LLMs

Worum geht es?

In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Prompts für eine Vielzahl von generativen KI-Modellen erstellen und optimieren können. Zunächst werden in diesem Kurs die Grundlagen von Basismodellen behandelt, einschließlich einer Untergruppe von Basismodellen (FMs), den sogenannten großen Sprachmodellen (LLMs).

Anschließend werden die grundlegenden Konzepte des Prompt Engineerings behandelt, wie z. B. die verschiedenen Elemente eines Prompts und einige allgemeine Best Practices für den effektiven Einsatz von Prompts.

Schließlich bietet der Kurs Informationen zu grundlegenden Prompt-Techniken, einschließlich Zero-Shot, Some-Shot und Chain-of-Thought (CoT) Prompting.

Was Sie lernen

• Identifizierung der grundlegenden Konzepte von FMs und LLMs
• Definition von Prompt-Engineering und Ermittlung der besten Verfahren für die Gestaltung effektiver Prompts
• Identifizierung der grundlegenden Arten von Prompt-Techniken, einschließlich Zero-Shot-, Some-Shot-, und CoT-Techniken

Für wen ist die Veranstaltung gedacht?

• Prompt-Ingenieure
• Datenwissenschaftler
• Entwickler

AWS Discovery Day – Introduction to Prompt Engineering

Module 1: Foundation models and large language models

• How does a foundation model function?
• Training FMs
• Types of FMs
• Large language models
• Transformer architecture
• Neural networks
• LLM use cases

Module 2: Key concepts of prompt engineering

• Fine-tuning and prompt engineering
• Elements of a prompt
• Best practices for designing effective prompts
• Practice with prompts

Module 3: Basic prompt techniques

• Zero-shot prompting
• Few-shot prompting
• Chain-of-thought prompting

Conclusion

Termine und Anmeldung

Die Plätze der AWS Discovery Days sind begrenzt. Daher sollten Sie sich gleich anmelden, um Ihren Platz in einer der Veranstaltungen zu sichern!

Die Veranstaltung dauert 1,5 Stunden und wird in deutscher Sprache durchgeführt. Bitte wählen Sie Ihren Wunschtermin aus und registrieren Sie sich. Die Teilnahme ist kostenfrei!

Eventdatum: Montag, 07. Juli 2025 15:30 – 17:00

Eventort: Online