4. Fortgeschrittene Techniken für Prompts

Der Beitrag beleuchtet fortgeschrittene Techniken zur Optimierung von Prompts für Sprachmodelle, um deren Effizienz und Genauigkeit zu steigern. Er beginnt mit der Erklärung, wie Frameworks Prompts strukturieren können, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Anschließend werden Zero-Shot-, One-Shot- und Few-Shot-Prompts detailliert beschrieben, die durch die Einbindung von Beispielen die Problemlösung für Sprachmodelle vereinfachen. Das Cognitive-Verifier-Muster ermöglicht es, relevante Informationen abzufragen, während Chain-of-Thought-Prompts die Denkprozesse des Modells transparent machen. Die Multi-Rollen-Analyse nutzt verschiedene Perspektiven, um umfassendere Lösungen zu entwickeln. Der Text bietet eine fundierte Grundlage für die Anwendung dieser Techniken und zeigt, wie sie in der Praxis eingesetzt werden können, um die Leistung von Sprachmodellen zu maximieren.