Rückblick Erinnere dich daran!

Über diese Seite Werk

Gründet auf dem Werk „KI-Revolution“ Arnold Oberleiter
25. Oktober 2024 n. Chr. hrsg.
AI mit Arnie
LLMs meistern
Prompt Engineering im Standard-Interface
Überarbeitung Liste Werke von Klaus Feldmann
Abschrift
29. November 2024 n. Chr. erst.
18:50 Uhr Ausgabe 00
Ausgabe 00
veröffentlicht
geprüft
↑ Einige Beispiele zur Anwendung von LLMs
→ Rückblick Erinnere dich daran!
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🎓 Rückblick: Erinnere dich daran!

📽️ 9 Rückblick und erinnere dich daran! (2:53)

Über die letzten Videos hast du wirklich einige Dinge gesehen. Es ging ums Prompt Engineering. Wir haben natürlich erstmal gestartet mit der Frage, warum das Zeug wichtig ist.

Du hast gesehen, dass du bessere Antworten bekommst, wenn du anständiges Prompt Engineering verwendest. Dann hast du gesehen, dass du eventuell auch das Token-Limit im Auge behalten solltest. Immer wenn du das übersteigst, dann verlierst du in diesem spezifischen Chat einfach den Kontext. Verwende hier eine kleine Zusammenfassung oder einen neuen Chat und beginne von vorne.

Danach ging es um die Basics. Semantic Association ist das wichtigste Konzept. Diese Modelle sind assoziativ. Du solltest Shot Prompting, Rollen-Prompting und strukturierte Prompts verwenden. Dazu kamen die Par-Hacks wie z. B. „Denke Schritt für Schritt“, natürlich für das Chain-of-Thought-Prompting. Und du kannst sogar etwas „Trinkgeld geben“.

Danach haben wir uns etwas komplexere Konzepte angesehen, wie z. B. den Chain of Thought und das Reverse Prompt Engineering. Und zum Schluss natürlich noch ein paar Beispiele, die du mit mit LLM’s machen kannst. Im Groben ist es natürlich Text zusammenfassen und Text erweitern. Aber das ist natürlich wahnsinnig breit anwendbar – für Code und für vieles, vieles mehr.

Das sind hier die Standarddinge, wie du tatsächlich ein LLM verwenden kannst, und zwar in jedem einzelnen Interface. Es gibt aber ganz, ganz viele verschiedene Interfaces. Bei den meisten hast du noch die Möglichkeit, einen sogenannten System-Prompt einzubauen.

Und du kannst natürlich auch so etwas wie GPTs erstellen. Das heißt, du kannst hier deine eigene Customization machen. Und ich denke, darüber sollten wir in der nächsten Sektion sprechen.

Und ich will dir noch etwas Kurzes erklären. Ich will „Lernen“ definieren. Lernen ist: Selber Umstand, aber anderes Verhalten.

Du hast in dieser Sektion gelernt, dass Prompt Engineering wichtig ist, wenn du mit LLMs sprichst. Also, das nächste Mal, wenn du in ein LLM reingehst, solltest du Prompt Engineering verwenden. Wenn du das nicht machst, dann hast du nichts gelernt von dieser Sektion.

Es ist also wichtig, dass du dir zumindest einige der Konzepte in den Hinterkopf reinholst, daß du wirklich bei selben Umstand, Arbeiten in einem LLM, ein anderes Verhalten hinlegst, Prompt Engineering anwenden. So gehst du sicher, dass du etwas gelernt hast.

Und du weißt natürlich auch noch, wie wir zusammen besser lernen können: Indem du den Kurs teilst. Wenn du den Kurs mit einem Freund von dir teilst oder einer Freundin von dir teilst und auch sie oder er Wert vom Kurs bekommt, dann wird diese Person dir den Wert zuschreiben, weil du den Kurs mit ihr geteilt hast.

Also viel Spaß im weiteren Kurs. Wie gesagt, in der nächsten Sektion geht es um Custom Instructions und Personalisierung von diesen LLMs. Wir machen das erstmal ganz, ganz einfach.