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Prompt Engineering für eine effektive Interaktion mit KI-Powerpoint-Präsentationsfolien

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Merkmale dieser PowerPoint-Präsentationsfolien :

Dieses komplette Deck deckt verschiedene Themen ab und hebt wichtige Konzepte hervor. Es verfügt über PPT-Folien, die auf Ihre Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind. Bei dieser vollständigen Deck-Präsentation liegt der Schwerpunkt auf Prompt Engineering für eine effektive Interaktion mit AI-Powerpoint-Präsentationsfolien und es gibt Vorlagen mit professionellen Hintergrundbildern und relevanten Inhalten. Dieses Deck besteht aus insgesamt einhundertein Folien. Unsere Designer haben anpassbare Vorlagen erstellt, um Ihren Komfort im Auge zu behalten. Sie können Farbe, Text und Schriftgröße problemlos bearbeiten. Darüber hinaus können Sie bei Bedarf auch Inhalte hinzufügen oder löschen. Erhalten Sie Zugriff auf diese vollständig bearbeitbare vollständige Präsentation, indem Sie unten auf den Download-Button klicken.

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Inhalt dieser Powerpoint-Präsentation

Folie 1 : Diese Folie stellt Prompt Engineering für eine effektive Interaktion mit KI vor. Geben Sie Ihren Firmennamen an und beginnen Sie.
Folie 2 : Auf dieser Folie wird die Agenda der Präsentation aufgeführt.
Folie 3 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis der Präsentation.
Folie 4 : Dies ist eine weitere Folie, die das Inhaltsverzeichnis der Präsentation fortsetzt.
Folie 5 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 6 : Auf dieser Folie werden die Probleme vorgestellt, mit denen große Sprachmodelle konfrontiert sind.
Folie 7 : Auf dieser Folie werden die geschäftlichen Auswirkungen dargestellt, wenn im KI-Modell kein Prompt Engineering verwendet wird.
Folie 8 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 9 : Auf dieser Folie wird das Konzept des Prompt Engineering zur Verbesserung der Ausgabe von Sprachmodellen erläutert.
Folie 10 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 11 : Diese Folie stellt Schlüsselelemente der Aufforderung zur Entwicklung von KI-Modellen dar.
Folie 12 : Diese Folie zeigt verschiedene Kategorien für eine effiziente Prompt-Anordnung.
Folie 13 : Diese Folie zeigt Aufforderungsaufgaben zur Lösung grundlegender Probleme.
Folie 14 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 15 : Auf dieser Folie werden mehrere Säulen der Prompt-Engineering-Technik vorgestellt.
Folie 16 : Auf dieser Folie werden die Prinzipien des Prompt Engineering zur Optimierung von Reaktionen dargestellt.
Folie 17 : Diese Folie stellt die von verschiedenen KI-Modellen verwendete Prompt-Technik dar.
Folie 18 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 19 : Diese Folie zeigt die Vorteile und Bedeutung der Prompt-Engineering-Technik.
Folie 20 : Diese Folie zeigt die Rolle des Prompt Engineering im Kontext generativer KI.
Folie 21 : Auf dieser Folie werden die Auswirkungen von Prompt Engineering auf Branchen und Forschungsbereiche dargestellt.
Folie 22 : Diese Folie zeigt die Bedeutung von Prompt Engineering in NLP und künstlicher Intelligenz.
Folie 23 : Diese Folie stellt Prompt Engineering für eine effektive Interaktion mit KI dar.
Folie 24 : Diese Folie zeigt aktuelle Trends und Möglichkeiten im Prompt Engineering.
Folie 25 : Diese Folie zeigt die Zukunft des Prompt Engineering mit der schnellen Entwicklung der KI.
Folie 26 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 27 : Auf dieser Folie wird das Verständnis mehrerer Prompt-Engineering-Techniken vorgestellt.
Folie 28 : Auf dieser Folie werden Beispiele verschiedener Prompt-Engineering-Techniken angezeigt.
Folie 29 : Diese Folie stellt die Null-Schuss- und Wenig-Schuss-Aufforderungsmethode dar.
Folie 30 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 31 : Diese Folie zeigt Informationen zur Gedankenkette – Überblick und Beispiel.
Folie 32 : Diese Folie zeigt verschiedene Anpassungen der Gedankenkette.
Folie 33 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 34 : Diese Folie bietet einen Überblick über die Techniken zur Aufforderung zur Generierung von Wissen.
Folie 35 : Diese Folie zeigt die Technik „Prompt Engineering“ – Richtungsreiz.
Folie 36 : Diese Folie zeigt Informationen zur ReAct-Eingabeaufforderungstechnik – Übersicht und Arbeitsablauf.
Folie 37 : Diese Folie zeigt die multimodale CoT-Prompting-Technik – Übersicht und Arbeitsablauf.
Folie 38 : Diese Folie zeigt die Technik der Diagrammaufforderung – Übersicht und Beispiel.
Folie 39 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 40 : Diese Folie präsentiert den Arbeitsprozess des Prompt Engineering – Problemverständnis.
Folie 41 : Diese Folie zeigt den Arbeitsprozess des Prompt-Engineerings – die erste Prompt-Erstellung.
Folie 42 : Diese Folie stellt den Arbeitsprozess des Prompt Engineering – Reaktionsauswertung dar.
Folie 43 : Diese Folie zeigt den Arbeitsprozess des Prompt Engineering – Iteration und Verfeinerung.
