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 Dauer 14 Stunden

Schulungsübersicht

Einführung in das Prompt Engineering mit Ollama

  • Verständnis der Möglichkeiten und Grenzen von Ollama
  • Grundprinzipien des Prompt Engineering
  • Erkundung der Dynamik zwischen Prompt und Antwort

Priming und Anweisungsdesign

  • Definition rollenbasierter Anweisungen
  • Optimierung anfänglicher Prompts für aufgabenbezogene Ausgaben
  • Fallstudien zu effektivem Priming

Chain-of-Thought und Reasoning-Prompts

  • Förderung schrittweise logischer Schlussfolgerungen
  • 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 durch Vorlagen

Strategien für Kontextfenster

  • Verwaltung begrenzter Kontextfenster
  • Zusammenfassung und Kontextreduzierung
  • Techniken mit gleitenden Fenstern und speicherbasierten Ansätzen

Mehrstufiges Prompting

  • Verkettung von Prompts für komplexe Aufgaben
  • Aufbau von Pipelines mit Zwischenausgaben
  • Iterative Verfeinerung und Feedbackschleifen

Bewertung und Optimierung

  • Definition von Erfolgsmetriken für Prompts
  • Systematisches A/B-Testing von Promptstrategien
  • Kontinuierliche Verbesserung von Prompting-Methoden

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegendes Verständnis großer Sprachmodelle
  • Erfahrung mit Python-Programmierung
  • Vertrautheit mit promptbasierten Interaktionen

Zielgruppe

  • Prompt-Engineer
  • Entwickler
  • Produktmanager, die mit Ollama experimentieren

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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