211 MinutenTiefeneinblick in LLMs wie ChatGPT
Den modernen LLM-Stack so gut verstehen, dass Sie Tokens, Training, Werkzeuge und Fehlermodi fundiert beurteilen können.
Anthropic. Eine dreiminütige Anthropic-Anleitung für eine reale Evaluierung in der Workbench — realistische Testfälle automatisch erzeugen, Ausgaben bewerten, den Prompt anpassen und dieselbe Testsuite anschließend nebeneinander erneut ausführen. Die Aufrufzahl liegt unter der üblichen Schwelle. Für die Frage „Wie setze ich das ohne Programmierung praktisch um?“ ist dies jedoch die klarste offizielle Demonstration und eine gute Ergänzung zum strategischeren Gespräch mit Husain und Shankar.
Benutzeroberfläche und Funktionsnamen der Konsole können sich ändern. Nutzen Sie das Video als Muster: feste Testfälle, ausdrückliche Bewertungskriterien, Vergleich nebeneinander und wiederholbare erneute Durchläufe.
Sehen Sie die kleinste codefreie Variante einer wiederholbaren Prompt-Evaluierung.
Grundkenntnisse in der Bearbeitung von Prompts und Zugriff auf eine Evaluierungsoberfläche wie eine Konsole oder Workbench.
Zuletzt geprüft: 18. Mai 2026
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211 MinutenDen modernen LLM-Stack so gut verstehen, dass Sie Tokens, Training, Werkzeuge und Fehlermodi fundiert beurteilen können.
18 MinutenVerstehen, warum schemaorientierte LLM-Aufrufe typisierte Objekte, Validatoren, Wiederholungsversuche und einen expliziten Umgang mit fehlerhaften oder halluzinierten Feldern benötigen.
77 MinutenNachvollziehen, wie Fachleute für produktive Prompts Anweisungen, Beispiele und Verhaltensgrenzen unter realem Zeitdruck überarbeiten, statt Prompts als einmalig geschriebenen Text zu behandeln.
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Brenna Zenaty, Adriti Gulati
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