#14TageLLM
14 Tage, jeden Tag 3–4 kurze Lektionen.
Die Challenge führt dich durch die 48 kostenlosen Lektionen von AI Steps: erst wie große Sprachmodelle aufgebaut sind, dann PyTorch von Tensoren über Autograd bis zur Trainingsschleife. Im kostenlosen Lernraum „Ein Modell lernt“ trainierst du danach selbst echte Gewichte. Kostenlos, im Browser, ohne Zahlungsdaten.
- 14 Tage
- 48 kostenlose Lektionen
- 16 Einheiten
- 20–30 Minuten pro Tag
So läuft es
- Leg ein kostenloses Konto an. Zahlungsdaten brauchst du nicht.
- Mach jeden Tag die Lektionen aus dem Plan unten. Eine Lektion dauert 5–9 Minuten, deine Antworten werden sofort geprüft.
- Starte, wann du willst: Tag 1 ist der Tag, an dem du anfängst. Dein Streak zeigt dir, ob du dranbleibst.
Dein Plan, Tag für Tag
Die Tage folgen der Reihenfolge im Kurs. Die Minuten sind die Längen der Lektionen laut Kurs.
Tag 1–7: Grundlagen großer Sprachmodelle
7 Einheiten, 21 Lektionen
- Tag 13 Lektionen, 22 Min.
Was ist ein Sprachmodell?Konzept, Vorhersagen & Nachvollziehen, Bauen & Prüfen
- Tag 23 Lektionen, 23 Min.
Anwendungen und GrenzenKonzept, Vorhersagen & Nachvollziehen, Bauen & Prüfen
- Tag 33 Lektionen, 23 Min.
Phasen beim Bauen und Nutzen eines LLMKonzept, Vorhersagen & Nachvollziehen, Bauen & Prüfen
- Tag 43 Lektionen, 22 Min.
Die Transformer-ArchitekturKonzept, Vorhersagen & Nachvollziehen, Bauen & Prüfen
- Tag 53 Lektionen, 21 Min.
Große Datensätze und SkalierungKonzept, Vorhersagen & Nachvollziehen, Bauen & Prüfen
- Tag 63 Lektionen, 22 Min.
Die GPT-Architektur im ÜberblickKonzept, Vorhersagen & Nachvollziehen, Bauen & Prüfen
- Tag 73 Lektionen, 21 Min.
Die komplette BauanleitungKonzept, Vorhersagen & Nachvollziehen, Bauen & Prüfen
Tag 8–14: PyTorch-Grundlagen
9 Einheiten, 27 Lektionen
- Tag 84 Lektionen, 24 Min.
Python-Bereitschaft und KursumgebungKonzept, Vorhersagen & Nachvollziehen, Bauen & Prüfen
Skalare, Vektoren, Matrizen und TensorenKonzept
- Tag 94 Lektionen, 24 Min.
Skalare, Vektoren, Matrizen und TensorenVorhersagen & Nachvollziehen, Bauen & Prüfen
Tensor-Operationen und BroadcastingKonzept, Vorhersagen & Nachvollziehen
- Tag 104 Lektionen, 29 Min.
Tensor-Operationen und BroadcastingBauen & Prüfen
Berechnungsgraphen und automatische DifferenzierungKonzept, Vorhersagen & Nachvollziehen, Bauen & Prüfen
- Tag 114 Lektionen, 27 Min.
Mehrschichtige neuronale NetzeKonzept, Vorhersagen & Nachvollziehen, Bauen & Prüfen
Datasets und DataLoaderKonzept
- Tag 124 Lektionen, 26 Min.
Datasets und DataLoaderVorhersagen & Nachvollziehen, Bauen & Prüfen
Eine reproduzierbare TrainingsschleifeKonzept, Vorhersagen & Nachvollziehen
- Tag 134 Lektionen, 30 Min.
Eine reproduzierbare TrainingsschleifeBauen & Prüfen
Modelle speichern und ladenKonzept, Vorhersagen & Nachvollziehen, Bauen & Prüfen
- Tag 143 Lektionen, 20 Min.
CPU-, Beschleuniger- und Multi-GPU-GrundlagenKonzept, Vorhersagen & Nachvollziehen, Bauen & Prüfen
Kostenloser Lernraum: Ein Modell lernt, 18 Min.
Nach 14 Tagen
- Du kannst erklären, wie ein Sprachmodell aufgebaut ist: vom Vorhersagen des nächsten Tokens über den Transformer bis zu Vortraining und Feinabstimmung.
- Du hast Tensoren, Autograd, ein mehrschichtiges Netz, Datasets und eine Trainingsschleife in Übungen im Browser durchgearbeitet.
- Im Lernraum „Ein Modell lernt“ hast du echte Gewichte im Browser trainiert und geprüft, was deine Metrik wirklich belegt.
- Du weißt, welche Bausteine ein eigenes Modell braucht und in welcher Reihenfolge man sie baut.
Was die Challenge nicht ist
In diesen 14 Tagen baust du noch kein eigenes Sprachmodell. Das passiert in Plus (noch nicht buchbar): 8 weitere Abschnitte mit 202 Lektionen, von Textdaten und Attention bis zu Vortraining und Feinabstimmung, dazu 3 weitere Lernräume.
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