Folie 44 : Diese Folie zeigt den Arbeitsprozess des Prompt Engineering – Tests an verschiedenen Modellen.
Folie 45 : Diese Folie stellt den Arbeitsprozess des Prompt Engineering – Skalierung vor.
Folie 46 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 47 : Diese Folie zeigt die Beziehung zwischen Sprachmodellen und Prompt Engineering.
Folie 48 : Diese Folie stellt Schlüsselaspekte des Prompt Engineering in KI-Systemen dar.
Folie 49 : Diese Folie zeigt die Rolle des Prompt Engineering bei der Wissenserweiterung des KI-Modells.
Folie 50 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 51 : Diese Folie zeigt verstärkendes Lernen aus menschlichem Feedback – SFT-Modell.
Folie 52 : Auf dieser Folie wird das verstärkende Lernen aus menschlichem Feedback vorgestellt – Belohnungsmodell.
Folie 53 : Diese Folie zeigt verstärkendes Lernen aus menschlichem Feedback – RL-Modell.
Folie 54 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 55 : Diese Folie stellt Methoden zur Bewertung des Reinforcement-Learning-Modells dar.
Folie 56 : Diese Folie zeigt eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die ChatGPT-Prompt-Entwicklung.
Folie 57 : Diese Folie zeigt effektive Eingabeaufforderungsmuster für das ChatGPT-Modell.
Folie 58 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 59 : Auf dieser Folie werden die wichtigsten Richtlinien für die Gestaltung effektiver Eingabeaufforderungen angezeigt.
Folie 60 : Diese Folie stellt Best Practices für die zeitnahe Engineering-Technologie dar.
Folie 61 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 62 : Auf dieser Folie werden die Herausforderungen des zeitnahen Engineerings und mögliche Lösungen vorgestellt.
Folie 63 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 64 : Diese Folie zeigt die Ausnutzung von Antworten mithilfe gegnerischer Eingabeaufforderungen.
Folie 65 : Auf dieser Folie werden vorbeugende Maßnahmen für gegnerische Eingabeaufforderungen in KI-Systemen vorgestellt.
Folie 66 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 67 : Diese Folie zeigt Risiken im Zusammenhang mit Aufforderungen – Faktizität.
Folie 68 : Diese Folie stellt Lösungen zur Vermeidung von Prompting Bias in LLMs vor.
Folie 69 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 70 : Auf dieser Folie werden die besten Frameworks für die Prompt-Engineering-Technologie vorgestellt.
Folie 71 : Diese Folie zeigt beliebte Toolkits zum Üben von Prompt Engineering.
Folie 72 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 73 : Auf dieser Folie wird die Rolle von Datenanalysten beim Prompt Engineering vorgestellt.
Folie 74 : Auf dieser Folie werden Aufgaben angezeigt, die von Prompt-Ingenieuren in verschiedenen Szenarien ausgeführt werden.
Folie 75 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 76 : Diese Folie stellt eine Checkliste für die Optimierung von KI-Modellen mithilfe von Prompt Engineering dar.
Folie 77 : Diese Folie zeigt den Zeitplan für die schnelle technische Implementierung in Sprachmodellen.
Folie 78 : Diese Folie zeigt die Roadmap für die schnelle Implementierung technischer Technologien.
Folie 79 : Auf dieser Folie wird ein 30-60-90-Tage-Plan zur Umsetzung einer zeitnahen Entwicklung vorgestellt.
Folie 80 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 81 : Auf dieser Folie wird das geschätzte Budget für eine zeitnahe technische Implementierung angezeigt.
Folie 82 : Diese Folie stellt ein Schulungsprogramm für eine schnelle technische Umsetzung dar.
Folie 83 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 84 : Diese Folie zeigt die Auswirkungen der Verwendung von Prompt Engineering auf große Sprachmodelle.
Folie 85 : Diese Folie zeigt Vorher vs. Nachher der Implementierung von Prompt Engineering am KI-Modell.
Folie 86 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 87 : Auf dieser Folie werden die wichtigsten Anwendungen der Prompt-Engineering-Technik vorgestellt.
Folie 88 : Auf dieser Folie werden die wichtigsten Anwendungen der Prompt-Engineering-Technik angezeigt.
Folie 89 : Diese Folie stellt erweiterte Anwendungen der Eingabeaufforderung für komplexe Probleme dar.
Folie 90 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 91 : Diese Folie zeigt den Anwendungsfall Prompt Engineering – Inhaltserstellung.
Folie 92 : Diese Folie zeigt den Anwendungsfall „Prompt Engineering“ – medizinische Diagnose.
Folie 93 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 94 : Diese Folie präsentiert Informationen zur Codegenerierung – Techniken und Vorteile.
Folie 95 : Auf dieser Folie wird die Zusammensetzung der effektiven Eingabeaufforderung für die Codegenerierung angezeigt.
Folie 96 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 97 : Diese Folie stellt den Anwendungsfall Prompt Engineering dar – kundenorientierter Chatbot.
Folie 98 : Diese Folie zeigt den Anwendungsfall Prompt Engineering – Bildgenerierung.
Folie 99 : Diese Folie zeigt branchenspezifische Anwendungsfälle von Prompt Engineering.
Folie 100 : Diese Folie enthält alle in dieser Präsentation verwendeten Symbole.
Folie 101 : Dies ist eine Dankeschön-Folie mit Adresse, Kontaktnummern und E-Mail-Adresse.

