Thesis
Externe Abschlussarbeit: Fine-Tuning von Open-Source-Sprachmodellen für die Smart-Home-Anwendung
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Über
Open-Source Large Language Models (LLMs) wie Llama2 und Mistral bieten als frei verfügbare Basismodelle eine Grundlage für diverse Anpassungen in spezifischen Anwendungsbereichen. Neuere Algorithmen für das supervised Fine-Tuning, wie QLoRA, ermöglichen eine effiziente Spezialisierung dieser Modelle. Hierbei können LLMs beispielsweise für die Erkennung und Ausführung von Befehlen zur Smart-Home-Steuerung genutzt werden. Ziel dieser Arbeit ist es, ein Basis-Sprachmodell zu feinjustiert, seine Leistungsfähigkeit im Kontext Smart-Home zu evaluieren und mit anderen Modellen zu vergleichen.
Links
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- Ansprechpartner extern: Arne Köller (a.koeller@jung.de)
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