DATA

Wie wird aus Text eine Zahl?

Zerlege eigene Sätze in Tokens und erkenne, weshalb Tokens nicht einfach Wörter sind.

SPRACHMODELLE VERSTEHEN · SCHRITT FÜR SCHRITT

M.E.F LLM Studio richtet sich an Einsteiger, die verstehen möchten, wie Sprachmodelle grundsätzlich funktionieren. Die Anwendung möchte dieses Basiswissen mit verständlichen Erklärungen und eigenen kleinen Versuchen vermitteln – ohne dass du dafür Skripte schreiben können musst. Von den ersten Tokens über das Training bis zur Textausgabe begleitest du die einzelnen Schritte direkt in der Oberfläche.

M.E.F LLM STUDIO

Du liest, was ein Tokenizer macht, und untersuchst anschließend deinen eigenen Text. Du lernst, was Loss bedeutet, und verfolgst einen Trainingslauf. Die Lernübersicht verbindet die Grundlagen mit den passenden Werkzeugen – damit aus Begriffen beobachtbare Zusammenhänge werden.

Die Lernübersicht der Windows-Anwendung. Aufnahme der englischen Oberfläche; der Fortschritt zeigt einen Beispielstand.

Einstieg ↗DATA

Zerlege eigene Sätze in Tokens und erkenne, weshalb Tokens nicht einfach Wörter sind.

RUNS

Verfolge Loss und Validierung und untersuche, was diese Werte über einen Lauf aussagen – und was nicht.

MODELS

Bewahre Modellstände auf und nutze sie, um Ergebnisse zu unterschiedlichen Trainingszeitpunkten zu vergleichen.

CHAT

Probiere einen Prompt aus und untersuche, wie Sampling die Auswahl der nächsten Tokens beeinflusst.

01 — DER LERNWEG

Der Lernweg wiederholt sich bei jedem Thema. Kleine, überschaubare Versuche stehen im Mittelpunkt; du musst dafür kein großes Modell trainieren.

Lies das passende Kapitel: Was sind Tokens? Wie lernt ein Modell? Was sagt die Loss-Kurve aus?

Arbeite mit einem kurzen Text oder kleinen Modell. Ändere gezielt eine Einstellung und beobachte, was passiert.

Vergleiche Beobachtung und Erklärung. Auch unsinnige Ausgaben geben Anlass, Daten, Training und die Grenzen des Modells genauer zu untersuchen.

02 — M.E.F LLM STUDIO

Trainiere nicht nur ein Modell. Untersuche, wie es Text verarbeitet, und vergleiche seine Vorhersagen zwischen gespeicherten Trainingsständen.

Lern- und Vergleichsfunktionen ansehen ↗