KI-Engineering, Sicherheit und Ethik
Ein funktionierendes Modell in ein nutzbares, vertrauenswürdiges und verantwortliches Produkt verwandeln
OVERVIEW
- Alle Einträge
- 6
- Anfänger
- 2
- Fortgeschritten
- 3
- Experte
- 1
Getting a model to work in a notebook is roughly a third of the job. The rest is engineering and governance: compressing it to a deployable cost, evaluating it rather than trusting a feeling, defending against injection and misuse, and being able to explain and attribute failure when it happens. This domain is the gate every model must pass to become a product.
Fragen, die dieser Bereich beantwortet
- Q1
How are large models compressed onto consumer hardware?
- Q2
How do you evaluate when there is no answer key?
- Q3
Why is prompt injection so hard to eliminate?
Einträge dieses Bereichs
- 01Infrastruktur für Training und InferenzExperteDer Speicher bestimmt, wie groß ein Modell sein darf, die Kommunikation, wie lange das Training dauert
- 02ModellkompressionFortgeschrittenEin Modell kleiner, schneller und günstiger machen, ohne Genauigkeit zu verlieren – aber meist nur zwei von drei zugleich
- 03Inferenz-Optimierung und ServingFortgeschrittenTraining passiert einmal, Inferenz milliardenfach am Tag – und erstes Token und Durchsatz stehen oft im Konflikt
- 04Retrieval-Augmented GenerationAnfängerWissen nicht in die Parameter stopfen, sondern draußen halten und bei Bedarf nachschlagen – wie eine Open-Book-Prüfung
- 05Agenten und WerkzeugnutzungFortgeschrittenEin Modell soll nicht nur antworten, sondern suchen, APIs aufrufen, Code ausführen – und anhand des Ergebnisses den nächsten Schritt wählen
- 06Sicherheit, Alignment und Prompt-InjectionAnfängerEin Modell optimiert den Proxy in der Verlustfunktion, nie das eigentlich Gewollte – die Lücke dazwischen ist das ganze Alignment-Problem