Seminarinformationen

Seminar - Ziel

In diesem 1-tägigen Seminar „Mistral AI – Überblick, Aufbau, Besonderheiten und Unterschiede zu ChatGPT“ machen Sie sich mit den leistungsstarken Open-Source-Sprachmodellen von Mistral AI vertraut. Sie lernen, wie diese Modelle gezielt, effizient und verantwortungsvoll im beruflichen Kontext eingesetzt werden können. Dabei erhalten Sie einen tiefgehenden Einblick in die Architektur der Modelle, ihre spezifischen Eigenschaften sowie die wesentlichen Unterschiede zu kommerziellen Lösungen wie ChatGPT.

Das Seminar vermittelt praxisnah, wie sich Mistral-Modelle sowohl lokal als auch auf Serverbasis betreiben lassen. Zudem werden Möglichkeiten für eine datenschutzgerechte Integration im Unternehmen aufgezeigt. Sie lernen die verschiedenen Modellversionen (z. B. Mistral 7B, Mistral 8x7B) kennen und erfahren, wie diese individuell an unternehmensspezifische Anwendungsfälle angepasst oder erweitert werden können.

Im praktischen Teil arbeiten Sie gemeinsam mit anderen Teilnehmenden an typischen Problemstellungen aus dem Unternehmensalltag und entwickeln mithilfe von Mistral AI konkrete Lösungsansätze.

Teilnehmer - Zielgruppe

  • IT-Projektleiter
  • KI-Verantwortliche und Data Engineers
  • System-Administratoren
  • Entwickler mit Interesse an Open-Source-Modellen

Kurs - Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von Sprachmodellen (LLMs) hilfreich
  • Erfahrung mit KI-Tools wie ChatGPT sind von Vorteil
  • Grundkenntnisse in IT-Architektur und Systemeinrichtung
  • Interesse an datenschutzkonformer Nutzung von KI

Seminardauer

  • 1 Tag
  • 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

Schulungsunterlagen

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

Einführung in Mistral AI

  • Wer steckt hinter Mistral AI?
  • Überblick über Open-Source-Modelle: Mistral 7B, Mixtral 8x7B, Codestral
  • Lizenzmodelle und Einsatzmöglichkeiten im Unternehmen

Technischer Aufbau und Besonderheiten

  • Vergleich zu OpenAI-Modellen
  • Mixture-of-Experts: Was ist das Besondere an Mistral?
  • Performance und Effizienz im Vergleich

Bereitstellung und Einsatz im Unternehmenskontext

  • Betrieb von Mistral-Modellen auf lokalen Servern oder in Container-Umgebungen
  • Ressourcenbedarf, Infrastruktur und Tools (z. B. Ollama, LM Studio, vLLM)
  • Datenschutz und DSGVO: Lokale Nutzung als Vorteil

Anpassung und Integration

  • Wissensanreicherung via Embeddings
  • Prompt-Engineering mit Mistral
  • API-Nutzung und Integration in bestehende Systeme

Vergleich zu ChatGPT und anderen Anbietern

  • Unterschiede im Modellverhalten und Prompt-Handling
  • Vor- und Nachteile im Unternehmenskontext
  • Kosten, Kontrolle, Individualisierung

Praxisteil: Anwendungsfälle analysieren und umsetzen

  • Auswahl passender Modelle für Use Cases
  • Umsetzung typischer Aufgaben (z. B. internes Wissensmanagement, Support, Automatisierung)
  • Diskussion von Erfahrungen und Best Practices

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