- 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 Funktionsweise von großen Sprachmodellen wie GPT-4, BERT und anderen.
- 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: Einfluss der Temperatur auf die Kreativität und Präzision der Modellantworten. Wann sollten niedrige oder hohe Temperaturen verwendet werden?
- Top-p (Nucleus Sampling): Steuerung der Wahrscheinlichkeitsverteilung von Antworten für kontrollierte Varianz und Kreativität.
- Frequenzbestrafung und Präsenzbestrafung: Vermeidung von Wortwiederholungen und Förderung von Wortvielfalt in der Textausgabe.
- Praxisübung 1: Erstellung und Optimierung einfacher Prompts
- Ziel der Übung: Die Teilnehmer formulieren einfache Prompts für verschiedene Aufgaben wie Textgenerierung, Datenanalyse und Entscheidungsfindung.
- Projektbeschreibung: Erstellung von Prompts und experimentieren mit unterschiedlichen Parametern (Temperatur, Top-p), um das Verhalten des Modells zu steuern.
- Tools: GPT-4
, OpenAI Playground
, Hugging Face API
.
- Ergebnisse und Präsentation: Teilnehmer präsentieren ihre entwickelten Prompts und analysieren die Auswirkungen der Parameteranpassungen auf die Ergebnisse.
- Fortgeschrittene Techniken und Optimierung von Prompts
- Zero-Shot, One-Shot und Few-Shot Learning
- Zero-Shot Prompting: Nutzung des Modells ohne Beispiele, um Aufgaben ohne vorherige Trainingsdaten zu lösen.
- 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. Anpassung von Parametern und Iteration basierend auf den Ergebnissen.
- Tools: GPT-4
, Hugging Face
, Power Automate
- Ergebnisse und Präsentation: Teilnehmer präsentieren ihre optimierten Prompts und erläutern den Prozess der iterativen Optimierung.
LernzieleAm Ende des Seminars sind die Teilnehmer in der Lage, einfache und komplexe Prompts zu erstellen, zu optimieren und durch Parameteranpassungen die Qualität der KI-Antworten zu steuern.
ZielgruppenDieses Seminar richtet sich an Entwickler, Datenwissenschaftler, Content-Ersteller und KI-Spezialisten, die große Sprachmodelle nutzen möchten. Grundkenntnisse in KI oder maschinellem Lernen sind hilfreich.
