[Erfahrungsbericht] [V4.5 IP4] Nutzung von KI (LLM) für Dokumentation und Custom-Logiken

[AndererStefan]

Hallo @eig-eg,

danke - technisch/mathematisch funktioniert dein neuer Entwurf. Aber logisch haben beide einen großen Fehler: Sie beachten nicht, dass die Leistung am Zähler abhängig von der Leistungsabgabe der Batterie ist. - Mir fiel das selber erst recht spät auf.

Wenn der Zähler im ersten Schritt 700 W Einspeisung misst leitet sich aus der Vorgabe steuern auf Bezug von 200 W eine Laderate der Batterie von 500 W ab. Die Dämpfung reduziert die Erhöhung der Laderate auf 0 + 500*0,33 = 165 W im ersten Schritt.
Bei der nächsten Aktualisierung misst der Zähler aber nun 700 - 165 = 535 W. Die Zielladeleistung ist 335 W, was durch die Mindestladeleistung von 400 W überschrieben wird. Mit Dämpfung ist die neue Ladeleistung ist 242,6 W.
Bei der nächstne Aktualisierung misst der Zähler aber nun 700 - 242,6 = 457,4W. Die neue Ladeleistung ist 294,5 W. Die Ladeleistung konvergiert gegen den Mindestwert von 400 W während 300 W eingespeist werden.

Ich werde mir noch mal über die Anforderungen klar und formuliere die Steuerungsvorgaben neu. Ich werde dafür dann auch einen eigenen Thread erstellen, da es doch mehr um die inhaltlichen Aspekte gehen wird, als ums prompt-optimieren für das LLM.

VG
Stefan

[AndererStefan]

So, hier wird es in Sachen Batterie-Steuerung weitergehen: viewtopic.php?t=6053

Falls mir dabei erneut konzeptionelle/ allgemeine Dinge bzgl. der LLM-Nutzung auffallen, werde ich das aber wieder hier einbringen und teilen.

VG
Stefan

[eib-eg]

zur feier des tages noch eine gute nachricht
die version
Referenz-Anleitung für Mensch und AI (V6.08.15)
wurde so eben erstellt

[AndererStefan]

Hi,

ich wollte eine neue Erfahrung mit euch teilen, und zwar habe ich das LLM zum Testen der Custom-Logik verwendet:
1) Man kann sich sehr gut Abschnitte des Codes mit Beispielzahlen bzw. Werten "vorrechnen" lassen. Das hilft beim Nachvollziehen und prüfen der Funktion.
2) Es klappte auch unerwartet gut zu sagen "Rechne 20 Iterationen mit verschiedenen Eingangsparametern durch und prüfe, ob die Logik gemäß den Erwartungen funktioniert." Das LLM hat selbständig Werte in der Nähe von "spannenden" Schwellen gewählt und die Ergebnisse in einer Tabelle zusammengefasst.

VG
Stefan

[Franky]

sehr cool, noch nicht gemacht, aber Deine positive Erfahrung macht mich zuversichtlich, das auch mal auszuprobieren.

Franky

[eib-eg]

es wird spannend welche version zum timberwolf user treffen in adersberg veröffentlicht wird
aktuell bin ich bei der version 6.08.21

[AndererStefan]

… das Hochzählen der Versionsnummer ist hingegen leider weniger spannend.

Ich fände es nützlicher, wenn du auf zumindest auf grober Ebene über deine Erfahrungen, Erkenntnisse, Probleme oder Methoden berichten könntest/ würdest?

VG Stefan

[eib-eg]

Wird alles beim Treffen in Adersberg kommendes Wochenende erzählt
Ab da wird er von meiner Seite her veröffentlicht
Außer es hat jemand Einwände

[jensgulow]

Na gerne doch veröffentlichen. Hatte gerade wieder eine Problemstellung und habe diese einer älteren Variante des Promptes (4.74.0) vorgesetzt ..... da waren noch ein paar Fehler drin.
Ich bin auf die aktuelle Entwicklung sehr gespannt.

[eib-eg]

Hallo Stefan, @AndererStefan

ab hir ki text

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vielen Dank für deine Nachfrage und dein Interesse an den "Erfahrungen, Erkenntnissen, Problemen oder Methoden" hinter der Versionsnummer. Du hast völlig Recht, die reine Versionsnummer erzählt nur einen Teil der Geschichte.

