Wenn Sie diesen Kurs abgeschlossen haben, werden Sie in der Lage sein:\n<\/p>\n
Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"Unternehmen müssen täglich sprachbezogene Aufgaben ausführen, wie z. B. Textklassifizierung, Inhaltserstellung, Stimmungsanalyse und Kunden-Chat-Support, und sie versuchen, dies auf möglichst kostengünstige Weise zu tun. Grosse Sprachmodelle können diese Aufgaben automatisieren, und effiziente LLM-Anpassungstechniken können die Fähigkeiten eines Modells erhöhen und die Grösse der Modelle reduzieren, die für den Einsatz in Unternehmensanwendungen erforderlich sind. In diesem Kurs gehen Sie über die prompte Entwicklung von LLMs hinaus und lernen eine Reihe von Techniken kennen, mit denen Sie vortrainierte LLMs effizient an Ihre spezifischen Anwendungsfälle anpassen können - ohne den rechenintensiven und teuren Prozess des Vortrainings Ihres eigenen Modells oder der Feinabstimmung der internen Gewichte eines Modells. Mithilfe des NVIDIA NeMo™-Dienstes lernen Sie verschiedene parametereffiziente Feinabstimmungsmethoden kennen, um das LLM-Verhalten für Ihr Unternehmen anzupassen.<\/p>\nBitte beachten Sie, dass eine einmal bestätigte Buchung nicht mehr rückerstattet werden kann. Das bedeutet, dass Sie Ihren Platz für eine Veranstaltung nach der Bestätigung nicht mehr stornieren können und keine Rückerstattung erfolgt, unabhängig von der Teilnahme an der Veranstaltung.<\/em><\/p>","objective_plain":"Wenn Sie diesen Kurs abgeschlossen haben, werden Sie in der Lage sein:\n\n\n\n- Anwendung parametereffizienter Feinabstimmungstechniken mit begrenzten Daten zur Bew\u00e4ltigung spezifischer Aufgaben f\u00fcr Ihre Anwendungsf\u00e4lle\n- Verwendung von LLMs zur Erstellung synthetischer Daten im Dienste der Feinabstimmung kleinerer LLMs zur Erf\u00fcllung einer gew\u00fcnschten Aufgabe\n- Verringern Sie die Anforderungen an die Modellgr\u00f6sse durch einen positiven Kreislauf aus der Kombination von synthetischer Datengenerierung und Modellanpassung.\n- Erstellen Sie eine generative Anwendung, die aus mehreren benutzerdefinierten Modellen besteht, f\u00fcr die Sie w\u00e4hrend des Workshops Daten generieren und erstellen.","essentials_plain":"- Berufserfahrung mit der Programmiersprache Python.\n- Vertrautheit mit grundlegenden Themen des Deep Learning wie Modellarchitektur, Training und Inferenz.\n- Vertrautheit mit einem modernen Python-basierten Deep Learning Framework (PyTorch bevorzugt).\n- Vertrautheit mit der Arbeit mit vorgefertigten LLMs.","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"Unternehmen m\u00fcssen t\u00e4glich sprachbezogene Aufgaben ausf\u00fchren, wie z. B. Textklassifizierung, Inhaltserstellung, Stimmungsanalyse und Kunden-Chat-Support, und sie versuchen, dies auf m\u00f6glichst kosteng\u00fcnstige Weise zu tun. Grosse Sprachmodelle k\u00f6nnen diese Aufgaben automatisieren, und effiziente LLM-Anpassungstechniken k\u00f6nnen die F\u00e4higkeiten eines Modells erh\u00f6hen und die Gr\u00f6sse der Modelle reduzieren, die f\u00fcr den Einsatz in Unternehmensanwendungen erforderlich sind. In diesem Kurs gehen Sie \u00fcber die prompte Entwicklung von LLMs hinaus und lernen eine Reihe von Techniken kennen, mit denen Sie vortrainierte LLMs effizient an Ihre spezifischen Anwendungsf\u00e4lle anpassen k\u00f6nnen - ohne den rechenintensiven und teuren Prozess des Vortrainings Ihres eigenen Modells oder der Feinabstimmung der internen Gewichte eines Modells. Mithilfe des NVIDIA NeMo\u2122-Dienstes lernen Sie verschiedene parametereffiziente Feinabstimmungsmethoden kennen, um das LLM-Verhalten f\u00fcr Ihr Unternehmen anzupassen.\n\nBitte beachten Sie, dass eine einmal best\u00e4tigte Buchung nicht mehr r\u00fcckerstattet werden kann. Das bedeutet, dass Sie Ihren Platz f\u00fcr eine Veranstaltung nach der Best\u00e4tigung nicht mehr stornieren k\u00f6nnen und keine R\u00fcckerstattung erfolgt, unabh\u00e4ngig von der Teilnahme an der Veranstaltung.","skill_level":"Intermediate","version":"1.0","duration":{"unit":"d","value":1,"formatted":"1 Tag"},"pricelist":{"List Price":{"US":{"country":"US","currency":"USD","taxrate":null,"price":500},"DE":{"country":"DE","currency":"EUR","taxrate":19,"price":500},"AT":{"country":"AT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"SE":{"country":"SE","currency":"EUR","taxrate":25,"price":500},"SI":{"country":"SI","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"GB":{"country":"GB","currency":"GBP","taxrate":20,"price":420},"IT":{"country":"IT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"CA":{"country":"CA","currency":"CAD","taxrate":null,"price":690}}},"lastchanged":"2025-07-29T12:18:27+02:00","parenturl":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-courses","nexturl_course_schedule":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course-schedule\/34498","source_lang":"de","source":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course\/nvidia-ellmc"}}
