7.5.5 Trial & Error: Lernen durch Experimentieren

Ein wichtiger Aspekt des Prompt Engineerings ist die kontinuierliche Verbesserung durch Trial & Error. Anders als in klassischen wissenschaftlichen Disziplinen gibt es keine festen Regeln für „den perfekten Prompt“ – vielmehr ist es ein effizienter Weg, sich durch Experimentieren an den Output eines KI-Modells heranzutasten, um so vorhersehen zu können, welche Formulierungen die besten Ergebnisse liefern werden. Dies gilt insbesondere in domänenspezifischen Anwendungen, bei denen unterschiedliche KI-Modelle variierende Ergebnisse liefern.

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