1 00:00:02,000 --> 00:00:06,820 Hey. I hat unseren Alltag übernommen, 2 00:00:06,860 --> 00:00:09,900 egal wo man hinsieht, es gibt ein neues I Tool für nahezu alle 3 00:00:09,910 --> 00:00:14,180 Aspekte unseres Lebens und zwischen Chachi Auto GT mit 4 00:00:14,190 --> 00:00:17,340 Journey, Dolly und Co Pilot können wir mittlerweile coden, 5 00:00:17,350 --> 00:00:21,280 Texte generieren, Sachen bauen, Antworten erhalten und teilweise 6 00:00:21,290 --> 00:00:22,740 wunderschöne Kunstwerke generieren. 7 00:00:23,470 --> 00:00:27,080 Zumindest können das manche von uns und warum ist das eigentlich 8 00:00:27,090 --> 00:00:28,580 so? Warum bekommen manche bessere 9 00:00:28,590 --> 00:00:32,080 Ergebnisse als andere gezeigt, wenn es um generative EI geht 10 00:00:32,910 --> 00:00:35,930 und die Antwort ist prompt Engineering und damit herzlich 11 00:00:35,940 --> 00:00:38,620 willkommen zu einer neuen Folge vom to Cast. 12 00:00:38,690 --> 00:00:41,910 Die Podcasts mit Malte Landin und mir. 13 00:00:41,920 --> 00:00:45,510 Robin Manuel Thiel. Hi Robin Manuel, Schön, dass wir 14 00:00:45,520 --> 00:00:48,630 das brennende aktuelle Thema heute diskutieren können. 15 00:00:48,640 --> 00:00:50,480 Wir hatten ja letzte Woche schon n bisschen zu dem Thema 16 00:00:50,490 --> 00:00:52,400 ausgetauscht und heute auch im Podcast. 17 00:00:52,410 --> 00:00:55,810 Aber bevor wir in das Thema einsteigen, kurz ein paar 18 00:00:55,820 --> 00:00:59,430 Danksagungen an. Zum einen den Lenner und zum 19 00:00:59,440 --> 00:01:03,300 anderen an Micha D. Uns beide jeweils 3 Kaffee 20 00:01:03,310 --> 00:01:05,770 ausgegeben haben, vielen Dank dafür. 21 00:01:06,660 --> 00:01:09,680 Ansonsten zum Thema Kaffee, Wir hatten ja letztes Mal darüber 22 00:01:09,690 --> 00:01:13,070 gesprochen, dass wir Kaffeetassen verlosen für alle 23 00:01:13,080 --> 00:01:16,370 die gezählt haben, wie oft das Wort Copilot. 24 00:01:16,440 --> 00:01:18,240 In der letzten Folge gefallen ist. 25 00:01:18,250 --> 00:01:20,400 Man wird sich erinnern, wir haben über die Microsoft Build 26 00:01:20,410 --> 00:01:23,820 gesprochen und die Microsoft Build drehte sich nicht nur um 27 00:01:23,830 --> 00:01:27,430 das Thema EI, sondern um das Thema Copilot in allen seinen 28 00:01:27,440 --> 00:01:30,640 Facetten und dementsprechend ist es sehr oft gefallen, dieses 29 00:01:30,650 --> 00:01:34,800 Wort irgendwie zwischen 40 und 45 mal und wir haben ein paar 30 00:01:35,150 --> 00:01:38,020 Schätzungen von euch bekommen beziehungsweise mehrere von euch 31 00:01:38,030 --> 00:01:41,540 haben nachgezählt plus eine EI das nochmal kontrollieren 32 00:01:41,550 --> 00:01:43,740 lassen. Also vielen Dank dafür, hat uns 33 00:01:43,750 --> 00:01:46,620 echt geholfen, wir haben es nochmal kontrolliert und haben 34 00:01:46,630 --> 00:01:48,620 tatsächlich einige Gewinner identifiziert. 35 00:01:48,690 --> 00:01:52,050 Gekriegt eine Tasse, sprich wenn ihr uns eine Email geschrieben 36 00:01:52,060 --> 00:01:54,610 habt, kriegt ihr eine Tasse, weil wir wollen alle belohnen, 37 00:01:54,620 --> 00:01:57,900 die das gemacht haben und dementsprechend wenn eine Email 38 00:01:57,910 --> 00:02:01,010 eingegangen ist, werdet ihr eine Tasse bekommen, die machen wir 39 00:02:01,020 --> 00:02:04,500 in den kommenden Wochen fertig und schicken sie zu euch raus, 40 00:02:04,510 --> 00:02:07,090 ihr bekommt dann eine Email von uns wo wir nochmal nach ihrer 41 00:02:07,100 --> 00:02:09,580 Adresse fragen, das heißt aber auch die Aktion ist quasi jetzt 42 00:02:09,590 --> 00:02:11,570 hiermit beendet, also jetzt bitte keine Emails mehr 43 00:02:11,580 --> 00:02:14,300 schicken, das war quasi nur für die letzte Folge, aber. 44 00:02:15,350 --> 00:02:17,630 Schön, dass so viele mitgemacht haben, großen Spaß gemacht und 45 00:02:17,640 --> 00:02:22,620 man konnte auch ganz ganz gut sehen das so IS die Wörter 46 00:02:22,630 --> 00:02:25,440 zählen oder transkribieren war schon sehr weit fortgeschritten, 47 00:02:25,450 --> 00:02:27,840 sind aber vielleicht mal nicht damit klarkommen wenn man sich 48 00:02:27,850 --> 00:02:30,920 etwas ins Wort fällt oder wenn gerade so Podcast senario man 49 00:02:30,930 --> 00:02:32,960 vielleicht auch irgendwie Überschneidungen hat und auf 50 00:02:32,970 --> 00:02:37,300 beiden Tonspuren das Wort gesagt wurde, eigentlich eine gute 51 00:02:37,310 --> 00:02:39,340 Studie zum Thema wie weit ist denn generative? 