Your Copilot - KI in der Microsoft 365 Welt verstehen und anwenden Cover

Your Copilot - KI in der Microsoft 365 Welt verstehen und produktiv anwenden

Michael Greth

Since 01/2024 9 Episoden

YCP008 - PHI-3 und Llama3 für Sparfüchse

25.04.2024 26 min Michael Greth

Zusammenfassung & Show Notes

In dieser Episode von YourCopilot erkläre ich, wie man aktuelle Sprachmodelle wie Llama 3 und Microsofts PHI-3-MINI lokal nutzen kann, ohne auf Internetzugang angewiesen zu sein und dabei Daten sicher auf dem eigenen Rechner behält. Es ist verblüffend einfach, diese Modelle mit LM-Studio lokal zu installieren und effektiv zu nutzen. Kostengünstig und sicher kommt noch hinzu. Ein Ausblick gibt zu dem auf Agentensysteme, die spezialisierte Aufgaben effektiv automatisieren können.

Transkript

Lohnt sich eigentlich diese KI? Kriege ich das Geld da wieder zurück, was ich investiere? Gute Frage, Deshalb machen wir heute mal eine Sendung für Sparfüchse yourCopilot. Der Podcast, der hilft, die künstliche Intelligenz in der Microsoft 365 Welt zu verstehen und produktiv anzuwenden. Mit eurem Co Piloten Michael Greth. Ja, halli Hallo und herzlich willkommen zur 8. Ausgabe von YourCopilot mit Eurem Podcast, der euch helfen soll, die künstliche Intelligenz in der Microsoft 365 Welt besser zu verstehen und vor allen Dingen produktiv anzuwenden und heute mit dem Zusatz vielleicht auch den 100€ zu sparen oder auch sinnvoller einzusetzen. Das geht heute ein bisschen über den Copilot hinaus beziehungsweise in eine etwas andere Richtung. Kurz sozusagen der Teno des Ganzen. Wie kann ich eigentlich diese Sprachmodelle wie zum Beispiel GPT oder ähnliches beziehungsweise diejenigen Sprachmodelle, die auch als Open Source zur Verfügung gestellt werden? Wie kann ich die eigentlich lokal nutzen, wie kompliziert ist das? Hat das überhaupt Sinn sowas zu machen? Habe ich in den letzten Wochen doch die ein oder andere Erfahrung gesammelt und. Bin ich sag. Begeistert also. Es hat mich dann doch manchmal umgehauen, mit welch geringem Aufwand man auf seinem eigenen, in dem Fall bei mir macbook Pro mit dem m 1 Prozessor drin doch extrem coole Ergebnisse erzielen kann, ohne dass man ins Internet gehen muss, weil diese Modelle dann komplett lokal arbeiten. Und diese Erfahrung würde ich gerne mit euch heute teilen, euch da mal ein paar Tipps geben und euch auch vielleicht mal ermutigen sich das ein oder andere mal anzuschauen und vielleicht auch ein bisschen, ich sag mal ganzen Hype, der um diese ganzen Modelle immer getrieben wird. Bisschen so die Luft rauszunehmen und zu sagen, ja komm alles schön und gut, aber was ist denn Whats informie, was hab ich denn eigentlich davon? OK, also das ist so die die Grundvoraussetzung und. Ausgangspunkt war für mich eigentlich jetzt die Frage, vor einiger Zeit kann ich eigentlich so n Sprachmodell eigentlich auch bei mir lokal auf dem Rechner installieren und damit arbeiten? Schafft das mein Rechner überhaupt? Bin ich überhaupt in der Lage sowas zu machen? Na dann guckt man sich das ein oder andere Video an und dann stellt man fest ja es gibt ja ganz viele Open Source Modelle die man auf verschiedenen Quellen herunterladen kann. Das aktuelle was jetzt in der vor 2 Wochen oder anderthalb Wochen rausgekommen ist halt das neue Lama. Modell von Meta, die das in 3 Varianten mittlerweile produzieren. Das ist ein was haben wir hier ein ein 8 Milliarden. Parameter Modell 170 Milliarden Parameter Modell und außerdem arbeiten sie noch an einem 450 oder 400 Milliarden Parameter Modell, das also mit entsprechend