Den Unterschied zwischen Small und Large Language Models – nicht nur in der Größe, sondern in Nutzen, Performance und Einsatzgebiet.

Warum nicht jedes Unternehmen ein eigenes Modell trainieren sollte und was stattdessen sinnvoll ist.

Das Konzept von Open Weights vs. Open Source und warum viele KI-Modelle nicht so offen sind, wie es scheint.

Wie man durch gezieltes Fine-Tuning mit eigenen Unternehmensdaten kleine Modelle besser machen kann als GPT-4 & Co.

Warum Datenqualität und Trainingstechniken entscheidender sind als die schiere Modellgröße.

Aktuelle rechtliche und ethische Fragen rund um das Training mit urheberrechtlich geschützten Inhalten.

Die Rolle von synthetischen Daten und wo hier Chancen, aber auch Gefahren liegen.

Wie KI schon heute in vielen Bereichen still und leise wirkt – und was in den nächsten Jahren realistisch zu erwarten ist.

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