52 00:02:39,350 --> 00:02:42,480 Ja natürlich ganz viele von euch so clever waren die Folge mal 53 00:02:42,490 --> 00:02:47,820 durch die ein oder andere EI zu jagen und gerade sind wir auch 54 00:02:47,830 --> 00:02:49,600 dabei. Ein paar dieser itunes selber 55 00:02:49,610 --> 00:02:52,670 auszuprobieren für den Podcast um zu schauen, können wir auch 56 00:02:52,680 --> 00:02:54,660 ein bisschen Subtitles generieren. 57 00:02:54,670 --> 00:02:57,330 Können wir das Ganze irgendwie als Video aufbereiten, können 58 00:02:57,340 --> 00:03:01,200 wir ins Englische übersetzen und haben wirklich gemerkt, die KI 59 00:03:01,210 --> 00:03:03,720 ist schon sehr gut, aber tatsächlich nicht perfekt. 60 00:03:03,730 --> 00:03:07,190 Aktuell muss man noch relativ viel händisch nacharbeiten, aber 61 00:03:07,200 --> 00:03:10,180 ich denke in den nächsten Wochen und Monaten werdet ihr das eine 62 00:03:10,190 --> 00:03:14,220 oder andere von uns sehen, also bleibt dran, wir halten euch auf 63 00:03:14,230 --> 00:03:18,740 dem Laufenden, wir uns da auch die KI in unserem kleinen 2 Mann 64 00:03:18,750 --> 00:03:20,320 Team unter die Arme greifen kann. 65 00:03:20,390 --> 00:03:23,470 Um noch ein bisschen mehr Content auch auf andere Kanäle 66 00:03:23,480 --> 00:03:26,290 zu bringen. Aber damit zurück zum Thema, 67 00:03:26,330 --> 00:03:29,890 Prompt Engineering und Project Engineering ist die Möglichkeit 68 00:03:29,940 --> 00:03:34,540 sinnvoll mit KI zu arbeiten und eine Sache, die du mir letzte 69 00:03:34,550 --> 00:03:38,030 Woche beigebracht hast, ist die Programmiersprache der Zukunft. 70 00:03:38,040 --> 00:03:40,560 Erzähl mal ein bisschen mehr dazu, ja, also warum wir so viel 71 00:03:40,570 --> 00:03:43,170 auf letzte Woche referenzieren malte und ich waren beide letzte 72 00:03:43,180 --> 00:03:46,670 Woche auf einem Event in Tagen geschlossenen Event, wo wir 73 00:03:46,680 --> 00:03:49,490 beide jeweils verschiedene Vorträge zu dem Thema auch 74 00:03:49,540 --> 00:03:52,750 gehalten haben, an dieser Stelle schöne Grüße an Christina. 75 00:03:52,820 --> 00:03:55,200 Wir haben uns sehr gefreut, dich endlich mal persönlich zu 76 00:03:55,210 --> 00:03:58,210 treffen. Genau da habe ich eine Befragung 77 00:03:58,220 --> 00:04:00,900 mit dem Publikum gemacht, was die Leute glauben, die 78 00:04:00,910 --> 00:04:03,380 Programmiersprache der Zukunft ist und. 79 00:04:04,070 --> 00:04:05,990 Nebensachen wie go. Was mich wieder daran erinnert, 80 00:04:06,000 --> 00:04:09,250 dass ich sehr dringend gar nichts, weil ich nicht Ende 81 00:04:09,260 --> 00:04:11,840 dieses Jahres wieder peinlich dastehen möchte und schon wieder 82 00:04:11,850 --> 00:04:15,340 kein gelernt habe. Damals ein paar Antworten, aber 83 00:04:16,269 --> 00:04:18,940 n bisschen der Sache, dass ich glaube, dass die 84 00:04:18,950 --> 00:04:22,360 Programmiersprache der Zukunft englisch ist und wir einen 85 00:04:22,370 --> 00:04:25,080 Paradigmenwechsel sehen, so mit ihnen das verfügbare 86 00:04:25,090 --> 00:04:30,020 Entwicklung, und zwar weg von der aktuellen Situation, wo 87 00:04:30,030 --> 00:04:32,480 Softwareentwickler und Entwicklerinnen sehr, sehr gut 88 00:04:32,490 --> 00:04:35,360 darin sind, sehr viel Fokus darauf setzen, einen Algorithmus 89 00:04:35,370 --> 00:04:37,670 zu beschreiben. Also wenn ich von einem Problem 90 00:04:37,710 --> 00:04:41,170 zu einer Lösung kommen möchte, den Weg dahin möglichst clever 91 00:04:41,180 --> 00:04:43,360 mit Code zu beschreiben. Ich glaube aber, dass die 92 00:04:43,370 --> 00:04:46,490 Zukunft viel mehr so aussehen wird, dass wir die Lösung einer 93 00:04:46,500 --> 00:04:49,610 AI möglichst detailliert beschreiben werden, und das 94 00:04:49,620 --> 00:04:52,590 werden wir wahrscheinlich nicht Programmiersprache tun, sondern 95 00:04:52,760 --> 00:04:57,930 mit cleveren, ja mit klarer Sprache, was ich da in letzter 96 00:04:57,940 --> 00:05:01,550 Zeit auch an Begriffen gehört, habe ich super passend fand ist, 97 00:05:01,560 --> 00:05:05,670 dass die Zug Software Industrie aktuell und in der Vergangenheit 98 00:05:05,680 --> 00:05:07,600 ganz stark auf Syntax gesetzt hast. 99 00:05:07,610 --> 00:05:10,490 Du musstest Code schreiben in der richtigen Syntax. 