Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering IESE
Seminar: »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 Seminar 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.
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Zielgruppe
- Offen für Interessierte
Es gibt keine spezifischen Zulassungsvoraussetzungen. Grundkenntnisse zu KI-Technologien und deren Anwendung in der öffentlichen Verwaltung sind hilfreich
Details zum Seminar
Das Seminar 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.
Referenten
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.
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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