großen Daten trainiert worden ist, riesig umfangreich ist und dann natürlich besser performt performt als das alte Lama 2 Modell und auch als andere Modelle und dann gibt es wunderbare Statistiken wo man die Nachkommazahlen miteinander vergleichen kann, was ja alles super spannend ist. Was mir eigentlich gesagt. In die Details kann ich da eh nicht einsteigen. Für mich wäre eigentlich die Frage okay wenn ich mir jetzt so ein Modell runterlade, das läuft auf meinem Rechner, ich krieg das irgendwie lokal zum Laufen und kann die Anfragen, die ich dann vielleicht normalerweise ein Chat, GPT oder ein Azure Open AI stelle, dann mit den Dingen vergleichen, die ich vielleicht lokal bekomme und stelle fest, Oh was da lokal ist, ist ja auch richtig gut, das würde mir eigentlich viel mehr helfen. Genau das hab ich auch gemacht und dann ist natürlich die erste Frage, wenn es solche tollen Modelle gibt wie Krieg ich die jetzt eigentlich lokal installiert und erschreckenderweise ist das dermaßen simpel. Dass, ja, ich bin eigentlich doch recht erstaunt. Also bei mir hat es tatsächlich, ich sag mal 15 Minuten gedauert, bis das installiert war, bis das Modell geladen war und ich die erste Anfrage stellen könnte, wobei ich zwischendurch auch immer noch geguckt hatte, was will man da machen, was passiert da also Grund. Es gibt verschiedene Soft. Die solche lokalen Modelle auf einem Windows, Mac oder auch auf dem Linux Rechner unterstützt und 1 davon ist LM Studio, das lädt man sich herunter, dann hat man Applikationen die öffnet man dann und dann. Sagt LM Studio so Hallo, ich bin hier LM Studio, ich bin sozusagen die Arbeitsumgebung mit der du Open Source Modelle von verschiedenen Quellen herunterladen kannst. Die installiere ich dann lokal hier auf deinem Rechner und stelle dir gleichzeitig dann. Ein Chatfenster zur Verfügung, mit dem du dann mit diesem Modell kommunizieren kannst, so wie es auch mit Chat, GPT oder wie mit dem Copilot machen. Oh, das hört sich doch gut an. Na gut, man installiert LM Studio, lädt das herunter. Führt einmal die Installation aus, das sind 2 Minuten, dann ist das Ding installiert und dann guckt man halt ja OK wo ist jetzt die Suchfunktion? Dann gibt es halt eine eingebaute Suchfunktion, da gibt es nen Katalog der Dahinterlegt ist wo diese ganzen Open Source Modelle. Dir zur Verfügung stellen oder zumindest diejenigen, die über LM Studio verfügbar sind aufgelistet werden. Ich hab heute mal geguckt, das sind siebzehnhundert Modelle mittlerweile und dann guckt man relativ schnell mal nach. OK, gibt es denn jetzt auch dieses Lama? 3 Modell 8 Billiarden Parameter? Man muss ja gucken, die Amerikaner sagen immer 8 Billiarden, 8 Billionen, das sind aber halt da, das ja entsprechend mit dieser Umrechnung, das sind alten 8 Milliarden Modell, das gibt es halt dann auch auf. Im LM Studio dann lädt man sich das herunter beziehungsweise man kann vorher noch mal schauen. Es gibt dann verschiedene Varianten von diesem Modell, verschiedene Größen die entsprechend quantisiert sind, was auch immer das sein mag, im Prinzip ist es nur so, wir haben dieses Basismodell und machen das ein bisschen kleiner. Damit es auch ohne jetzt allzu großen inhaltlichen Verlust und gucken, ob es dann trotzdem auf dem Rechner läuft, noch noch gute Ergebnisse läuft, damit es performanter läuft, mit weniger Speicher auskommt und ähnlich ne, kann man sich vorstellen wie MP 3. Hat auch je nachdem. In welcher Qualität man das Macht, hat es halt Audiodateien komprimiert und kleiner gemacht, damit man es auch auf andere