLM-Zufälligkeit steuern ohne Prompts neu zu schreiben

Temperatur und Top-P steuern, wie zufällig oder deterministisch Ihre LLM-Ausgaben werden. Erfahren Sie, was jeder Parameter tatsächlich tut, wie sie interagieren und die genauen Einstellungen für strukturierte Extraktion, Zusammenfassung und kreatives Schreiben.

· 3 min read

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