ATDD für LLMs: Fehlerdialoge als Tests und Trainingsdaten - David Faragó

Vorab: Entschuldigt die schlechte Audio-Qualität, das ist uns leider erst im Nachgang aufgefallen. Ich hoffe, der Inhalt tröstet Euch darüber hinweg :-) Die Entwicklung von Large Language Models (LLMs) und die Rolle von Acceptance Test Driven Development (ATDD) sind zentrale Themen in der KI-Entwicklung. David, Experte in der Entwicklung und Qualitätssicherung von KI-basierten Telefon-Bots für Arztpraxen, teilt seine Erfahrungen und Einblicke in diesen Prozess. Die Herausforderungen und Lösungsansätze beim Trainieren und Testen von LLMs, einschließlich der Nutzung von Prompt Engineering und Fine Tuning, werden beleuchtet. Besonders bemerkenswert ist der Ansatz, ATDD-Methoden auf LLM-Entwicklungen anzuwenden, um die Qualität und Effektivität der Modelle zu verbessern. Ein weiterer Fokus liegt auf dem CPMAI-Prozess, der eine moderne Herangehensweise an die Entwicklung und Implementierung von KI-Projekten darstellt.