Unternehmen müssen täglich sprachbezogene Aufgaben ausführen, wie z. B. Textklassifizierung, Inhaltserstellung, Stimmungsanalyse und Kunden-Chat-Support, und sie versuchen, dies auf möglichst kostengünstige Weise zu tun. Grosse Sprachmodelle können diese Aufgaben automatisieren, und effiziente LLM-Anpassungstechniken können die Fähigkeiten eines Modells erhöhen und die Grösse der Modelle reduzieren, die für den Einsatz in Unternehmensanwendungen erforderlich sind. In diesem Kurs gehen Sie über die prompte Entwicklung von LLMs hinaus und lernen eine Reihe von Techniken kennen, mit denen Sie vortrainierte LLMs effizient an Ihre spezifischen Anwendungsfälle anpassen können - ohne den rechenintensiven und teuren Prozess des Vortrainings Ihres eigenen Modells oder der Feinabstimmung der internen Gewichte eines Modells. Mithilfe des NVIDIA NeMo™-Dienstes lernen Sie verschiedene parametereffiziente Feinabstimmungsmethoden kennen, um das LLM-Verhalten für Ihr Unternehmen anzupassen.<\/p>\n
Bitte beachten Sie, dass eine einmal bestätigte Buchung nicht mehr rückerstattet werden kann. Das bedeutet, dass Sie Ihren Platz für eine Veranstaltung nach der Bestätigung nicht mehr stornieren können und keine Rückerstattung erfolgt, unabhängig von der Teilnahme an der Veranstaltung.<\/em><\/p>","objective_plain":"Wenn Sie diesen Kurs abgeschlossen haben, werden Sie in der Lage sein:\n\n\n\n- Anwendung parametereffizienter Feinabstimmungstechniken mit begrenzten Daten zur Bew\u00e4ltigung spezifischer Aufgaben f\u00fcr Ihre Anwendungsf\u00e4lle\n- Verwendung von LLMs zur Erstellung synthetischer Daten im Dienste der Feinabstimmung kleinerer LLMs zur Erf\u00fcllung einer gew\u00fcnschten Aufgabe\n- Verringern Sie die Anforderungen an die Modellgr\u00f6sse durch einen positiven Kreislauf aus der Kombination von synthetischer Datengenerierung und Modellanpassung.\n- Erstellen Sie eine generative Anwendung, die aus mehreren benutzerdefinierten Modellen besteht, f\u00fcr die Sie w\u00e4hrend des Workshops Daten generieren und erstellen.","essentials_plain":"- Berufserfahrung mit der Programmiersprache Python.\n- Vertrautheit mit grundlegenden Themen des Deep Learning wie Modellarchitektur, Training und Inferenz.\n- Vertrautheit mit einem modernen Python-basierten Deep Learning Framework (PyTorch bevorzugt).\n- Vertrautheit mit der Arbeit mit vorgefertigten LLMs.","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"Unternehmen m\u00fcssen t\u00e4glich sprachbezogene Aufgaben ausf\u00fchren, wie z. B. Textklassifizierung, Inhaltserstellung, Stimmungsanalyse und Kunden-Chat-Support, und sie versuchen, dies auf m\u00f6glichst kosteng\u00fcnstige Weise zu tun. Grosse Sprachmodelle k\u00f6nnen diese Aufgaben automatisieren, und effiziente LLM-Anpassungstechniken k\u00f6nnen die F\u00e4higkeiten eines Modells erh\u00f6hen und die Gr\u00f6sse der Modelle reduzieren, die f\u00fcr den Einsatz in Unternehmensanwendungen erforderlich sind. In diesem Kurs gehen Sie \u00fcber die prompte Entwicklung von LLMs hinaus und lernen eine Reihe von Techniken kennen, mit denen Sie vortrainierte LLMs effizient an Ihre spezifischen Anwendungsf\u00e4lle anpassen k\u00f6nnen - ohne den rechenintensiven und teuren Prozess des Vortrainings Ihres eigenen Modells oder der Feinabstimmung der internen Gewichte eines Modells. Mithilfe des NVIDIA NeMo\u2122-Dienstes lernen Sie verschiedene parametereffiziente Feinabstimmungsmethoden kennen, um das LLM-Verhalten f\u00fcr Ihr Unternehmen anzupassen.\n\nBitte beachten Sie, dass eine einmal best\u00e4tigte Buchung nicht mehr r\u00fcckerstattet werden kann. Das bedeutet, dass Sie Ihren Platz f\u00fcr eine Veranstaltung nach der Best\u00e4tigung nicht mehr stornieren k\u00f6nnen und keine R\u00fcckerstattung erfolgt, unabh\u00e4ngig von der Teilnahme an der Veranstaltung.","skill_level":"Intermediate","version":"1.0","duration":{"unit":"d","value":1,"formatted":"1 Tag"},"pricelist":{"List Price":{"US":{"country":"US","currency":"USD","taxrate":null,"price":500},"DE":{"country":"DE","currency":"EUR","taxrate":19,"price":500},"AT":{"country":"AT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"SE":{"country":"SE","currency":"EUR","taxrate":25,"price":500},"SI":{"country":"SI","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"GB":{"country":"GB","currency":"GBP","taxrate":20,"price":420},"IT":{"country":"IT","currency":"EUR","taxrate":20,"price":500},"CA":{"country":"CA","currency":"CAD","taxrate":null,"price":690}}},"lastchanged":"2025-07-29T12:18:27+02:00","parenturl":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-courses","nexturl_course_schedule":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course-schedule\/34498","source_lang":"de","source":"https:\/\/portal.flane.ch\/swisscom\/json-course\/nvidia-ellmc"}}