Prompt Engineering: Ein Skill für die Zukunft?

Selbst in relativ ungeübten Händen kann Generative AI erstaunliche
Ergebnisse liefern. Bilder, Texte, Codezeilen oder teils auch
Videos entstehen durch einfache Texteingabe. Doch um die
Technologie wirklich auszureizen und auch im professionellen Umfeld
bestmöglich einzusetzen, benötigt es mehr Erfahrung. Sebastian
Blank ist Head of Natural Language Processing bei inovex und
spricht mit uns darüber, was Generative AI und Prompts überhaupt
sind und welche Möglichkeiten sie bieten, wenn man sie richtig
einzusetzen weiß. Mit ihm reden wir über die Stärken und Schwächen
der Technologie und werfen einen Blick in die Zukunft. Links aus
der Folge: Intro: GenAI:
https://www.inovex.de/de/blog/generative-ai-und-was-du-schon-immer-darueber-wissen-wolltest/
Prompt Engineering: https://learnprompting.org/de/docs/intro Prompt
Engineering: https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
Prompt Engineering Game: https://gandalf.lakera.ai/ Good Practices
https://help.openai.com/en/articles/6654000-best-practices-for-prompt-engineering-with-openai-api
https://cloud.google.com/blog/products/application-development/five-best-practices-for-prompt-engineering?hl=en
https://developers.google.com/machine-learning/resources/prompt-eng
https://www.inovex.de/de/blog/prompt-engineering-guide/ Further
Reading: Anwendung im UI / UX Kontext:
https://www.inovex.de/de/blog/chatgpt-text-to-image-ai-tools-ui-ux-design/
Advanced: Architekturen für LLM Anwendungen:
https://a16z.com/emerging-architectures-for-llm-applications/
Avanced: Finetuning:
https://www.tidepool.so/2023/08/17/why-you-probably-dont-need-to-fine-tune-an-llm/
Advanced: Coding Assistant:
https://www.inovex.de/de/blog/code-assistant-how-to-self-host-your-own/
Tooling um LLM Anwendungen zu bauen (Haystack):
https://www.inovex.de/de/blog/haystack-schnelle-entwicklung-generativer-ai-applikationen/
Unser Playground: https://app.inovex.ai/