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Schulungsübersicht

Einführung in das fortgeschrittene Prompt Engineering

  • Die Bedeutung von Prompts für das DeepSeek LLM verstehen
  • Wie die Struktur eines Prompts Einfluss auf KI-Antworten hat
  • Vergleich zwischen den Verhalten von DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 sowie anderen LLMs bei der Prompt-Verarbeitung

Gestaltung effektiver Prompts

  • Präzise und strukturiert formulierte Prompts entwerfen
  • Techniken zur Steuerung von Ton, Länge sowie Format der Antworten
  • Umgang mit vagen oder offenen Fragestellungen

Optimierung von KI-Antworten

  • Prompts gezielt für spezifische Aufgaben anpassen
  • Einstellung von Temperatur-Parametern und maximaler Tokenzahl zur Steuerung der Antwort
  • Nutzung von Systemnachrichten sowie rollenbasierten Prompting-Methoden

Kontextverwaltung und Prompt-Kettenbildung

  • Erhalt des Kontexts bei mehreren KI-Interaktionen sicherstellen
  • Prompt-Ketten als Mittel zur Steuerung komplexer Aufgaben nutzen
  • Anwendung von Gedächtnis- und Referenzmechanismen in langfristigen Dialogverläufen

Bias-Reduktion und Erhöhung der Zuverlässigkeit von KI-Systemen

  • Erkennung sowie Minimierung möglicher Bias-Effekte im erzeugten Text
  • Sicherstellung der sachlichen Richtigkeit bei generierten Antworten
  • Ethische Aspekte des Prompt Engineerings berücksichtigen

Testung und Bewertung von Prompt-Leistungsfähigkeit

  • Messung der Qualität sowie Konsistenz von KI-Antworten
  • Automatisierung von Test- und Evaluationsverfahren für Prompts
  • Praxisbeispiele erfolgreicher Prompt-Engineering-Ansätze analysieren

Einsatz optimierter Prompts in KI-basierten Anwendungen

  • Integration von verbesserten Prompts in geschäftliche Arbeitsprozesse
  • Optimierung von chatbasierten Assistenten sowie Automatisierungswerkzeugen
  • Skalierung von Prompt-Strategien auf verschiedene Einsatzbereiche

Aktuelle Trends im Bereich des Prompt Engineerings

  • Neuentwicklungen bei LLMs und deren Einfluss auf Optimierungsmethoden
  • Möglichkeiten der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI durch gezieltes Prompt-Design
  • Zukünftige Innovationen zur präziseren Kontrolle von KI-generiertem Inhalt

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Erfahrung mit großen Sprachmodellen (LLMs) sowie KI-APIs
  • Gute Kenntnisse einer Programmiersprache (z. B. Python oder JavaScript)
  • Grundlegendes Verständnis von NLP sowie Techniken zur Texterzeugung

Zielgruppe

  • KI-Ingenieure, die mit LLM-basierten Anwendungen arbeiten
  • Entwickler, die KI-gestützte Arbeitsabläufe optimieren wollen
  • Datenanalysten, die Ergebnisse von KI-Modellen verbessern möchten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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