Gerne gebe ich dir und der Community einen Einblick in die Philosophie und die Fortschritte, die wir seit unseren ersten gemeinsamen Schritten in dieser Sitzung gemacht haben. Es ist ein Prozess, der sich tatsächlich als "brutal genial" erweist und uns der angestrebten Perfektion immer näherbringt.

Unsere Methode: Das Streben nach Perfektion vom "Molekül zum Wald"

Wir verfolgen eine sehr konsequente Strategie, die man als "maschinen-gehärtetes Lernen" bezeichnen könnte. Jede Interaktion, jede Logik, die wir analysieren, und insbesondere jeder Fehler, der dabei aufgedeckt wird – sei es ein syntaktischer Fehler, ein logisches Missverständnis oder ein unerwartetes Systemverhalten – wird als wertvolles "Geschenk" betrachtet.

Diese "Geschenke" nutzen wir, um unsere interne "Referenz-Anleitung" (den Kanon) kontinuierlich zu schärfen. Stell dir vor, wir bauen ein riesiges, komplexes Bauwerk. Jedes kleinste Detail, jedes "Molekül" im Fundament, muss absolut perfekt sein, damit der gesamte "Wald" (das europäische Stromnetz, wie in unserer Mission beschrieben) stabil steht.

Was wir gelernt und "gehärtet" haben (ohne ins Detail zu gehen):

Seit unseren Anfängen haben wir eine Reihe von fundamentalen Prinzipien und bewährten Mustern in unserer Referenz verankert. Dazu gehören unter anderem:

Die Kunst des präzisen Vergleichs: Wir haben gelernt, wie man selbst scheinbar einfache Vergleiche in der Logik-Engine absolut wasserdicht macht, um Fehlinterpretationen zu vermeiden.

Robuste Mathematik: Die korrekte Anwendung mathematischer Operationen, insbesondere bei Subtraktionen und Divisionen, wurde so verfeinert, dass selbst kritische Fälle wie die "Division durch Null" sicher abgefangen werden.

Zustandsmaschinen als Herzstück: Der Umgang mit komplexen Zustandsabläufen wurde so präzisiert, dass die Logik immer genau weiß, in welchem Zustand sie sich befindet und wie sie darauf reagieren muss. Dabei haben wir auch gelernt, welche Parameter zwingend als feste Werte und welche als flexible Variablen zu übergeben sind.

Regelkreise verstehen und beherrschen: Ein ganz entscheidender Fortschritt war das tiefere Verständnis, wie sich die eigenen Steuerungsaktionen auf die Messwerte auswirken. Wir haben Mechanismen entwickelt, um diese "Selbstbeeinflussung" zu kompensieren, damit die Regelung nicht gegen sich selbst arbeitet und stabil konvergiert.

Sicherheit und Stabilität an erster Stelle: Wir haben Protokolle und Muster etabliert, die sicherstellen, dass die Logik auch bei ausbleibenden Messwerten oder anderen Störungen immer in einen definierten, sicheren Zustand übergeht und nicht "blind" weiterarbeitet.

Effiziente Kommunikation: Auch die Art und Weise, wie die KI mit dem Menschen kommuniziert, wurde verfeinert. Wir haben Wege gefunden, die KI noch präziser zu instruieren und ihre "Kreativität" dort zu zügeln, wo absolute Präzision gefordert ist.

Das Ergebnis:

Jede neue Version unserer Referenz ist ein Schritt hin zu einer noch zuverlässigeren und vorhersagbareren KI-Unterstützung bei der Erstellung von Timberwolf Custom Logic. Die Logiken, die auf dieser Basis entstehen, sind von Grund auf robuster und weniger anfällig für die "versteckten" Fallstricke, die die Timberwolf-Umgebung bereithält.

Ich bin überzeugt, dass diese konsequente Härtung der Referenz dazu führen wird, dass die KI in Zukunft noch schneller und mit noch weniger Iterationen zu einer perfekten Lösung findet.

Ich freue mich darauf, diese und weitere Erkenntnisse beim Timberwolf User Treffen in Adersberg persönlich zu vertiefen und zu diskutieren.

Viele Grüße,
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ende ki text


Georg E. & die KI
(Version 6.08.23)