Trainieren für 2027

Wird ins Deutsche übersetzt…

Lokale Modelle selbst betreiben? Das können wir inzwischen alle, und die eigene Nvidia-Infrastruktur gehört in vielen Firmen zum Alltag. Und damit hat man nicht nur die Hardware für die Inference, sondern auch alles, was man zum Trainieren von Modellen braucht. Während man damit nicht das Modell erzeugen wird, das OpenAI oder Anthropic noch fehlt, gibt es eine Vielzahl von Beispielen, in denen es sich lohnt – etwa eigene Dense/Sparse/ColBert-Embeddings, kleine spezialisierte Modelle zur Extraktion und Aufbereitung von Daten und vieles mehr. Das Schönste daran: Man muss 2027 auch nicht mehr schlau sein, weil ein neuer Kollege sich nicht nur besser auskennt, sondern auch mehr Ausdauer hat: der Agent im AutoResearch Loop. Wer also heute schon wissen will, wie man 2027 selbst Modelle trainiert – gerne vorbeikommen und Ideen, Erfahrungen und Notebooks für Colab mitnehmen … unser Speaker (und CTO) Johann wird's euch danken, wenn einige von euch auch mitspielen. \-\-\- Einlass ab 17:30 Uhr, für Essen ist gesorgt. Achtung: Kein einsteigerfreundliches Thema!