FAQs

Large language models often encounter issues such as generating irrelevant or biased responses, lack of control over output, and difficulty in understanding context-specific prompts. Additionally, they may produce outputs that are factually incorrect or misleading, leading to potential ethical concerns.

The efficient prompt arrangement can be categorized into several types, such as single-step prompts, multi-step prompts, chained prompts (chain of thought), and multimodal prompts. Each category offers distinct approaches to prompt engineering, catering to various requirements and use cases.

Prompt engineering plays a vital role in improving the performance of AI models by enabling better control and alignment with specific tasks. Some key benefits include enhanced accuracy, reduced bias, improved interpretability, and increased customization of model behavior. The technique's significance lies in its ability to make language models more reliable and suitable for diverse applications across industries and research fields.

In NLP and AI, prompt engineering plays a critical role in improving the performance of language models. It helps in refining outputs, reducing biases, and enhancing language comprehension. By using well-designed prompts, NLP models can achieve better contextual understanding and generate more relevant and accurate responses.

Prompt engineering has a significant impact on industries and research fields by enabling more accurate and tailored AI solutions. It facilitates better decision-making, streamlines processes, and empowers businesses with advanced language capabilities. In research, prompt engineering enhances experimentation and allows for more precise data analysis, contributing to scientific advancements.

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    by Lara Costa

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