Dinge im Grunde nichts Großartiges, genau das macht man dann, dann guckt man noch, was ich natürlich auch gemacht hab, wenn. Gesagt nur von Lama 3 gibt es jetzt irgendwie 88 bit Modell gibt es dann irgendwie 17 verschiedene Varianten mit unterschiedlichen Quantisierungen, dann guck mal mal kurz auch im LM Studio, das gibt so Battlecards wo man sehen kann was eigentlich dieses Modell macht und man bekommt auch vom LM Studio anhand seines eigenen Rechners Konfiguration vorgeschlagen und sagt da okay dieses Modell kann auf deinem Rechner laufen, das würde funktionieren, das läuft, vielleicht musst du mal gucken und bei anderen gibt es nicht, das ist zu groß, das funktioniert auf deinem Rechner nicht. Dann guckt man sich ran, dann kann man auch noch ein bisschen nachlesen. Was wäre denn ein gutes Modell, womit ich mal anfangen kann, ein bisschen Background und das ist zum Beispiel bei Lama 3, bei diesem Achtermodell. Ist dieses Modell besonders gut in 12 verschiedenen Varianten und diese 12 verschiedenen Varianten oder Use cases sind so sprachenorientiert. Also ich kann das mal kurz vorlesen, asking for advise Brainstorming classifications. Quest Question Answering Coding Creative writing extraction personas creating open question answering reasoning, rewiting and samuraiation also auf, wenn ihr solche Anfrage habt, also Zusammenfassung von irgendwas oder? Schreib mir mal kreativen Text oder ich brauch ne Hilfe von dir zu diesem Thema oder wir machen mal n Brainstorming dazu, dann ist so n Lama 3 Modell speziell darauf trainiert und wenn man dann diese instruct Variante von dem Modell wählt, dann hat man auch die die optimiert ist für dieses Fragen und Antwortspielchen so und dann sucht man sich halt raus ok gibt's dann halt ne Vierer Dreier zweier Fünfer quantifikation in Malls small medium lutsch und ja ich hab es ein bisschen. 23 Sachen recherchiert, noch 3 Videos angeguckt nebenher und hab mich dann letztlich für ein fünfer Modell Medium size entschieden instruct und hab mir das heruntergeladen auf mein lm Studio und das dauert dann halt sind 6 Gigabyte oder die darunter oder 5 Gigabyte die runtergeladen werden und wenn das fertig ist dann starte ich meinen Chat, wähle mein Modell aus und wups dann habe ich ein Chat Fenster und kann dann Fragen stellen, so auch wie ein Chat GPS und bekomme dann antworten und kann mir die Antworten angucken und sagen bevor gefallen die mir da gefallen die mir nicht und ich muss sagen die haben mir sehr gefallen. Zum einen geht das ganz schnell relativ schnell, also kommt ein bisschen darauf an. Was ihr für n Rechner natürlich habt. Also bei mir ist es so, ich sag mal n Chat GPT 4. Zeitrahmen, also ja, etwa in dieser Art hat es bei mir auf mein m 1 mit 16 Gigabyte RAM tatsächlich auch gearbeitet, also völlig erträglich und man schaut sich das an. Natürlich habt ihr dann in diesem LM Studio auch die Möglichkeit halt diese Parameter, die man ja von diesen Sprachmodellen kennt, also wie mit wie hast du schön die Temperatur und lass mal kurz gucken. Tolerance und Penalty und so weiter an diesen Parametern, die kann man natürlich auch noch konfigurieren. Man kann auch noch die System und die User Prompts anpassen, aber ich bin da erstmal überall erstmal nur von den Basics den Standardeinstellungen ausgegangen und musste schon sagen, also das war jetzt ganz ganz passable Sachen und ich habe das halt, weil das auch gerade mein Spezialthema ist. Halt Auswertung von Video transkripten also wenn man. Ein How to Video auf Youtube gesehen hat sich einfach mal davon das