Added some links

- Werden die Dialoge besser mit einem Beispiel?

- AF: Add: Erreichen wir die Qualität vergleichbarer Arbeiten/existierender Trainingsdaten bzgl. automatisierter Metriken?

- Generierung von negativen Beispielen mit zusätzlichen Verhaltensmuster-Vorgaben

  AF: würde ich nicht prioriesieren, zugunsten anderer Optionen unten:

  [AF: würde ich nicht prioriesieren, zugunsten anderer Optionen unten:]

  - "System: Sei unhöflich"

  - "User: Wechsel random das Thema"

  - ...

## Ressourcen

### Multi-Agent

- [LangChain Multi-Agent Guide](https://python.langchain.com/docs/modules/agents/)

- [Langroid - Multi-Agent framework](https://github.com/langroid/langroid)

### Local LLM

- [LangChain local LLM Guide](https://python.langchain.com/docs/guides/local_llms)

### Computing

- Local PC (3080 10GB)

- AF: to my knowledge the model suffers from missing regulation (safeguards)

- LFC: Safeguards sind in unserem Kontext weniger wichtig, da wir den Task vorgeben; Wilde Spekulationen/Halluzinationen sollten von unseren Metriken als solche erkannt werden

- AF: [here] some critical voices (haven't tested LLama 2 for comparison)

- LFC: Ein 7B Parameter Modell mit einem 1.76T Parameter Modell zu vergleichen, ist interessant. Wir erwarten keine GPT-4 Qualität von diesen kleinen Modellen.

- LFC: Ein 7B Parameter Modell mit 4-Bit Präzision mit einem 1.76T Parameter Modell wie GPT-4 nicht zu vergleichen. Wir erwarten keine GPT-4 Qualität von diesen kleinen Modellen.

##### T5