100 00:05:10,560 --> 00:05:12,820 Indem du den Weg zum Ziel beschrieben hast. 101 00:05:12,870 --> 00:05:17,600 In der neuen Form, in der Software Industrie 20 setzen wir 102 00:05:17,610 --> 00:05:19,980 auf Semantik. Das heißt, wir beschreiben, was 103 00:05:19,990 --> 00:05:22,490 wir erreichen wollen. Es geht um die Bedeutung, und 104 00:05:22,500 --> 00:05:24,790 letzten Endes machen wir das natürlich in einer natürlichen 105 00:05:24,800 --> 00:05:27,410 Sprache, wie zum Beispiel Englisch, aber natürlich durch 106 00:05:27,420 --> 00:05:30,100 Übersetzungstools geht das in der Zukunft natürlich auch mit 107 00:05:30,150 --> 00:05:34,600 anderen Sprachen, die Leute als Muttersprache sprechen, und 108 00:05:34,610 --> 00:05:37,330 damit eröffnen wir natürlich viel mehr Leuten wirklich den 109 00:05:37,340 --> 00:05:39,720 Zugang zu dem Thema Softwareentwicklung, das heißt 110 00:05:39,730 --> 00:05:41,760 letzten Endes englisch wird, glaube ich, die 111 00:05:41,770 --> 00:05:44,220 Programmiersprache der Wahl zunächst sein, aber dann wird es 112 00:05:44,230 --> 00:05:47,030 sich ausdehnen. In beliebige Sprachen, wo das 113 00:05:47,040 --> 00:05:49,610 dann jeweils auch übersetzt werden kann. 114 00:05:49,820 --> 00:05:52,750 Und ich muss am Ende nur noch beschreiben, welches Ziel ich 115 00:05:52,760 --> 00:05:55,350 erreichen möchte und wenn ich dann Ergebnis zurückkriege durch 116 00:05:55,360 --> 00:05:58,860 ein KI Tool kann ich dann immer noch nachjustieren. 117 00:05:58,870 --> 00:06:03,470 Ich kann beschreiben was ich erreichen möchte und darum wie 118 00:06:03,480 --> 00:06:06,760 ich das beschreibe, da gehen wir heute ein bisschen tiefer drauf 119 00:06:06,770 --> 00:06:11,610 ein und reden genau über diese Themen, weil das letzten Endes 120 00:06:11,620 --> 00:06:15,230 prompt Engineering ist. Das heißt, ich beschreibe, was 121 00:06:15,240 --> 00:06:18,260 ich erreichen möchte und die Art und Weise, wie ich das tue. 122 00:06:18,330 --> 00:06:21,260 Das ist die große Kunst, weil davon hängt ab, in welcher 123 00:06:21,270 --> 00:06:23,730 Qualität und wie schnell ich dort die richtigen Ergebnisse 124 00:06:23,740 --> 00:06:26,090 bekomme. Genau, und das ist eigentlich 125 00:06:26,100 --> 00:06:28,450 auch schon so, dass Engineering gerade dabei ist, eine eigene 126 00:06:28,460 --> 00:06:30,730 Jobkategorie zu werden, auch wenn das Thema noch wahnsinnig 127 00:06:30,740 --> 00:06:32,660 jung und neu ist. Sieht man wirklich die 128 00:06:32,670 --> 00:06:36,710 Stellenausschreibungen, denn je besser man prompt ist, desto 129 00:06:37,180 --> 00:06:40,470 weniger manuelle Nacharbeit brauche ich, wenn ich das 130 00:06:40,480 --> 00:06:41,910 nachher das Ergebnis weiter verarbeiten möchte. 131 00:06:41,920 --> 00:06:47,160 Ich kann zum Beispiel bei einer AI bei einer generativen A auch 132 00:06:47,200 --> 00:06:49,540 ein Ausgabeformat bestimmt ne, ich kann ja sagen generell was 133 00:06:49,550 --> 00:06:53,180 und im Gegensatz zu dem, was sie vielleicht t könnte ich ja 134 00:06:53,190 --> 00:06:56,600 sagen. Gib mir den Output als Jason, so 135 00:06:56,610 --> 00:06:59,130 hat sich das vielleicht programmatisch weiter 136 00:06:59,140 --> 00:07:00,830 verarbeiten kann und das ganz spannend. 137 00:07:00,840 --> 00:07:04,570 Ich war in London vor ein paar Wochen beim Kunden und in der 138 00:07:04,580 --> 00:07:08,610 Zeit wo ich da war, war auch in London ein Meet up die sie haben 139 00:07:08,620 --> 00:07:10,780 sich nur um prompt Engineering gekümmert, das heißt die haben 140 00:07:10,790 --> 00:07:13,850 da bei Pizza und Bier sich verschiedene Probleme, also 141 00:07:13,860 --> 00:07:15,910 verschiedene Lösungen ausgedacht, die sie gerne 142 00:07:15,920 --> 00:07:18,600 möglichst clever gekommen wären und haben dann eigentlich den 143 00:07:18,610 --> 00:07:22,560 ganzen Tag versucht clever einer I beizubringen genau diese 144 00:07:22,570 --> 00:07:25,180 Lösung zu generieren oder wie man irgendwie zum besten 145 