Transkript ziehen. Und dann dieses Transkript jetzt in das Chatprogramm eingeben und sagen, bitte fass mir doch mal die 5 wichtigsten Themen da zusammen, oder das war jetzt n instructionvideo sag mir doch mal Schritt für Schritt, wie der Sprecher diesen Vorgang dort beschrieben hat. Und wenn man das halt in das in das prompt eingibt und das Transkript dazu reinpackt, dann bekommt man auch ne Antwort und die muss ich sagen. Also bei diesem Lama 3 Modell war die schon beeindruckend gut ne das für mich ist jetzt auch noch die Aufgabe diese Prompts noch ein bisschen zu optimieren, also man kriegt ja dann so man muss ja ein bisschen arbeiten damit um zu sehen was dabei rauskommt vom Ergebnis her, aber das ist schon richtig cool, was mich echt richtig gut fand ist so dieses Erstellen von Personas, wenn man sagen Gutes prompt hat, weil man sagt ich hätte gerne eine Persona mit folgenden Eigenschaften erstellen mir die doch mal so richtig dazu. Das funktioniert gut, was ich als anderes noch gemacht habe. Ich habe mir Testdaten erstellen lassen für Chatprotokolle von einer Customer Hotline und auch das ist richtig, richtig gut geworden bei Lama 3 übrigens auch und nicht nur in Englisch, sondern auch in Deutsch recht ordentlich geworden muss. Definitiv nicht dahinter verstecken, als wenn ich das jetzt mit dem Chat GBT 3 gemacht hab. Bei Chat GPT 4 würde ich sagen mit meiner subscription die ich da hab und hätte das über die über den Chat gemacht, ich vermute mal die Antworten wären noch n bisschen besser gewesen, was aber für den Zweck für die ich sie einsetzen würde überhaupt nicht mehr nötig gewesen wäre, das soll das Häubchen was oben drauf ist und ich glaube, dass da auch so ein Lama 3 Modell was ich bei mir lokal habe echt präziser wirkt und wenn ich dann jetzt noch mal bei der Temperatur ein bisschen dran schraube und das Modell sage. Weniger. Fantasie, sondern mehr Präzision. Dann wird das auch noch besser und das kann man dann locker ausfallen. Das läuft halt alles lokal auf meinem Rechner. Und ich kann mir dann die Ergebnisse aus dem Chat raus kopieren und sie an anderer Stelle weiterverwenden. Und das zweite, was sie mit so einem LM Studio machen kann, was natürlich dann noch cooler ist, ist, man kann in einen Server Modus gehen, dann heißt das. Hab ich start, ich halt quasi NAPI auf meinem Rechner zu diesem Modell und diese API kann ich genauso ansprechen wie die Open AIAPI. Das heißt wenn ich zum Beispiel ein Skript hätte, oh ich hab ein Skript in Python geschrieben, mit dem ich zum Beispiel ein Transkript nach open AI schicke und sage, bitte fasse mir dieses Transkript zusammen mit folgenden Voraussetzungen, suche raus was die. 100 Worten, Was die Kernbotschaft dieses Videos ist, dann sage mir detailliert, was waren die Topics, die besprochen wurden, gib mir ein paar Zitate daraus, gib mir ein paar best Practice daraus, mach ein paar Hashtags und stell noch mal 5 Fragen dazu, mit dem ich den Text weiter erschließen könnte, dann kriege ich das alles wunderbar von Jet GPT von Open AI quasi über die API wieder zurück. Jetzt kann ich aber einfach, indem ich einfach nur die URL für die API austausche, kann ich auch sagen, jetzt schickt diese Anfrage aus meinem Pythonscript nicht zurück nach. Open AI, sondern schick die einfach mal lokal an mein LM mit Studio, wo ich ja im Hintergrund mal Lama 3 Modell laufen hab und dann nimmt er dieses und die Ergebnisse der Rückführung sind natürlich nicht ganz so ausführlich, aber. Und das ist jetzt eigentlich meine Aufgabe. Das ist jetzt noch ein bisschen