In-Context Learning & Prompting

Du verstehst jetzt, wie LLMs aus Beispielen lernen, ohne ihre Gewichte zu ändern: Das Geheimnis von In-Context Learning, die Macht von System Prompts, und warum Format oft wichtiger ist als Inhalt.

In-Context Learning System Prompts Attention Heatmaps Lost-in-the-Middle Format vs. Content N-Shot Scaling Few-Shot Learning

Weiter mit Kapitel 6

Training & Inference

Tauche ein in die Welt des LLM-Trainings: RLHF, DPO, Sampling-Strategien wie Temperature und Top-K/Top-P, sowie Optimierungen wie Quantization und Speculative Decoding.

Fortschritt: Kapitel 5 von 8