00:07:25,190 --> 00:07:27,680 Lösungsweg hinkommen. Und das war super spannend zu 146 00:07:27,690 --> 00:07:30,000 beobachten, weil sich dann ganz viele Leute dann 147 00:07:30,010 --> 00:07:32,910 zusammengeschlossen haben. O 1 gemeldet und gesagt, ich 148 00:07:32,920 --> 00:07:35,410 glaube, ich hab was, weil ich da vielleicht irgendwie clever 149 00:07:35,420 --> 00:07:37,570 Anweisung gegeben habe oder n bisschen mehr Kontext gegeben 150 00:07:37,580 --> 00:07:41,250 habe und damit kommen wir auch schon zum Thema prompt 151 00:07:41,260 --> 00:07:45,440 Engineering, was ist denn überhaupt ein prompt und ich 152 00:07:45,450 --> 00:07:47,990 glaube, das müssen wir einfach nochmal genauer definieren. 153 00:07:48,000 --> 00:07:52,400 Prompt ist eine Eingabe, sprich ich beschreibe selber was ich 154 00:07:52,410 --> 00:07:55,870 erreichen möchte, so ähnlich wie ich halt in einem Terminal an 155 00:07:55,880 --> 00:08:00,130 prompt schreiben Befehl abgebe wo ich beschreibe, aber halt in 156 00:08:00,140 --> 00:08:02,600 einer festgelegten Syntax was ich erreichen möchte. 157 00:08:02,880 --> 00:08:05,930 Genau so mache ich das bei der Benutzung von I Tools, aber da 158 00:08:05,940 --> 00:08:08,870 mache ich es auf eine bestimmte Art und Weise unter der 159 00:08:08,880 --> 00:08:11,410 Verwendung von natürlicher Sprache und Du hast vorhin 160 00:08:11,420 --> 00:08:14,610 darüber gesprochen, dass wir eine bestimmte Ausgabe erzielen 161 00:08:14,620 --> 00:08:17,540 wollen und dafür brauchen wir natürlich die richtige Eingabe 162 00:08:17,720 --> 00:08:20,890 und die Art und Weise, wie man diese Eingabe macht, das kann 163 00:08:20,900 --> 00:08:23,360 man unter dem Begriff prompt Engineering zusammenfassen, 164 00:08:23,540 --> 00:08:25,610 genau die Art und Weise heißt eigentlich, was ist denn, was 165 00:08:25,620 --> 00:08:27,680 ist denn der Text, den ich dann schicke, ich glaube, jeder von 166 00:08:27,690 --> 00:08:30,260 uns hat mittlerweile mal GT ausprobiert, da schick ich halt 167 00:08:30,270 --> 00:08:32,750 irgendwie ein Text hin, so wie wenn ich in whatsapp Chat habe 168 00:08:33,110 --> 00:08:36,470 und krieg ne Antwort zurück. Diese A Modus funktioniert so, 169 00:08:36,480 --> 00:08:39,799 dass ich im Prinzip eben diese Eingabe, also das was ich anders 170 00:08:39,809 --> 00:08:42,789 Modell schicke, alles mögliche reinschreiben kann. 171 00:08:42,799 --> 00:08:45,150 Das heißt, ich kann mit Überschriften arbeiten, ich kann 172 00:08:45,160 --> 00:08:49,490 dem, dem dem Modell Beispiele geben von von bestimmten Ablauf 173 00:08:49,530 --> 00:08:52,680 und ich kann vor allem etwas mitschicken, was in der in der 174 00:08:52,690 --> 00:08:55,950 Industrie als Kontext bezeichnet wird, also neben der 175 00:08:55,960 --> 00:08:58,950 eigentlichen Frage, die ich stelle zum Beispiel, weiß ich 176 00:08:58,960 --> 00:09:01,960 nicht. Wie heiße ich? 177 00:09:02,070 --> 00:09:04,430 Was kann das Modell eigentlich gar nicht wissen, weil ich ja 178 00:09:04,440 --> 00:09:08,300 nicht weiß, gerade bedient könnte ich dann einen Kontext 179 00:09:08,310 --> 00:09:12,700 mitgeben und halt weitere Metainformationen mit einem 180 00:09:12,710 --> 00:09:15,700 Filtern, sodass das Modell dann nachher die Antwort generiert 181 00:09:15,710 --> 00:09:20,530 aus dem, was ohnehin weiß auf Basis seines Trainings Sets und 182 00:09:21,190 --> 00:09:24,620 darauf zusätzlich noch die Inhalte mitbekommen, die ich in 183 00:09:24,630 --> 00:09:27,200 meinem prompt schicke, dann in der Regel mit einer Frage endet 184 00:09:27,210 --> 00:09:30,850 und vielleicht noch mal ganz kurz hier zu dem größeren 185 00:09:31,330 --> 00:09:35,220 Zusammenhängen, wenn wir jetzt über KI oder I sprechen, 186 00:09:35,230 --> 00:09:38,590 sprechen wir über Large Language Models, also die Themen, die 187 00:09:38,600 --> 00:09:42,780 gerade absolut gehypt werden, mit denen alle arbeiten rund um 188 00:09:42,820 --> 00:09:47,070 GPT 4 Chat, GPT und ähnlichem. Das Ganze basiert auf diesen 189 00:09:47,080 --> 00:09:50,480 Large Language Models und das Spannende dabei ist natürlich, 190 00:09:50,490 --> 00:09:55,000 dass diese auch extrem großen Datensätzen trainiert wurden, 191 00:09:55,210 --> 00:09:58,700 dass diese Halt extrem viel Input bekommen haben, dass sie 192 00:09:58,710 --> 00:10:02,320 aber am Ende ziemlich dumm sind, da sie ja letzten Endes nur eine 193 00:10:02,330 --> 00:10:05,990 Abfolge von Wörtern richtig vorhersagen. 