statworx, ein führendes Daten- und KI-Unternehmen, führte einen praxisorientierten Workshop für ein führendes Logistik-Unternehmen durch, der darauf abzielte, dessen Datenexpert:innen in den neuesten Open-Source-Modellen im Bereich Natural Language Processing (NLP) zu schulen. Ziel war es, ein vertieftes Verständnis für moderne Large Language Models (LLM) zu entwickeln und deren Anwendungspotenzial auf unternehmenseigene Daten zu evaluieren sowie neue Einsatzmöglichkeiten zu erkunden.
Das Unternehmen stand vor der Herausforderung, umfangreiche Inhouse-Daten effizient zu nutzen, um Mehrwert aus den Daten zu ziehen. Es bestand die Notwendigkeit, die Datenstruktur besser zu verstehen und gezielt für NLP-Projekte einzusetzen. Die Risiken umfassten die unzureichende Nutzung von Datenressourcen und verpasste Chancen zur Effizienzsteigerung.
Im Workshop stellte statworx die neuesten Open-Source-Modelle und Technologien im Bereich NLP vor, darunter die Transformer-Architektur und moderne Finetuning-Techniken wie Parameter-Effizientes Finetuning (PEFT) und Instruction-Tuning. Die Expert:innen von statworx arbeiteten mit den Teilnehmer:innen daran, die firmeneigenen Daten auf ihre Eignung für NLP-Projekte zu prüfen und interaktiv LLM-Anwendungsbeispiele zu entwickeln, die auf spezifischen Geschäftsanforderungen basierten.
Der Workshop führte zu einem erheblichen Know-how-Aufbau in modernsten LLM-Methoden. Die Teilnehmer:innen gaben exzellentes Feedback und bewerteten den Workshop hoch. Konkrete Anwendungsbeispiele wurden entwickelt, und die umfassende Evaluierung der Inhouse-Daten eröffnete neue Möglichkeiten für LLM-Anwendungen, was die Datenanalysen des Unternehmens weiter verbessert.
Weitere Informationen über KI-Weiterbildung und weitere Produkte und Services finden Sie auf der statworx-Website.
Das Unternehmen stand vor der Herausforderung, umfangreiche Inhouse-Daten effizient zu nutzen, um Mehrwert aus den Daten zu ziehen. Es bestand die Notwendigkeit, die Datenstruktur besser zu verstehen und gezielt für NLP-Projekte einzusetzen. Die Risiken umfassten die unzureichende Nutzung von Datenressourcen und verpasste Chancen zur Effizienzsteigerung.
Im Workshop stellte statworx die neuesten Open-Source-Modelle und Technologien im Bereich NLP vor, darunter die Transformer-Architektur und moderne Finetuning-Techniken wie Parameter-Effizientes Finetuning (PEFT) und Instruction-Tuning. Die Expert:innen von statworx arbeiteten mit den Teilnehmer:innen daran, die firmeneigenen Daten auf ihre Eignung für NLP-Projekte zu prüfen und interaktiv LLM-Anwendungsbeispiele zu entwickeln, die auf spezifischen Geschäftsanforderungen basierten.
Der Workshop führte zu einem erheblichen Know-how-Aufbau in modernsten LLM-Methoden. Die Teilnehmer:innen gaben exzellentes Feedback und bewerteten den Workshop hoch. Konkrete Anwendungsbeispiele wurden entwickelt, und die umfassende Evaluierung der Inhouse-Daten eröffnete neue Möglichkeiten für LLM-Anwendungen, was die Datenanalysen des Unternehmens weiter verbessert.
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