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Schulungsübersicht

Einführung in das Prompt Engineering mit Ollama

  • Verständnis der Möglichkeiten und Grenzen von Ollama
  • Prinzipien des Prompt Engineering
  • Erforschung der Dynamik zwischen Prompt und Antwort

Priming und Instruction Design

  • Definition rollenbasierter Anweisungen
  • Optimierung von Eingangs-Prompts für aufgaben spezifische Ausgaben
  • Fallstudien zu wirksamem Priming

Chain-of-Thought und Reasoning Prompts

  • Förderung des schrittweisen Denkens
  • Gestaltung strukturierter logischer Abläufe
  • Balance zwischen Ausführlichkeit und Präzision

Prompt-Vorlagen und Wiederverwendbarkeit

  • Design wiederverwendbarer Prompt-Frameworks
  • Dynamische Einfügung von Kontext
  • Skalierung des Prompt Engineering mit Vorlagen

Strategien für den Context Window

  • Verwaltung begrenzter Context Windows
  • Zusammenfassung und Reduktion des Kontexts
  • Schiebefenster-Techniken und Gedächtnis-basierte Methoden

Multi-Stufen-Prompting

  • Verknüpfung von Prompts für komplexe Aufgaben
  • Aufbau von Pipelines mit Zwischenausgaben
  • Iterative Verfeinerung und Feedback-Schleifen

Evaluierung und Optimierung

  • Definition von Erfolgskriterien für Prompts
  • Systematisches A/B-Testing von Prompt-Strategien
  • Kontinuierliche Verbesserung der Prompting-Methoden

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis von großen Sprachmodellen
  • Erfahrung in der Python-Programmierung
  • Vertrautheit mit promptbasierten Interaktionen

Zielgruppe

  • Prompt Engineers
  • Entwickler
  • Produktmanager, die mit Ollama experimentieren
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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