194 00:10:06,060 --> 00:10:09,920 Können basierend auf einer Eingabe und letzten Endes wissen 195 00:10:09,930 --> 00:10:13,320 diese K Modelle nichts. Sie wissen nur wie sie eine 196 00:10:13,330 --> 00:10:16,640 korrekte Antwort formulieren müssen und um dementsprechend 197 00:10:16,830 --> 00:10:20,720 auf meine Frage auch eine gute Antwort zu bekommen, ist es 198 00:10:20,730 --> 00:10:24,200 essentiell den richtigen Kontext mitzuliefern und n ganz gutes 199 00:10:24,210 --> 00:10:27,260 Beispiel dafür ist github Copilot über was wir auch schon 200 00:10:27,270 --> 00:10:30,260 gesprochen haben bei github copilot kann ich natürlich 201 00:10:30,270 --> 00:10:33,000 hingehen und einen Kommentar in Code schreiben und sagen OK das 202 00:10:33,010 --> 00:10:36,170 möchte ich erreichen, aber letzten Endes wenn ich das in 203 00:10:36,180 --> 00:10:39,000 einem leeren Datei tue kriege ich eine sehr generische 204 00:10:39,010 --> 00:10:42,220 Antwort, ich krieg irgendwie. Eine Rückmeldung, wie ich zum 205 00:10:42,230 --> 00:10:44,970 Beispiel eine bestimmte Funktion implementieren könnte. 206 00:10:45,130 --> 00:10:48,570 Aber das mag gar nicht im Kontext meiner Anwendung richtig 207 00:10:48,580 --> 00:10:51,360 viel Sinn machen. Was ich also tun muss, und das 208 00:10:51,370 --> 00:10:54,970 ist das Schöne an solchen Tools wie github copilot ist, ich muss 209 00:10:55,180 --> 00:10:58,470 Kontext mitliefern und diesen Kontext liefert im Beispiel von 210 00:10:58,480 --> 00:11:03,080 Copilot im Hintergrund die ID EXTENSION oder die Extension 211 00:11:03,090 --> 00:11:05,490 meines Code Editors. Diese Extension schickt 212 00:11:05,500 --> 00:11:08,800 Informationen mit, das ist das Dateiformat, indem ich mich 213 00:11:08,810 --> 00:11:11,010 gerade befinde. Wie sehen sieht der Quellcode 214 00:11:11,020 --> 00:11:14,080 aus, an dem ich gerade arbeite, was befindet sich in anderen 215 00:11:14,090 --> 00:11:15,380 Dateien, die ich gerade im Editor. 216 00:11:15,450 --> 00:11:20,270 Aus auf habe und das K Modell kann nur auf Basis dieses 217 00:11:20,280 --> 00:11:24,190 gesamten Kontextes und meiner Eingabe die ich formuliert habe, 218 00:11:24,200 --> 00:11:27,440 zum Beispiel einen Kommentar oder in einer Zeile Quellcode 219 00:11:27,640 --> 00:11:30,710 dann eine sinnvolle Antwort generieren und umso besser 220 00:11:30,720 --> 00:11:34,110 dieser Kontext ist, umso besser ist natürlich auch die Antwort 221 00:11:34,120 --> 00:11:36,870 und umso passender ist auch die Antwort und das trifft nicht nur 222 00:11:36,880 --> 00:11:40,030 zu auf die Softwareentwicklung, wo ich sowas wie Copilot oder 223 00:11:40,040 --> 00:11:42,540 vergleichbare Werkzeuge verwenden kann, sondern 224 00:11:42,550 --> 00:11:47,170 natürlich auch auf jedes andere KI basierende Tool, wo du mit 225 00:11:47,180 --> 00:11:49,120 solchen Large language. Uns interagierst. 226 00:11:49,170 --> 00:11:52,440 Und ein Beispiel, was wir alle kennen, ist natürlich GT. 227 00:11:52,790 --> 00:11:54,910 Genau dafür muss man vielleicht verstehen, wie die Modelle 228 00:11:54,920 --> 00:12:00,150 funktionieren, denn jetzt so ne, also das neueste Chat GTS 229 00:12:00,160 --> 00:12:05,460 basiert auf dem Modell GPT Four von Open Eye, wenn man nicht für 230 00:12:05,470 --> 00:12:11,020 g bezahlt, kann man im Moment mit der Variante GT 3.5 Turbo in 231 00:12:11,030 --> 00:12:13,940 Kontakt und diese Modelle funktionieren unter der Haube im 232 00:12:13,950 --> 00:12:16,700 Prinzip. Immer gleich, denn die haben, 233 00:12:16,710 --> 00:12:20,630 also ich schicke etwas hin und bekomme eine Antwort zurück und 234 00:12:20,670 --> 00:12:23,830 das Modell hat an sich, hat aber überhaupt keinen, keine Idee, 235 00:12:23,840 --> 00:12:27,370 keine Vorstellung davon, was es könnte ein State sein, es hat 236 00:12:27,380 --> 00:12:30,690 keine, keine, keine Erinnerung gibt es, keine Datenbank, die 237 00:12:30,700 --> 00:12:33,050 irgendwie die Konversation, die ich mit diesem Modell habe, 238 00:12:33,060 --> 00:12:36,470 speichert, das ist immer, wie malte gesagt hat, eine Eingabe, 239 00:12:36,480 --> 00:12:39,050 ich schicke einen großen Briefumschlag hin, den ich ganz 240 00:12:39,060 --> 00:12:41,120 viel reinlegen kann, zum Beispiel eine ganz andere 241 00:12:41,130 --> 00:12:42,950 Dateien und so weiter im Fall von Copilot. 