Online-Kurs: Transformer-basierte Large Language Models verstehen

Dieser Kurs vermittelt ein konzeptionelles Verständnis moderner Large Language Models. Im Zentrum steht die Transformer-Architektur mit ihren wichtigsten Bausteinen wie Attention und Positional Encoding. Mit diesem Wissen blickst du hinter die Kulissen aktueller Modelle von OpenAI und DeepSeek und verstehst, wie sie funktionieren.

In diesem Onlinekurs erhältst du eine verständliche Einführung in die Grundlagen moderner Sprachmodelle. Im Mittelpunkt steht die Transformer-Architektur, die die Basis heutiger Large Language Models bildet. Du lernst zentrale Konzepte wie Attention, Positional Encoding und den modularen Aufbau der Architektur kennen.

Der Kurs legt den Schwerpunkt auf ein klares konzeptionelles Verständnis und verzichtet bewusst auf Programmierung und komplexe mathematische Herleitungen. Die wichtigsten Ideen werden Schritt für Schritt und anhand anschaulicher Beispiele erklärt. Auf dieser Grundlage schauen wir uns anschließend aktuelle Modelle von OpenAI und DeepSeek an und betrachten, wie sie aufgebaut sind, wie sie sich in den letzten Jahren entwickelt haben und wodurch sie sich unterscheiden.

Textquelle: KI-Campus