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Nicht alles braucht LLMs: Boosting, Embeddings und Regeln gewinnen in der Produktion

Auf der UWDC 2026 diskutierten Experten, wann Aufgaben effektiver mit klassischem maschinellem Lernen statt mit großen Sprachmodellen gelöst werden. Die Teilnehmer waren sich einig, dass in der Produktion hybride Architekturen, in denen Regeln, ML und LLMs zusammenarbeiten, oft die Nase vorn haben, während reine LLMs aufgrund von Halluzinationen, Kosten und Validierungskomplexität scheitern.

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