242 00:12:43,760 --> 00:12:45,700 Und bekomme dann eine Antwort zurück. 243 00:12:45,710 --> 00:12:49,650 Und danach wird aber alles gelöscht, das heißt wie Chat, 244 00:12:49,690 --> 00:12:53,190 gpt, also dieses ne wenn ich eine eine Konversation mit 245 00:12:53,200 --> 00:12:56,290 diesem Modell führe unter der Haube funktioniert ist 246 00:12:56,300 --> 00:12:59,510 folgendermaßen, ich schicke ich schicke im Prinzip in die 247 00:12:59,520 --> 00:13:04,240 Anwendung TTF auf meinem Desktop oder Browser sag ich Hallo mein 248 00:13:04,250 --> 00:13:08,100 Name ist Robin Manuel und was im Hintergrund in Wahrheit dann 249 00:13:08,110 --> 00:13:10,350 aber an das Modell geschickt wird ist nicht Hallo mein Name 250 00:13:10,360 --> 00:13:12,950 ist Robin Manuel sondern der eigentliche prompt der 251 00:13:12,960 --> 00:13:15,560 sogenannte System prompt also das was wirklich an das Modell 252 00:13:15,570 --> 00:13:17,590 geschickt wird. Sähe wahrscheinlich so aus. 253 00:13:18,210 --> 00:13:23,260 Du bist ein hilfreicher Chatbot und der User hat gerade gesagt, 254 00:13:23,350 --> 00:13:26,480 Hallo, mein Name ist Robin Manuel, was wäre deine Antwort 255 00:13:26,690 --> 00:13:28,220 und daraufhin kann das Modell generieren. 256 00:13:28,730 --> 00:13:31,790 Hallo Robin Manuel, wie kann ich dir helfen, zum Beispiel weil er 257 00:13:31,800 --> 00:13:33,490 weiß ich bin ein hilfreicher Chatbot. 258 00:13:35,150 --> 00:13:39,330 Wenn ich jetzt aber einfach nochmal an diesem Modell ganz 259 00:13:39,340 --> 00:13:42,060 normal hinschicken würde Hallo liebes Modell, wie heiße ich 260 00:13:42,070 --> 00:13:44,810 denn? Und im System prompt würde keine 261 00:13:44,820 --> 00:13:47,780 Informationen über die Historie, die wir bisher gehabt haben, 262 00:13:47,790 --> 00:13:49,510 enthalten sein. Würde das Modell das nicht 263 00:13:49,520 --> 00:13:52,090 wissen, das heißt, was macht Chat GT, was macht die 264 00:13:52,100 --> 00:13:55,100 Anwendungen im Hintergrund in dem Moment wo ich sage, Hallo, 265 00:13:55,110 --> 00:13:58,700 mein Name ist Manuel, das Model antwortet mir mit Hallo Manuel, 266 00:13:58,710 --> 00:14:02,430 wie kann ich dir helfen, ich frage wie ist mein Name, ist der 267 00:14:02,470 --> 00:14:05,800 eigentliche prompt der an das Modell geschickt wird wieder du 268 00:14:05,810 --> 00:14:08,680 bist ein hilfreicher Chatbot bisher hast du folgende 269 00:14:08,690 --> 00:14:11,890 Konversation geführt Romano hat gefragt hat gesagt wie heißt du 270 00:14:11,900 --> 00:14:14,570 hast gesagt wie kann ich helfen, dann hat er gefragt wie heißt 271 00:14:14,580 --> 00:14:16,900 der denn eigentlich? Was wäre deine Antwort? 272 00:14:16,990 --> 00:14:20,520 Und daraufhin weist Schiemann aha basierend auf allem was ich 273 00:14:20,530 --> 00:14:23,820 weiß von der Welt plus der Historie, von unserer 274 00:14:23,830 --> 00:14:27,580 Konversation, die in diesem prompt als Kontext mitgeliefert 275 00:14:27,590 --> 00:14:29,170 wird. Daher weiß ich dann die 276 00:14:29,180 --> 00:14:33,420 Informationen und kann Antworten und um dann noch mal die Brücke 277 00:14:33,430 --> 00:14:37,480 zum Thema Softwareentwicklung zu machen und wie ich als Anwender 278 00:14:37,490 --> 00:14:39,960 als Developer von dieser KI profitieren kann. 279 00:14:40,670 --> 00:14:44,550 Viele nutzen natürlich jetzt schon sowas wie Chat GT, um sich 280 00:14:44,560 --> 00:14:46,390 bei der Softwareentwicklung helfen zu lassen, das ist auch 281 00:14:46,400 --> 00:14:50,150 gar nicht verwerflich, aber um. Ebenso gute Resultate zu 282 00:14:50,160 --> 00:14:52,730 erzeugen, wie ich sie vielleicht aus einem Copilot oder 283 00:14:52,740 --> 00:14:54,930 vergleichbaren Tools bekomme, muss ich natürlich diesen 284 00:14:54,940 --> 00:14:57,510 Kontext liefern. Und das haben viele auch einfach 285 00:14:57,520 --> 