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In dieser Serie diskutieren wir interessante Themen aus Software-Entwicklung und -Architektur – immer mit dem Fokus auf Praxistauglichkeit.
Beschreibung
vor 2 Jahren
Alle, die schon einmal mit Large Language Models wie GPT-4
gearbeitet oder experimentiert haben, kennen es: Die generative KI
produziert erstaunlich natürlichsprachliche Texte, doch oft wirken
die Ergebnisse generisch und führen nicht zum gewünschten Ziel. In
dieser Folge gehen Anja und Robert der Frage nach: Wie formuliert
man Prompts, die zu wirklich hilfreichen Ergebnissen führen? Robert
rät: "Talk to it like a human". Was bedeutet das für unsere
Arbeitsweise? Wie verbessert der richtige Kontext die Ergebnisse
generativer KI entscheidend? Wie trifft man den richtigen Grad
zwischen aufwendigem Prompt-Engineering und schnellen
"Aus-der-Hüfte-Prompts"?
gearbeitet oder experimentiert haben, kennen es: Die generative KI
produziert erstaunlich natürlichsprachliche Texte, doch oft wirken
die Ergebnisse generisch und führen nicht zum gewünschten Ziel. In
dieser Folge gehen Anja und Robert der Frage nach: Wie formuliert
man Prompts, die zu wirklich hilfreichen Ergebnissen führen? Robert
rät: "Talk to it like a human". Was bedeutet das für unsere
Arbeitsweise? Wie verbessert der richtige Kontext die Ergebnisse
generativer KI entscheidend? Wie trifft man den richtigen Grad
zwischen aufwendigem Prompt-Engineering und schnellen
"Aus-der-Hüfte-Prompts"?
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