LLMs: Zwischen Hype und Wirklichkeit

Wie immer wenn eine neue Technologie auftaucht, wird sie kurzfristig überschätzt und in ihrer Wirkung langfristig unterschätzt. Hier ein paar Gedanken zu LLMs. In Englisch.

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Eine andere Perspektive auf AI-Voraussagen

Während wir uns in der sich ständig weiterentwickelnden KI-Landschaft bewegen, werden mutige Vorhersagen über ihre unmittelbaren und langfristigen Auswirkungen immer häufiger. Insbesondere der Jahresbeginn bringt eine Flut dieser Prognosebeiträge hervor.

Während diese Prognosen oft zwischen utopischen und dystopischen Extremen schwanken, wollen wir hier einen „Anti-Vorhersage“-Ansatz verfolgen. Mein Standpunkt ist einfach: Wir neigen dazu, die kurzfristigen Auswirkungen von KI zu überschätzen, während wir ihre langfristigen Auswirkungen deutlich unterschätzen.

Mehr in Englisch

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2024 – Transformation & Stabilisierung

Willkommen in einem weiteren Jahr transformativer Veränderungen und überraschender Stabilisierung und Konsolidierung

Nach dem Muster der massiven Veränderungen im Jahr 2022 und dem linearen Verlauf dieser Veränderungen im Jahr 2023 wird das Jahr 2024 wahrscheinlich sowohl von transformativen Veränderungen als auch von Stabilisierung und Konsolidierung geprägt sein. Mehr in Englisch.

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4 praktische GPT Anwendungen

Während den letzten Wochen habe ich einige Aspekte von Retrieval-Augmented Generation ausgeleuchtet. Heute direkt darauf aufbauenede Anwendungsfälle, gezeigt an konkreten Beispielen und Umsetzungen. Beitrag in Englisch.

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10 Punkte für ein gelungenes Retrieval Augmented Generation (RAG) System

Einiges wurde schon über sogenannte Retrieval Augmented System geschrieben. Hier auf diesem Blog zum Beipiel über den Mythos das schnellen Erfolges.

In diesem Post lege ich dar, welche Punkte aus Businesssicht relevant sind. Beitrag in Englisch.

Probieren kann man SquirroGPT natürlich auch in Deutsch.

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Der Mythos vom raschen Erfolg: Ein besserer Ansatz.

Letzten Sonntag habe ich über den Irrglauben, dass ein bisschen Vector-Search, etwas LangChain und OpenAI eine gute und stimmige Lösung ergibt. Die Welt ist etwas komplizierter als das.

Heute ein konkreter Vorschlag, wie so etwas besser gemacht werden kann. Beitrag in Englisch.

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Der Mythos vom raschen Erfolg: KI ist komplizierter als es aussieht

In einigen Gesprächen mit CIOs und CTOs habe ich aktuell ein Flash Back. In den neuzigern gab es Banken, die haben eigene Content Management Lösungen gebaut, nur um ein paar Millionen später zu realisieren, dass multilingual Content Rendering kein Bank-USP ist. Später gab es Leute, die meinten ein Open Source Shopping Basket sei alles was es braucht, um einen Webshop zu betreiben.

Jetzt sind es Leute die meinen eine Vektordatenbank, etwas LangChain plus ein LLM ergeben eine Enterprise-Grade Lösung. Eine Täuschung so wie damals. Mehr dazu in Englisch.

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SquirroGPT: Eine echte Unternehmenslösung

In einem recht lärmigen Markt mit einer Kakophonie von Stimmen und Lösungen, kann es recht schwierig sein sich zu orientieren. Um sich in diesem Chaos zurechtzufinden, ist eine Differenzierung erforderlich, die einen Mehrwert bietet. SquirroGPT bietet genau das. In diesem Blog Post bespreche ich einige der wesentlichen Unterscheidungsmerkmale. Post in Englisch.

Und natürlich auch zum selber probieren: https://start.squirro.com

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Nicht alles ist ein Chat

Chat scheint die Welt zu regieren. Wie bei allen Hypes sieht die Welt bei genauer Betrachtung etwas anders aus. Beitrag in Englisch.

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Retrieval Augmented LLM: Mehr als Vektordatenbanken, etwas LangChain und GPT

Während es verlockend ist, raLLM als blosse Verschmelzung einer Vektordatenbank, etwas LangChain-Code und einer OpenAI-API zu vereinfachen, verfehlt eine solche reduktionistische Sichtweise das Gesamtbild. Lasst uns tiefer in die Feinheiten von raLLM eintauchen und verstehen, warum es mehr als nur die Summe seiner Teile ist.

Beitrag ist in Englisch. Und natürlich könnt ihr das alles selber ausprobieren: SquirroGPT.

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