00:14:59,980 nicht verstanden, dass ich nicht so ein Chat Tool benutzen, dass 286 00:14:59,990 --> 00:15:04,740 ich eigentlich erst hingehen muss und diesen Chat über die 287 00:15:04,780 --> 00:15:07,520 Eingabe halt sagen. OK, folgende Quellcodedateien 288 00:15:07,530 --> 00:15:11,410 kennst du und gerade arbeite ich an folgender Datei, da sieht der 289 00:15:11,420 --> 00:15:14,480 Kontext so und so aus und diese Quellcodezeile möchte ich jetzt 290 00:15:14,490 --> 00:15:17,090 gerne vervollständigen, oder wie würdest du folgendes 291 00:15:17,100 --> 00:15:20,330 implementieren unter Berücksichtigung und dann der 292 00:15:20,340 --> 00:15:23,030 gesamte Kontext? Und das machen natürlich viele 293 00:15:23,040 --> 00:15:25,310 nicht und dementsprechend sind die Antworten, die ich dort 294 00:15:25,320 --> 00:15:28,650 bekomme, wenn ich einfach nur sage, wie implementiere ich XYZ 295 00:15:28,840 --> 00:15:31,710 super generisch und allgemein und gar nicht auf meine 296 00:15:31,720 --> 00:15:35,990 Anwendung abgestimmt und das erstmal zu verstehen und wieviel 297 00:15:36,000 --> 00:15:40,000 auch Engineering Aufwand dahinter steht wirklich so ein 298 00:15:40,180 --> 00:15:44,510 auf einen Use Case spezifische Anwendungen zu schreiben, das 299 00:15:44,520 --> 00:15:46,070 ist glaube ich vielen gar nicht bewusst. 300 00:15:46,080 --> 00:15:48,420 Und selbst so etwas in Anführungsstrichen Simples wie 301 00:15:48,430 --> 00:15:51,310 Chat PT macht unter der Haube genau das was du gerade 302 00:15:51,320 --> 00:15:53,570 geschrieben hast. Es sendet halt den Kontext immer 303 00:15:53,580 --> 00:15:55,990 mit S sendet Informationen über den User mit. 304 00:15:56,070 --> 00:15:57,920 Zum Beispiel, wenn du im Chat dann mit deinem Usernamen 305 00:15:57,930 --> 00:16:00,890 angemeldet bist, wird das als Kontext mitgeschickt, damit halt 306 00:16:00,900 --> 00:16:04,030 dieser Chatbot entsprechend weiß, wie das Ganze, wie du zum 307 00:16:04,040 --> 00:16:07,720 Beispiel heißt und in welchem Kontext dieses I Modell agieren 308 00:16:07,730 --> 00:16:10,390 soll. Und jetzt wurden natürlich auch 309 00:16:10,400 --> 00:16:14,900 Chatbots vorgestellt wie Google Bart oder der Chatbot in der 310 00:16:14,940 --> 00:16:18,160 Microsoft Bing Suchmaschine und viele sagen, das brauche ich 311 00:16:18,170 --> 00:16:20,760 doch eigentlich gar nicht, ich kann doch einfach PT benutzen 312 00:16:20,770 --> 00:16:23,920 wie bisher, das ist die neue Internetsuchmaschine, aber was 313 00:16:24,220 --> 00:16:28,410 vielen gar nicht bewusst ist, natürlich kein Zugriff auf. 314 00:16:28,590 --> 00:16:32,200 Die Welt existiert, das heißt, dieses GPT Modell wurde 315 00:16:32,210 --> 00:16:35,810 irgendwann mal trainiert, auf Informationen und isoliert von 316 00:16:35,820 --> 00:16:38,610 der Außenwelt und kann jetzt nicht auf irgendwie 317 00:16:38,650 --> 00:16:40,580 Informationen in Echtzeit zurückgreifen. 318 00:16:40,870 --> 00:16:43,140 Und genau das machen diese in die Suchmaschinenintegrierten 319 00:16:43,150 --> 00:16:45,380 Chatbots und sind dementsprechend viel mächtiger, 320 00:16:45,390 --> 00:16:48,640 weil sie natürlich im ersten Schritt Internetsuche machen, 321 00:16:48,650 --> 00:16:52,090 dann die Ergebnisse dieser Internetsuche nehmen und diese 322 00:16:52,200 --> 00:16:55,160 dann als Kontext in den Chat mit Reingeben, das heißt, plötzlich 323 00:16:55,170 --> 00:16:58,720 kann dieser Chatbot nicht nur Fragen sehr allgemein 324 00:16:58,730 --> 00:17:02,150 beantworten, sondern mit dem Kontext. 325 00:17:02,220 --> 00:17:04,180 Keiner der Antwort einer Internetsuche. 326 00:17:04,190 --> 00:17:07,869 Und das macht diese Dinge halt entsprechend mächtig. 327 00:17:08,599 --> 00:17:11,200 Und das ist ganz wichtig, dass Square Capital diese große 328 00:17:11,210 --> 00:17:16,089 Investment, ich glaube, das ist FC aus den USA, haben bloss mal 329 00:17:16,099 --> 00:17:19,770 ganz gut beschrieben, wie gesagt, im Prinzip ist das das A 330 00:17:19,780 --> 00:17:22,910 Modell eigentlich nur irgendjemand geniales 331 00:17:22,920 --> 00:17:25,790 Hochbegabtes, der in einem Raum ohne Fenster und ohne 332 00:17:25,800 --> 00:17:29,730 Erinnerungen und ohne Zugang zur Außenwelt lebt und der auch dich 333 00:17:29,740 --> 00:17:31,650 vergisst. Sobald du da raus gehst aus dem 334 00:17:31,660 --> 00:17:36,910 Raum und du musst halt alles mitbringen, in wenn du also du 335 00:17:36,920 --> 00:17:39,660 darfst deine Frage, und da musst du alles mitbringen. 