Aus dem Kurs: Datenanalyse mit KI
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Theorie: Prompt Engineering kennenlernen
Aus dem Kurs: Datenanalyse mit KI
Theorie: Prompt Engineering kennenlernen
Bevor Sie nun anfangen, mit LLMs in der Praxis zu arbeiten, sollten Sie sich die Frage stellen: Wie formulieren Sie Eingaben an ein LLM so, dass die Ausgaben optimal, präzise und den Erwartungen entsprechend sind? Und genau hier kommt also Prompt Engineering ins Spiel. Was ist also Prompt Engineering? Prompt Engineering bezeichnet also die Technik, gezielte Eingaben, sogenannte Prompts zu erstellen, damit ein LLM also kontextgerechte und hochwertige Ergebnisse liefert. Das Ziel sollte also sein, das optimale und gewünschte Ergebnis durch präzise Formulierung zu erreichen. Wichtig: Die Qualität der Ergebnisse hängt maßgeblich von der Qualität Ihrer Eingaben ab. Es liegt also die Kernidee zugrunde, dass LLMs nur das verstehen, was explizit eingegeben wird. Sie sind also kein Gedankenleser. Vergleichen Sie doch einfach mal diese beiden Prompts mit mir gemeinsam. Prompt 1: Analysiere diese Daten. Prompt 2: Du bist ein erfahrener Datenanalyst, analysiere diesen Datensatz und identifiziere…
Üben mit Projektdateien
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Inhalt
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Theorie: Datenanalyse mit KI kennenlernen5 Min. 1 Sek.
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(Gesperrt)
Theorie: Large Language Models (LLMs) kennenlernen3 Min. 6 Sek.
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Theorie: Tokenisierung verstehen5 Min. 15 Sek.
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(Gesperrt)
OpenAI Tokenizer verwenden3 Min. 38 Sek.
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Theorie: Transformer-Architektur in LLMs kennenlernen4 Min. 28 Sek.
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(Gesperrt)
Theorie: Prompt Engineering kennenlernen5 Min. 10 Sek.
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(Gesperrt)
Theorie: Multimodalität bei LLMs2 Min. 44 Sek.
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(Gesperrt)
Theorie: Parameter in LLMs verstehen5 Min. 1 Sek.
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Theorie: Zukunftsentwicklung von LLMs und mooresches Gesetz3 Min. 41 Sek.
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