Ich werde Mixture of Experts, Cot Reasoning, Quantization LLMs aufbauen

Die meisten Leute, die "LLM-Projekte" bauen, rufen die API von OpenAI an und integrieren sie in eine Chatbot-Oberfläche. Das ist keine LLM-Entwicklung, sondern nur die Verbindung.

Ich arbeite im Hintergrund: Architektur, Reasoning und Optimierung. Wenn du etwas brauchst, das über einen Prompt-Wrapper hinausgeht, ist das hier dein Service.

Was ich tatsächlich baue:

Mixture of Experts (MoE) Sparse Expert Routing, Gating-Netzwerke, Load-Balancing-Verluste, maßgeschneiderte MoE-Schichten, die von Grund auf neu gebaut oder auf bestehenden Architekturen feinjustiert werden

Chain-of-Thought Reasoning CoT/ToT-Prompting-Pipelines, Selbstkonsistenz-Decoding, Reasoning-Distillation in kleinere Modelle, Schritt-Verifikation und Reward-gesteuertes Reasoning

Quantisierung INT8/INT4-Quantisierung, GPTQ, AWQ, QLoRA, GGUF-Konvertierung für lokale/Edge-Deployment, Benchmarking von Genauigkeit-zu-Geschwindigkeit-Abwägungen, bevor du dich für eine Lösung entscheidest

Auch abgedeckt: Feinabstimmung (LoRA/QLoRA), Modellkompression, Inferenzoptimierung und Deployment auf eingeschränkter Hardware.

Warum das wichtig ist:

Ein Modell, das gut reasoning kann, aber auf deiner Hardware nicht läuft, ist nutzlos. Ein quantisiertes Modell, das schnell, aber dumm ist, ist noch schlechter. Ich baue für die tatsächliche Einschränkung, die du löst – Kosten, Latenz, Genauigkeit oder alle drei, nicht nur das, was gerade auf Twitter im Trend liegt.