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Schulungsübersicht

Einführung in das erweiterte Prompt Engineering

  • Verständnis der Rolle von Prompts bei DeepSeek LLM
  • Wie die Struktur des Prompts die KI-generierten Antworten beeinflusst
  • Vergleich von DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 und anderen LLMs hinsichtlich des Prompt-Verhaltens

Entwicklung effektiver Prompts

  • Formulierung präziser und strukturierter Prompts
  • Techniken zur Steuerung von Tonfall, Länge und Format
  • Umgang mit mehrdeutigen und offenen Fragen

Optimierung der KI-Antworten

  • Fine-Tuning der Prompts für spezifische Aufgaben
  • Anpassung von Temperatur und maximaler Token-Anzahl zur Steuerung der Ausgabe
  • Einsatz von Systemmeldungen und rollenbasiertem Prompting

Kontextmanagement und Prompt Chaining

  • Aufrechterhaltung des Kontexts über mehrere KI-Interaktionen hinweg
  • Verknüpfung von Prompts, um komplexe Aufgaben zu steuern
  • Nutzung von Speicher- und Referenzmethoden bei langen Gesprächen

Verringerung von Verzerrungen und Verbesserung der KI-Zuverlässigkeit

  • Erkennen und Mildern von Verzerrungen in KI-generierten Ausgaben
  • Sicherstellung der faktischen Richtigkeit der KI-Antworten
  • Ethische Aspekte im Prompt Engineering

Testen und Bewerten der Prompt-Performance

  • Messung der Qualität und Konsistenz der KI-Antworten
  • Automatisierung von Tests und Bewertungen der Prompts
  • Case Studies zu effektiven Prompt-Engineering-Strategien

Bereitstellung von KI-gestützten Anwendungen mit optimierten Prompts

  • Integration verfeinerter Prompts in Unternehmensworkflows
  • Optimierung von KI-gesteuerten Chatbots und Automatisierungstools
  • Skalierung der Prompt-Strategien für verschiedene Anwendungsfälle

Aktuelle Trends im Prompt Engineering

  • Neuerungen bei LLMs und Techniken zur Prompt-Optimierung
  • Hybride Zusammenarbeit zwischen KI und Mensch durch Prompt Engineering
  • Zukünftige Innovationen in der Steuerung KI-generierter Inhalte

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Erfahrung mit Large Language Models (LLMs) und KI-APIs
  • Sicherer Umgang mit einer Programmiersprache (z. B. Python, JavaScript)
  • Grundkenntnisse in NLP- und Textgenerierungstechniken

Zielgruppe

  • KI-Ingenieure, die mit LLM-basierten Anwendungen arbeiten
  • Entwickler, die KI-gestützte Workflows optimieren
  • Datenanalysten, die KI-generierte Outputs verfeinern
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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