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Schulungsübersicht
Einführung in das Prompt-Engineering mit Ollama
- Die Fähigkeiten und Grenzen von Ollama verstehen
- Grundprinzipien des Prompt-Engineerings
- Dynamik zwischen Prompts und Antworten erkunden
Priming sowie Gestaltung von Instruktionen
- Erstellung rollenspezifischer Anweisungen
- Optimierung initialer Prompts für zielgerichtete Ausgaben
- Fallbeispiele erfolgreicher Priming-Techniken
Denkprozess-orientierte und logische Prompts
- Anregung zu schrittweiser, logischer Problemlösung
- Gestaltung strukturierter logischer Abläufe
- Ausgewogene Balance zwischen Detailliertheit und Präzision
Prompt-Vorlagen und deren Wiederverwendbarkeit
- Entwicklung wiederverwendbarer Prompt-Strukturen
- Dynamische Einbindung von Kontextinformationen
- Skalierung des Prompt-Engineerings mittels Vorlagen
Strategien zur effizienten Nutzung begrenzter Kontextfenster
- Umgang mit beschränkten Kapazitäten der Kontexteinstellungen
- Zusammenfassung sowie Reduktion des Kontextinhalts
- Verwendung von Schiebefenstertechniken und kontextbezogener Speicherlösungen
Mehrstufiges Prompt-Design
- Verknüpfung mehrerer Prompts für komplexe Aufgabenstellungen
- Entwicklung von Pipelines unter Einbezug Zwischenergebnisse
- Iterative Verbesserung sowie Feedback-Mechanismen
Bewertung und Optimierung von Prompts
- Bestimmung geeigneter Erfolgskriterien für Prompts
- Systematische A/B-Tests verschiedener Prompt-Strategien
- Kontinuierliche Weiterentwicklung der eingesetzten Techniken
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse über große Sprachmodelle
- Erfahrung in der Programmierung mit Python
- Vertrautheit mit Interaktionen auf Basis von Prompts
Zielgruppe
- Prompt-Engineers
- Entwickler
- Produktmanager, die Ollama ausprobieren möchten
14 Stunden