prompt schrauben, ich muss einfach jetzt nur noch mal sehen, was will ich denn jetzt wirklich haben, ich kann es zwick mich auch noch mal präziser. Darauf zu reagieren, was möchte ich gern aus diesem Transkript des Videos haben und was muss ich mir dann halt noch mal mein prompt schärfen und sehen, wie ich das noch verbessern kann. Das ist ja so, wie man auch übrigens Use Cases erstellt. Ja, wir sind schon fast bei Copilot Use Cases also aber das machen wir am nächsten oder übernächsten Ausgabe ja und dann ja und ich krieg dann die entsprechenden Ergebnisse raus und das ist total faszinierend wie gut das funktioniert natürlich jetzt, ich sag mal speziell weil Lama 3 halt auf. Diese sprach Key Use Cases trainiert ist und wenn ich einen solchen Use Case habe, kann ich das damit machen. So und das geht dann eben sogar noch einen Schritt weiter, weil heute beziehungsweise gestern hat Microsoft auch einen neue Version seines Phi Modell, also Phi wie die griechische Zahl. PHI 3 veröffentlicht und dieses Phi 3 Modell. Ich hatte mir das doch hier irgendwie schon mal rausgesogen genau das haben Sie, das ist speziell, das kommt in kleinen Bausteine in kleinen Häppchen, das sind so kleine Small Language Model, nicht large light sondern Small Language Model. Die Idee hinter diesen Modellen wie? Dass sie kleiner sind als die großen Modelle, so zum Beispiel dieses Phi 3 Mini, nur halb so groß wie ein vergleichbares Modell mit gleicher Leistung. Wenn ich das mal so zusammenfassen darf, war nicht ganz richtig, aber im Prinzip ist das so, also die sollen kleiner werden, trotzdem so leistungsfähig sein wie ein doppelt so großes Modell und sollen dann auch mal für spezielle Use Cases optimiert sein. Spezielle use Cases heißt, wenn ich so ein kleines Modell habe, dann kriege ich das auf dem Handy rauf, weil es zum einen weniger Speicher hat. Vielleicht, weil es auch Performanter ist, weil es schneller reagiert und auch vielleicht mit so einem Handy besser arbeiten kann. Darauf sind die optimiert und da hat Microsoft jetzt auch mehrere Varianten von diesem Feed 3 veröffentlicht, da gibt es ein 3 Billionen. Paare an Diversified 3 Small ist 7 Milliarden, Phi 3 Medium 14 Milliarden und das Phi 3 mini 3,8 Milliarden. Ja, dingenskirchen groß, also da so und dann hatte ich mir das heute morgen gedacht und hieß auch, ja, das ist auch Open Source, ich weiß nicht ob es Open Source ist, jedenfalls kriegt man es von den gängigen. Repositories wie Hugging, Face und so weiter kann man sich das Herunterladen. Haben auch schon freundliche Menschen da hochgeladen und ja, dann wollte ich das auch in meinem LMM Studio installieren, aber gab dann gleich irgendwo paar Fehlermeldungen und dann ging das nicht und dann war ich heute morgen traurig und frustriert und habe meinen Rechner wieder zugemacht und habe was anderes gemacht und dann lese ich heute Nachmittag auf linkedin einen Beitrag von Mike Martens, der gesagt hat bei mir läuft das aber ich musste genau dieses Modell nehmen und diese Variante dieses Modells und. Sich hey super, danke für den Tipp, habe mich gleich hingesetzt mir dann mal in LM Studio diese Variante rausgesucht, installiert und auch innerhalb von 2 Minuten also gut das Download hat vielleicht was zu singen, dieses 33 Gigabyte großer 2,83 Gigabyte groß. Hat irgendwie 2 Minuten gedauert, dann war das drin. Modell Angeschmissen, LMS Studio eingeladen, mein altes prompt was ich vorher auf das Lama 3 Modell abgeschickt habe, das gleiche Prop noch mal abgeschickt und ich bin echt hypnoger gekippt weil der Text