💡 Zusammenfassung
Adrian Glauben von Genow.ai erklärt in seinem Vortrag die Grundlagen des Prompt Engineerings, einer Technik zur Optimierung der Interaktion mit KI-Sprachmodellen wie ChatGPT. Er erläutert verschiedene Taktiken, darunter Few-Shot-Prompting, Chain of Thought Prompting und Expert-Prompting. Diese Methoden helfen, die Struktur und Qualität der Antworten zu verbessern, indem sie die KI zu präziseren Denkprozessen anleiten. Zudem gibt er praktische Tipps, wie man Prompts effektiver gestalten kann, um in der täglichen Arbeit mit Sprachmodellen bessere Ergebnisse zu erzielen.

⬆️ Highlights
🧠 Prompt Engineering Grundlagen: Einführung in Techniken zur Optimierung der Interaktion mit KI-Sprachmodellen.
🔗 Chain of Thought Prompting: Verbessert die Argumentationsqualität, indem das Modell Schritt-für-Schritt-Denkprozesse durchläuft.
👨‍🔬 Expert-Prompting: Personalisierung von Prompts durch Zuweisung einer spezifischen Expertenrolle an die KI.
🔄 Self-Consistency: Mehrere Ausgaben generieren und konsolidieren, um die Genauigkeit und Konsistenz der Antworten zu erhöhen.

Kapitelübersicht
00:00:02 – Einführung in das Prompt Engineering Adrian Glauben stellt Prompt Engineering vor und diskutiert, warum es in der KI-Entwicklung an Bedeutung gewinnt.
00:01:42 – Was ist Prompt Engineering? Erklärung, was Prompt Engineering bedeutet und wie es eingesetzt wird, um KI-Modelle zu optimieren.
00:03:16 – Few-Shot Prompting Vorstellung der Methode, bei der das Modell durch Beispiele auf die Aufgabe vorbereitet wird, um die Struktur der Antwort zu verbessern.
00:05:38 – Chain of Thought Prompting Diese Technik zwingt das Sprachmodell, eine schrittweise Argumentation zu entwickeln, was zu präziseren Ergebnissen führt.
00:07:12 – Plan and Solve Prompting Erweiterte Technik, bei der das Modell zuerst einen Plan entwickelt und dann die Aufgabe Schritt für Schritt löst.
00:08:48 – Expert-Prompting Technik zur Personalisierung von Prompts durch die Zuweisung einer spezifischen Expertenidentität an das Modell.
00:09:41 – Self-Consistency Erklärung der Methode, bei der mehrere Ausgaben generiert werden, um durch Mehrheitsentscheid das beste Ergebnis zu bestimmen.
00:10:34 – Strukturierung von Prompts Tipps zur optimalen Strukturierung von Prompts, um maximale Effizienz und Genauigkeit zu erreichen.
00:12:21 – Q&A: Unterschiede zwischen GPT-Versionen Diskussion über die Reaktionen verschiedener GPT-Versionen auf Prompting-Techniken und die Vorteile des Advanced Data Analysis Modells.
00:14:25 – Abschluss und Fazit Zusammenfassung der vorgestellten Techniken und deren Anwendung im Umgang mit KI-Sprachmodellen.