Webinar »Zuverlässiger Einsatz von Large Language Models (LLMs)«

LLM Weiterbildung Teil 3: Prompting Essentials – LLMs effektiv nutzen

Teil 3: Prompting Essentials

LLMs effektiv nutzen

»Prompting Essentials: LLMs effektiv nutzen« beschreibt die Kunst, durch gezielte Eingabeaufforderungen (Prompts) die Leistung und Relevanz von Large Language Models (LLMs, auf Deutsch: große Sprachmodelle) zu optimieren. Ein Prompt ist eine Eingabe oder Anweisung, die einem LLM gegeben wird, um eine Antwort oder Reaktion zu erzeugen.

In diesem Webinar geben wir Ihnen einen Überblick über die Grundlagen von Prompt Engineering und führen Sie in das Thema ein. Im Anschluss freuen wir uns auf Ihre Fragen und eine offene Diskussion.

Termin
13.12.2024, 11:00-12:30 Uhr   
Dauer 90 min (60 min Vortrag, 30 min Fragen + Diskussion)
Teilnahmegebühr keine
Sprache deutsch 
Zielgruppe
Offen für Interessierte

 

Das Webinar geht auf die folgenden Inhalte ein:

  • Was ist ein Prompt?
  • Warum ist Prompt Engineering so wichtig?
  • Wie strukturiert man Prompts?
  • Übersicht über (einige) Prompting-Techniken
  • Prompt-Management und Optimierung.

Julien Siebert
© Fraunhofer IESE

Julien Siebert arbeitet als Senior KI-Experte in der Abteilung Data Science am Fraunhofer IESE. Er studierte Künstliche Intelligenz und Ingenieurwissenschaften und promovierte in Informatik. Zu seinen beruflichen Interessen gehören Data Science Prozesse, Künstliche Intelligenz und komplexe Systeme.

Thorsten Honroth arbeitet als Data Scientist in der Abteilung »Data Science« am Fraunhofer IESE. Sein Tätigkeitsschwerpunkt ist Natural Language Processing (NLP), was auch Semantische Suche, Sprachmodelle und Large Language Models einschließt. Zuvor war er unter anderem als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer Institut für digitale Medizin (MEVIS) und als Machine Learning Engineer tätig. Er studierte Mathematik und Physik auf Lehramt für Gymnasien und Gesamtschulen und hat auch das zweite Staatsexamen erlangt.

Daniel Seifert, Fraunhofer iESE

Daniel Seifert arbeitet seit April 2023 als Data Scientist am Fraunhofer IESE. Er beschäftigt sich hauptsächlich mit den Themen Natural Language Processing mittels Large Language Models und mit der Erklärbarkeit von KI-Modellen. Zuvor studierte er Informatik an der Technischen Universität Kaiserslautern (jetzt RPTU) mit dem Schwerpunkt Software Engineering und arbeitete parallel als wissenschaftliche Hilfskraft im Bereich Safety Engineering am Fraunhofer IESE.

© Fraunhofer IESE

Patricia Kelbert ist seit 2017 am Fraunhofer IESE, und seit 2020 in der Abteilung Data Science als Data Scientist tätig. Sie hat in Frankreich an der »Université de Strasbourg« Bioinformatik studiert und dort im Jahr 2005 ihren Master abgeschlossen. Sie beschäftigt sich seit langem intensiv mit Programmierung, Software Engineering, Datenbanken und Datennutzungskontrolle über verschiedene Fachgebiete hinweg (Biodiversität, Genetik, Pharma & Gesundheit, Landwirtschaft).

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