dabei rauskam. War tatsächlich besser als der andere, er war ausführlicher, war auch schöner geschrieben, es war halt alles in Englisch, in Deutsch ist dieses Modell nicht ganz so gut, aber vom Englisch Text her war das war das richtig cool und vor. War es auch recht zackig und ja, und insofern kann ich jetzt zwischen diesen beiden Modellen hin und her schalten. Ich hab natürlich auch noch andere, ich hab ein Wizard LM und ich hab auch ein Mistral installiert, sodass man mit diesen verschiedenen Modellen dann lokal auf seinem Rechner spielen kann und kann dann immer sagen guck mal, ich hab jetzt hier ein prompt generiert und diesen prompt möchte ich mal mit meiner entsprechenden weiß ich mit meinem Transkript oder mit meiner Anforderung quasi mit den verschiedenen Modellen ausprobieren und guck mal was als Ergebnis soll was passt denn für mich am besten und das kann ich alles lokal spielen, das funktioniert auf. Diesem macbook pro m 1 was ich hier habe wirklich absolut performant und man ist überrascht und erstaunt was dahinter steckt. Ja, und insofern kann ich euch echt ermutigen, das vielleicht selber mal auszupolieren ich bin weder ein Dieb versteher wie solche Sprachmodelle gebaut werden und wie die erstellt werden, also im Prinzip weil sie schon was, aber ich könnte das nicht selber machen, aber es sind ja freundliche Instanzen, die da Hunderte von Milliarden für Millionen. Wurden Dollar investieren, um solche Modelle zu trainieren, sie dann über Open Source oder zur Verfügung stellen? Ich kann mir die innerhalb von ein paar Minuten auf meinen Rechner laden, ich hab NLM Studio mit dem ich dann quasi automatisch ohne noch ne Zeile Code oder was zu programmieren ne chatumgebung habe, kann mich dann an die das basteln meiner Prompts wagen und kann einfach sehen was da Ergebnisse rauskommen das mach ich alles lokal bei mir es geht nichts übers Internet raus und für und das wenn man das mal zusammenfassen speziell jetzt für diese Use Cases also wie gesagt das larmodell 12 use cases auf die es optimiert ist und auch dieses. Fi 3 Modell ist auch optimiert und zwar sind das auch übrigens Dinge, da kann man auch noch mal sich einen Artikel zu durchlesen wie dieses Modell trainiert worden ist. Man hat da ZB. Märchensynthetisch erstellen lassen, um die als Trainingsmodell zu verwenden, als Trainingsdaten zu verwenden, und man hat dann glaube ich auch nochmal, wenn ich das richtig irgendwo gelesen habe. Mit 10000000 Human Annotations in dieses Training des Modells eingebaut. Das heißt, das Modell ist nicht nur automatisch trainiert worden, sondern auch noch mal von Menschenhand mit 10000000 Anmerkungen. Versehen werden die ja gesagt haben. Das ist gut, das ist schlecht, das ist besser das. An da merkt man schon, dass diese Modelle jetzt einfach nicht mehr so vielleicht die ersten GPT Modelle kommen. Saugen wir mal das Internet ab, egal was da reinkommt, sondern man jetzt schon sehr fokussiert darauf geht, sagt okay was ist der Verwendungszweck dieses Modells, möchte ich zum Beispiel möglichst klein haben und möglichst performant, damit es auf dem Handy läuft und trotzdem gerade auf dem Handy, wo ich viel sprachinteraktion habe, Anfragen, da würde ich wahrscheinlich keinen Roman drauf schreiben, aber da werde ich wahrscheinlich Alltagsfragen gut beantworten müssen oder ähnliches oder geht es mir eher darum, wie auf dem Lama 3 Modell? Ja, Meter im Moment noch trainiert mit den 400 Milliarden. Informationen, die da abgespeichert sind, dass dann natürlich noch mal ganz andere Möglichkeiten bei bei