Large Language Models (LLMs) zeigen beeindruckende Fähigkeiten, aber wie können Unternehmen sie sicher und effektiv mit ihren spezifischen, oft vertraulichen Daten nutzen? Standard-LLMs, trainiert auf generischen Internetdaten, stoßen hier schnell an Grenzen und neigen zu Halluzinationen oder liefern veraltete Informationen. Um diese Limitationen zu überwinden und LLMs effektiv mit Unternehmensdaten zu verbinden, haben sich verschiedene Anpassungstechniken etabliert.In dieser Podcast-Folge tauchen wir tief in die Welt der LLM-Anpassung ein und vergleichen drei prominente Ansätze: Finetuning, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Context-Augmented Generation (CAG).Wir beleuchten, wie Finetuning das interne Verhalten, den Stil oder spezifische Fähigkeiten des Modells durch weiteres Training auf einem kleineren, aufgabenspezifischen Datensatz anpasst. Im Gegensatz dazu integriert RAG dynamisch externes Wissen aus einer Wissensbasis zur Laufzeit, um Antworten in aktuellen Fakten zu verankern und Halluzinationen deutlich zu reduzieren. CAG wird als breiterer Ansatz verstanden, der die Integration vielfältigerer oder dynamischerer Datenquellen ermöglicht und sich auf effiziente Kontextverarbeitung konzentriert.Erfahren Sie mehr über die Funktionsweisen, Vor- und Nachteile, die Herausforderungen bei der Datenvorbereitung sowie die kritischen Sicherheits- und Datenschutzaspekte jeder Methode. Ein Muss für jeden, der LLMs erfolgreich für spezifische Anwendungsfälle im Unternehmen adaptieren möchte!