Gen(KI) Videoreihe #2 - Grundbegriffe – Transformer, Prompt Engineering, RAG, Finetuning

In diesem Video meiner generativen KI-Videoreihe erkläre ich dir die wichtigsten Grundbegriffe und Konzepte, die du kennen musst, um ein tieferes Verständnis für generative KI zu entwickeln. Wir besprechen die Transformer-Architektur, die die Basis für heutige große Sprachmodelle bildet, sowie spezifische Konzepte wie Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Finetuning.

Was du lernen wirst:

Die Grundlagen der Transformer-Architektur
Einführung in Prompt Engineering und warum es wichtig ist
Wie RAG (Retrieval-Augmented Generation) KI-Modelle erweitert
Wie Finetuning in den Grundzügen funktioniert und welche Methoden es gibt

00:00 - Grundbegriffe
00:40 - Transformer Architektur
02:33 - Encoder Block
04:59 - Decoder Block
08:21 - Encoder-Decoder Block
10:04 - Beispiel für Embeddings
14:56 - Visuelle Darstellung mit Transformer Explainer
18:37 - Prompt Engineering
20:23 - RAG (Retrieval Augmented Generation)
22:18 - Finetuning 1/2
23:49 - Finetuning 2/2

#generativeai
#transformerarchitektur
#promptengineering
#RAG
#finetuning
#KIModelle
#maschinelleslernen
#aitraining
#künstlicheintelligenz
#artificialintelligence