Vorab: Entschuldigt die schlechte Audio-Qualität, das ist uns leider erst im Nachgang aufgefallen. Ich hoffe, der Inhalt tröstet Euch darüber hinweg :-) Denn in dieser Episode spreche ich mit David über die Entwicklung von Large Language Models (LLMs) und wie Acceptance Test Driven Development (ATDD) dabei eine Rolle spielt. David teilt seine Erfahrungen und Einblicke in die Entwicklung und Qualitätssicherung von KI-basierten Telefon-Bots für Arztpraxen. Wir sprechen über die Herausforderungen und Lösungsansätze beim Trainieren und Testen von LLMs, einschließlich der Nutzung von Prompt Engineering und Fine Tuning. Besonders interessant ist Davids Ansatz, Acceptance-Test-Driven-Development-Methoden auf LLM-Entwicklungen anzuwenden, um die Qualität und Effektivität der Modelle zu verbessern. Zudem wird ein Einblick in den CPMAI-Prozess gegeben, der eine moderne Herangehensweise an die Entwicklung und Implementierung von KI-Projekten bietet.