Maschinelles Lernen

Ressourcen, Tutorials und Einblicke in maschinelles Lernen: Algorithmen, Modelltraining, Datenverarbeitung und KI-Anwendungen in der Praxis.

Fine-Tuning, RAG oder Prompting: was was kostet
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Fine-Tuning, RAG oder Prompting: was was kostet

Fine-Tuning, RAG oder ein besserer Prompt? Was jeder Ansatz wirklich löst, was Aufbau und Betrieb kosten und in welcher Reihenfolge Sie testen sollten.

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Kimi K3 selbst hosten: Hardware, Kosten, Souveränität
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Kimi K3 selbst zu hosten bedeutet rund 1,4 TB Gewichte und weit mehr VRAM als ein GPU-Knoten. Hier die echte Rechnung zu Hardware, Kosten und Datenhoheit.

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Retrieval-Augmented Generation (RAG) erklärt 2026
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Retrieval-Augmented Generation (RAG) erklärt: wie KI aus Ihren Dokumenten antwortet, wie es funktioniert und wann RAG statt Fine-Tuning sinnvoll ist.

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KI-Softwareentwicklung
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KI-Softwareentwicklung verändert die Art, wie britische Unternehmen Produkte bauen.

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OpenAI ChatGPT 5 vs Grok 4 - Welcher erstellt besseren Python-Code?
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OpenAI ChatGPT 5 vs Grok 4 - wir vergleichen Geschwindigkeit, Genauigkeit und Stil bei Python-Aufgaben. Sehen Sie, welche KI den saubereren Code liefert.

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ChatGPT 5 Test – Funktionen, Verbesserungen & Leistung in der Praxis
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Testbericht zu ChatGPT 5 mit neuen Funktionen, Genauigkeitssteigerungen, Geschwindigkeit, praktischen Anwendungsfällen und dem Vergleich zu GPT-4. Enthält Tipps, um das Beste aus ChatGPT 5 herauszuholen.

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Tiny BPE Trainer - Ein schneller und leichter BPE-Trainer in C++
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Tiny BPE Trainer ist ein schneller BPE-Trainer in C++17. Trainiere deinen eigenen Tokenizer mit diesem leichtgewichtigen BPE-Trainer. HuggingFace-kompatibler Output.

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Ein schneller, UTF-8-fähiger C++-Tokenizer für NLP und ML
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Ein blitzschneller, Header-Only-C++-Tokenizer mit UTF-8-Unterstützung, Vokabularkodierung und transformatorfähigen Sequenzen, ideal für NLP und maschinelles Lernen.

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Existiert echte KI? Die Mythen und Realität entwirren
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Gibt es echte KI? Wie sich heutige KI von Hollywood unterscheidet, Grundlagen des maschinellen Lernens und der Weg von schwacher KI zu AGI.

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