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Context Rot: Wie mehr Eingabe-Tokens die LLM-Leistung beeinflussen
Chroma. Kelly Hong stellt Chromas Untersuchung von 18 Modellen vor: weshalb Needle-in-a-Haystack-Ergebnisse irreführend sein können, wie die Leistung bei Mehrdeutigkeit und Ablenkungen nachlässt und warum selbst einfache Aufgaben zur Wiederholung von Zeichenketten jenseits von 500 Tokens schlechter werden. Der Vortrag ist kurz, evidenzbasiert und liefert genau den Befund, den Sie ernst nehmen sollten, bevor der Artikel zu technischen Maßnahmen übergeht.
Hinweis von AI Expert
Modellnamen, Preise und Fähigkeiten ändern sich schnell. Nutzen Sie das Video für das Entscheidungsmuster und prüfen Sie vor dem Einsatz das aktuelle Modellverhalten.
Was Sie aus diesem Video mitnehmen sollten
Verstehen, wie lange Kontexte unter Mehrdeutigkeit und Ablenkungen versagen können, und Tests für dieses Risiko entwerfen.
Das sollten Sie zuerst ansehen oder wissen
Lediglich grundlegendes LLM-Vokabular; dies ist ein kurzer Forschungsvortrag.
Zuletzt geprüft: 18. Mai 2026
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DeepLearning.AIChatGPT Prompt Engineering für Entwickler
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Neunzig Minuten für die Intuition eines ganzen Jahres. Wenn Sie begonnen haben, Code zu schreiben, der ein LLM aufruft – oder kurz davorstehen –, ist dies der effizienteste Online-Kurs, um die Lücke zwischen „mit ChatGPT experimentieren“ und „eine Funktion mit LLM-Aufruf produktiv bereitstellen“ zu schließen.
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Microsoft LearnWork Smarter with AI: Craft Effective Prompts for Microsoft Copilot
Microsoft Learn
Prompt engineering, but for the tool most office workers will actually touch first. Microsoft's own four-part prompting framework (goal, context, source, expectation) is a genuinely useful mental model, and unlike the generic ChatGPT prompting courses already in our catalog, this one is grounded entirely in Microsoft 365 Copilot's specific quirks and grounding behavior.
Mittelstufe~1h 5m · self-paced