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KI-Modelle: wie man ein Modell der Aufgabe (nicht dem Namen) zuordnet, wann ein kleineres reicht und wie man Kosten rechnet. Profile, keine „allgemeine Intelligenz”.
Drei führende Modellfamilien, drei unterschiedliche Profile. Head-to-Head nach gemessenen Parametern — und wann welches wählen.
Es gibt nicht das eine beste Modell. Es gibt das passende Modell für die jeweilige Aufgabe – ausgewählt durch Messung, nicht durch den Namen. Ein praktischer Leitfaden zur Auswahl.
Fine-Tuning wann sinnvoll: Auswahlkriterien, Kosten und Fallstricke. Wann RAG das Problem günstiger löst und wann Modell-Training der einzige Weg ist.
Kleines KI-Modell vs. großer LLM: Wann ein spezialisierter 7B einen allgemeinen GPT-4-Class schlägt, was der Unterschied kostet und wie man die richtige Wahl für das Unternehmen trifft.
„Denkende“ Modelle sind stark bei schwierigen Entscheidungen — und langsam, teuer sowie leer, wenn man sie erzwingt. Wann sich logisches Vorgehen lohnt.
Zwei Wege zu einem Modell, das Ihr Unternehmen kennt. Wann RAG ausreicht, wann Fine-Tuning nötig ist – und warum meistens RAG.
Ein Modell, das sieht. Vision AI liest Dokumente, beschreibt Fotos und extrahiert Daten aus Bildern – wo es real Stunden spart.