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Schulungsübersicht

Einführung in das fortgeschrittene Prompt-Engineering

  • Verständnis der Rolle von Prompts in DeepSeek LLM
  • Wie die Prompt-Struktur KI-generierte Antworten beeinflusst
  • Vergleich von DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 und anderen LLMs im Hinblick auf das Prompt-Verhalten

Entwicklung effektiver Prompts

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

Optimierung der KI-Antworten

  • Fine-Tuning von Prompts für spezifische Aufgaben
  • Anpassung der Temperatur- und Max-Token-Werte zur Steuerung der Antwort
  • Nutzung von Systemnachrichten und rollenbasiertem Prompting

Kontextverwaltung und Prompt-Verkettung

  • Beibehaltung des Kontexts über mehrere KI-Interaktionen hinweg
  • Verkettung von Prompts zur Führung komplexer Aufgaben
  • Einsatz von Speicher- und Referenztechniken in langen Gesprächen

Reduzierung von Bias und Verbesserung der KI-Zuverlässigkeit

  • Erkennung und Abschwächung von Voreingenommenheiten in KI-generierten Ausgaben
  • Sicherstellung der faktischen Genauigkeit von KI-Antworten
  • Ethische Aspekte des Prompt-Engineerings

Testen und Evaluieren der Prompt-Leistung

  • Messung der Qualität und Konsistenz der KI-Antworten
  • Automatisierung des Testens und Bewertens von Prompts
  • Fallstudien effektiver Prompt-Engineering-Strategien

Bereitstellung KI-gestützter Anwendungen mit optimierten Prompts

  • Integration verfeinerter Prompts in Unternehmens-Workflows
  • Optimierung von KI-gestützten Chatbots und Automatisierungstools
  • Skalierung von Prompt-Strategien für verschiedene Anwendungsfälle

Aktuelle Trends im Prompt-Engineering

  • Fortschritte bei LLMs und Techniken zur Prompt-Optimierung
  • Gemischte KI-Mensch-Zusammenarbeit durch Prompt-Engineering
  • Zukünftige Innovationen in der Kontrolle von KI-generierten Inhalten

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Erfahrung mit Large Language Models (LLMs) und KI-APIs
  • Kenntnisse in einer Programmiersprache (z. B. Python, JavaScript)
  • Grundlegendes Verständnis von NLP und Textgenerierungstechniken

Zielgruppe

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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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