Intelligentes Parsing und Vektor-Embeddings machen unstrukturierte Datenströme präzise klassifizierbar.
Im Live-Betrieb brauchen Sprachmodelle Sicherheitsschilde: kontinuierliche Validierung von Datenströmen zum Schutz vor Halluzinationen und Prompt-Injections.

Zwischen Prototyp und Produktivbetrieb liegt mehr Ingenieursarbeit als Magie.

Ein nüchterner Blick auf die Grenzen großer Sprachmodelle, jenseits von Hype und Panik. Warum statistische Mustersuche oft wie echter Verstand wirkt und wo die fundamentale Grenze zwischen Syntax und Semantik verläuft.
Ein Gedanke dazu, eine Frage oder ein ähnliches Projekt? Ich freue mich über Austausch.
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