Architekturteil · Tiefenanalyse
Tiefgehende Analyse der Architektur großer KI-Modelle
Architekturen wie Transformer, Mamba, MoE und RAG verstehen und die Denkweise für die Architekturauswahl beherrschen.
Zielgruppe
Produktmanager: technische Grenzen verstehen
Technische Führungskräfte: Architekturentscheidungen
Entwickler: die Prinzipien tiefgehend verstehen
Architekt: Auswahl und Optimierung
Lernziele
Transformer-Architektur verstehen
Aufkommende Architekturparadigmen verstehen
Denken zur Architekturauswahl
Kursübersicht
Transformer
O(n²)+Hochgradig vielseitig und erweiterbar
-Hohe Rechenkomplexität
Mamba (SSM)
O(n)+Verarbeitung langer Sequenzen, schnelle Inferenz
-Begrenzte Ausdrucksfähigkeit
MoE
Dünne Aktivierung+Modell im extrem großen Maßstab
-Das Routing ist komplex
RAG
Suche + Generierung+Wissensaktualisierung, Erklärbarkeit
-Hängt von der Abrufqualität ab
Kapitelverzeichnis
01Was ist ein Transformer?02Der Kernmechanismus von Transformers03Stärken und Grenzen von Transformern04Mamba / State Space Models05Mixture of Experts (MoE)06RAG Retrieval-Augmented Generation07Andere aufkommende Architekturen08Architekturvergleich und Auswahlentscheidung09Zukünftige Trends und Ausblick