Schulungsübersicht

Einführung in Fortgeschrittene Prompt Engineering

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

Entwerfen effektiver Prompts

  • Präzise und strukturierte Prompts entwerfen
  • Techniken zur Kontrolle von Ton, Länge und Format
  • Umgang mit zweideutigen und offenen Fragen

Optimieren von KI-Antworten

  • Feinabstimmung von Prompts für bestimmte Aufgaben
  • Anpassen der Temperatur und der maximalen Token für die Antwortkontrolle
  • Verwendung von Systemmeldungen und rollenbasierten Prompts

Kontext Management und Prompt Chaining

  • Aufrechterhaltung des Kontexts über mehrere KI-Interaktionen hinweg
  • Verkettung von Prompts zur Steuerung komplexer Aufgaben
  • Verwendung von Gedächtnis- und Referenztechniken in langen Gesprächen

Verringerung von Verzerrungen und Verbesserung der KI-Zuverlässigkeit

  • Erkennen und Abschwächen von Verzerrungen in KI-generierten Ergebnissen
  • Sicherstellung der sachlichen Richtigkeit von KI-Antworten
  • Ethische Überlegungen bei der Entwicklung von Prompts

Testen und Auswerten der Prompt-Leistung

  • Messung der Qualität und Konsistenz von KI-Antworten
  • Automatisiertes Testen und Bewerten von Prompts
  • Fallstudien zu effektiven Prompt-Engineering-Strategien

Einsatz von KI-gesteuerten Anwendungen mit optimierten Prompts

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

Aufkommende Trends in Prompt Engineering

  • Fortschritte bei LLMs und Prompt-Optimierungstechniken
  • Hybride KI-Mensch-Zusammenarbeit durch Prompt-Engineering
  • Zukünftige Innovationen bei der Kontrolle von KI-generierten Inhalten

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Erfahrung mit großen Sprachmodellen (LLMs) und KI-APIs
  • Beherrschung 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 Arbeitsabläufe optimieren
  • Datenanalysten, die KI-generierte Ergebnisse verfeinern
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

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