Hyperparameter-Optimierung (Prompts)
Hyperparameter-Optimierung im Kontext von Prompts bezieht sich auf den Prozess der systematischen Anpassung und Feinabstimmung von LLM-Steuerungsparametern (wie Temperature, Top-P) in Verbindung mit der Prompt-Gestaltung. Ziel ist es, die gewünschte Modellantwort zu erzielen.
Kategorie: Prompting & Steuerung
Während Hyperparameter-Optimierung traditionell im Machine Learning für Modelltraining genutzt wird, bezieht sie sich im Prompting auf die Feinabstimmung der Parameter, die das Verhalten des LLMs bei der Generierung der Antwort beeinflussen. Dies kann umfassen:
Synonyme / Tags
- LLM-Parameteroptimierung
- Prompt-Parameter-Tuning
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