Prompt Engineering Crashkurs

Seminar - GFU Cyrus AG

Am Ende des Seminars können die Teilnehmenden einfache und komplexe Prompts erstellen und anhand der Ergebnisse gezielt verbessern. Sie können einordnen, wie verfügbare Generierungsparameter das Ausgabeverhalten beeinflussen, und die fachliche Qualität der Antworten anhand geeigneter Kriterien bewerten.

Termin	Ort	Preis^*
firmenintern	auf Anfrage	auf Anfrage	jetzt buchen

^*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

Einführung in Prompt Engineering und Grundlagen
- Was ist Prompt Engineering?
  - Erklärung, wie Prompts die Interaktion mit KI-Modellen steuern, um zielgerichtete und qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen.
  - Vorstellung der verschiedenen Anwendungsbereiche von Prompt Engineering wie Textgenerierung, Datenanalyse, Entscheidungsfindung und kreative Anwendungen.
- Funktionsweise von Sprachmodellen
  - Einführung in die Grundprinzipien großer Sprachmodelle und in Unterschiede aktueller Modellfamilien.
  - Erörterung, wie diese Modelle Prompts verarbeiten und welche Parameter die Ausgabe beeinflussen.
- Strukturierung von Prompts für unterschiedliche Aufgaben
  - Einfache Prompts: Grundlagen zur Erstellung von klaren und präzisen Eingabeaufforderungen für einfache Textgenerierung und Informationsabfragen.
  - Mehrstufige Prompts: Einsatz von Prompts für komplexe, mehrstufige Aufgaben wie Problemlösung und Entscheidungsfindung.
  - Kreative Prompts: Tipps und Techniken, um KI für kreative Aufgaben wie Storytelling oder Marketing-Inhalte zu nutzen.
- Parameteranpassungen im Prompt Engineering
  - Temperatur und Top-p: modell- und anbieterspezifische Einstellungen für die Variation von Ausgaben.
  - Frequenz- und Präsenzstrafen: optionale Einstellungen für Wiederholungen und Wortvielfalt, sofern das Modell und der Anbieter sie unterstützen.
  - Parameter verändern das Ausgabeverhalten. Die fachliche Qualität wird gesondert geprüft.
Praxisübung 1: Erstellung und Optimierung einfacher Prompts
- Ziel der Übung: Die Teilnehmer formulieren einfache Prompts für verschiedene Aufgaben wie Textgenerierung, Datenanalyse und Entscheidungsfindung.
  - Projektbeschreibung: Prompts erstellen und, sofern verfügbar, die Auswirkungen von Temperatur oder Top-p auf das Ausgabeverhalten vergleichen.
  - Tools: GPT OpenAI Playground , Hugging Face API .
  - Ergebnisse und Präsentation: Teilnehmer präsentieren ihre entwickelten Prompts und ordnen beobachtete Auswirkungen verfügbarer Parameter ein.
Fortgeschrittene Techniken und Optimierung von Prompts
- Zero-Shot, One-Shot und Few-Shot Learning
  - Zero-Shot Prompting: Bearbeitung einer konkreten Aufgabe ohne Beispiele für diese Aufgabe im Prompt.
  - One-Shot und Few-Shot Prompting: Vorstellung, wie Prompts mit einem oder wenigen Beispielen gestaltet werden, um spezifische Aufgaben oder Antworten zu steuern.
- Iterative Optimierung von Prompts
  - Schrittweise Verbesserung von Prompts: Anpassung und Verfeinerung von Prompts auf Basis der Modellantworten, um die gewünschte Ausgabequalität zu erreichen.
  - Debugging von Prompts: Techniken zur Fehlerbehebung bei unerwünschten oder ungenauen Antworten. Erkennung von Fehlinterpretationen und entsprechende Korrekturen.
- Anwendungsfälle in verschiedenen Bereichen
  - Datenextraktion und Informationsverarbeitung: Nutzung von Prompts zur Extraktion und Analyse von Informationen aus unstrukturierten Daten.
  - Content-Erstellung: Entwicklung von Prompts für die automatisierte Erstellung von Texten wie Blogs, E-Mails oder Marketing-Materialien.
  - Automatisierung und Prozesssteuerung: Einsatz von Prompts zur Automatisierung von Aufgaben und zur Steuerung von mehrstufigen Prozessen.
Praxisübung 2: Entwicklung komplexer Prompts und Iteration
- Ziel der Übung: Die Teilnehmer entwickeln fortgeschrittene Prompts für komplexe Aufgaben, optimieren diese und verbessern die Ausgabequalität durch iterative Anpassungen.
  - Projektbeschreibung: Erstellung von Prompts für kreative Textgenerierung, Entscheidungsfindung oder Datenextraktion. Iteration anhand der Ergebnisse und optionaler Vergleich verfügbarer Parameter.
  - Tools: GPT , Hugging Face , Power Automate
  - Ergebnisse und Präsentation: Teilnehmer präsentieren ihre optimierten Prompts und erläutern den Prozess der iterativen Optimierung.

Zielgruppe:

Dieses Seminar richtet sich an Entwickler, Datenwissenschaftler, Content-Ersteller und KI-Spezialisten, die große Sprachmodelle nutzen möchten.

Teilnahmevoraussetzungen

Grundkenntnisse in KI oder maschinellem Lernen sind hilfreich.

Seminarkennung:

S4608

Nach unten

Nach oben

Wir setzen Analyse-Cookies ein, um Ihre Zufriedenheit bei der Nutzung unserer Webseite zu verbessern. Diese Cookies werden nicht automatisiert gesetzt. Wenn Sie mit dem Einsatz dieser Cookies einverstanden sind, klicken Sie bitte auf Akzeptieren. Weitere Informationen finden Sie hier.

Akzeptieren Nicht akzeptieren

Ihr Name:

Firma (optional):

Ihre E-Mail-Adresse:

Telefonnummer (optional):

Ihre Nachricht:

Um Spam abzuwehren, geben Sie bitte die Buchstaben auf dem Bild in das Textfeld ein:

Bei der Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten im Zusammenhang mit der Kontaktfunktion beachten wir die gesetzlichen Bestimmungen. Unsere ausführlichen Datenschutzinformationen finden Sie hier. Bei der Kontakt-Funktion erhobene Daten werden nur an den jeweiligen Anbieter weitergeleitet und sind nötig, damit der Anbieter auf Ihr Anliegen reagieren kann.

Prompt Engineering Crashkurs

Detaillierte Informationen zum Seminar

Anbieterinformationen