Kreativität und so weiter macht, ist unterschiedlich. Das wird auch auf meinem Rechner gar nicht mehr laufen, aber darauf werden die trainiert und dann eben für diese speziellen Use Cases auch schon optimiert mit Feintuning was dahinter steht, insofern kriegt man da schon spezielle gut vorgefertigte Modelle, die wie aus meiner eigenen Praxis ich jetzt bestätigen kann, doch echt richtig, richtig. Spannende Ergebnisse liegen. Es liegt jetzt, glaube ich, an mir. Mit rauszufinden, mit welchen Prompts kann ich das ganze jetzt noch entsprechend? Ach so, vielleicht noch mal zum Abschluss zu dieser Servergeschichte was ich gesagt hab, wie gesagt ich hab Python Skripte die jetzt lokal mein Modell einfach als Backend benutzen über die und dazu muss man auch tatsächlich kein Programmierer sein. Diese ganzen Pythons Skripte die ich da habe. Die hab ich mir alle, ohne tatsächlich jemals in Python originär programmiert zu haben, mit Hilfe des Github co Pilots in ein paar längeren Sessions mir zusammenbauen lassen und die funktionieren auch sehr gut. So mit anderen Worten, das war mehr so. Die Heimwerkeredition für Sparfüchse denn letztlich die 100 Milliarden Millionen, die in die Entwicklung dieser Modelle gesteckt werden, die müssen sie sich auch für Rentieren für euch rentieren sich, weil ihr könnt die Modelle kostenfrei nutzen und könnt damit arbeiten. Meine Frage an euch wäre, ich würde habe das auch gerade auf linkedin nochmal gepostet, ich würde wenn Interesse besteht auch gern dazu mal ein Live Event machen um euch das dann mal in einer Live Session ein bisschen ausführlicher zu erklären. Wenn ihr da Interesse daran habt, dann schreibt einfach mal was in die Kommentare oder antwortet Halt über mein LINKEDIN Profil. Darauf würde mich freuen und dann machen wir das mal in diese Richtung. So, das war heute ein bisschen andere your copalizession, aber vielleicht. Ein ein kleines, eine kleine Idee zum Abschluss. Was mir an diesem ganzen System übrigens auch gefällt, ist, dass man ein noch besseres Verständnis dafür bekommt, wieso diese Technologie im Hintergrund ein bisschen funktioniert. Und wie auch die einzelnen Modelle reagieren, was es da für Abstufungen gibt und ähnliches. Also es gibt ein bisschen Hintergrundwissen, was man jetzt vielleicht in der täglichen Arbeit mit dem Word Coupilate nicht unbedingt braucht, aber. Wenn man generell, so Microsoft 365 Copilot arbeitet und überlegt, was kann ich denn damit alles machen? Was gibt es denn für Ideen, warum fokussieren sie sich da zum Beispiel auf 12 verschiedene Use cases, kann ich das bei mir auch irgendwie nutzen, dann gibt es doch noch mal ein ganz gutes Verständnis und. Man muss echt kein Experte sein, um das Nutzen zu können. Ich bin es in dem Sinne auch nicht, sondern ich hab das mehr oder minder so in einer halben Stunde mal alles zusammen geklöppelt und es läuft und es hilft richtig, richtig spannend. So in diesem Sinne viel Spaß auf eurer eigenen Reise und wir hören uns in der nächsten Ausgabe wieder und bis dahin freut mich, wenn ihr diesen Podcast teilt. Wenn ihr auch ein Like hinter Leerlasst und wenn ihr dir auf den Plattformen Videos hört, auch vielleicht das ganze noch abonniert und mir dann noch Feedback gibt und dann bin ich happy und freue mich und freue mich, wenn ich euch beim nächsten Mal wieder mit Rat und Tat zur Verfügung stehen, bis dann bis zum nächsten Mal. Tschüss. YourCopilot der Podcast, der hilft, die künstliche Intelligenz in der Microsoft 365 Welt zu verstehen und produktiv anzuwenden. Mit eurem Co Piloten Michael Greth.