336 00:17:41,250 --> 00:17:46,440 Was da im Prinzip verarbeitet werden soll und warum, heißt es 337 00:17:46,450 --> 00:17:48,770 prompt Engineering? Was ist der Engineering Teil, 338 00:17:48,780 --> 00:17:51,220 also ist zum einen das Zusammenstellen von dem 339 00:17:51,260 --> 00:17:54,270 eigentlichen prompt dem prompt, also der ganze Text plus der 340 00:17:54,280 --> 00:17:56,760 Kontext, alles was du eben dieses Modell schickst. 341 00:17:57,320 --> 00:17:59,810 Es gibt aber auch technische Einschränkungen, also es gibt 342 00:17:59,820 --> 00:18:03,340 eine gewisse Größe, eine gewisse Länge, eine gewisse Anzahl an 343 00:18:03,400 --> 00:18:05,750 Buchstaben, die ich an dieses Modell schicken kann. 344 00:18:06,430 --> 00:18:10,160 Und ich möchte vor allem einen, möchte ich einen möglichst 345 00:18:10,170 --> 00:18:13,660 kurzen prompt haben, der aber hinreichend präzise ist, dass 346 00:18:13,670 --> 00:18:15,190 ich zu meinem Ergebnis komme, denn. 347 00:18:17,130 --> 00:18:18,860 Das kostet weniger als ein langer prompt i. 348 00:18:18,870 --> 00:18:21,050 Models wollen nicht hart arbeiten und wenn doch, dann 349 00:18:21,060 --> 00:18:22,480 wollen sie dafür sehr gut bezahlt werden. 350 00:18:22,530 --> 00:18:26,190 Also John Mayer sagt immer, die haben sehr gute Betriebsrat, 351 00:18:26,690 --> 00:18:29,650 also es geht so ein bisschen, dass ich natürlich auch einen 352 00:18:29,660 --> 00:18:32,940 finden muss, der jetzt nicht den kompletten konnte, die ganze 353 00:18:32,950 --> 00:18:37,150 Welt mitgeschickt, zum Beispiel wenn ich an das Kontext von 354 00:18:37,160 --> 00:18:39,900 Chateau, also in das Modell von t denke. 355 00:18:40,390 --> 00:18:44,400 Ist es denn wirklich wichtig, die komplette Konversation, die 356 00:18:44,410 --> 00:18:46,870 ich jemals mit diesem Modell geführt habe, mitzuschicken, 357 00:18:47,470 --> 00:18:50,090 oder kann ich vielleicht. Durch clevere Tricks. 358 00:18:50,130 --> 00:18:52,540 Und das ist dann prompt Engineering, die Informationen 359 00:18:52,550 --> 00:18:53,830 Mitschicken, die wirklich relevant sind. 360 00:18:53,840 --> 00:18:56,040 Also stellt euch vor, ihr schreibt mit eurem besten 361 00:18:56,050 --> 00:18:57,700 Freund, mit ihrer besten Freundin über whatsapp. 362 00:18:58,380 --> 00:19:00,850 Müsst ihr für eine Antwort wirklich alles wissen, was ihr 363 00:19:00,860 --> 00:19:02,270 jemals mit dieser Person geschrieben hat? 364 00:19:02,280 --> 00:19:04,560 Oder reichen vielleicht die letzten Nachrichten? 365 00:19:05,630 --> 00:19:11,340 Plus die. 5 oder oder 8 oder 20 Key Informationen, die jemals in 366 00:19:11,350 --> 00:19:13,600 der Konversation oder die vielleicht auch abseits dieser 367 00:19:13,610 --> 00:19:17,140 Konversation getroffen wurden und die zu finden und nur diese 368 00:19:17,150 --> 00:19:19,860 richtigen und relevanten Informationen als Kontext in dem 369 00:19:19,870 --> 00:19:23,390 Projekt einzugeben und dann den prompt noch so zu formulieren, 370 00:19:23,660 --> 00:19:26,180 dass das Ergebnis in einem Format rauskommt, dass man 371 00:19:26,190 --> 00:19:28,440 erwartet, in die richtige Richtung geht, also n bisschen 372 00:19:28,450 --> 00:19:30,570 Steering nennt man das also linkin, welche thematische 373 00:19:30,580 --> 00:19:33,460 Richtung nennt man das haben will all das vielleicht dem 374 00:19:33,470 --> 00:19:36,140 Modell sogar Beispiele mitgeben, wenn ich zum Beispiel das 375 00:19:36,150 --> 00:19:39,530 gefragt hätte, würde ich mir gewünscht hätte haben, dass dies 376 00:19:39,540 --> 00:19:41,900 und jenes. Aus käme das kann man alles mit 377 00:19:41,910 --> 00:19:44,600 reinpacken und da kann man beliebig kreativ werden und mir 378 00:19:44,610 --> 00:19:47,680 die besten Ergebnisse oder die besten Prompts bauen kann, der 379 00:19:47,690 --> 00:19:51,020 wird auch die besten Ergebnisse bekommen und das ist super 380 00:19:51,030 --> 00:19:53,460 relevant für uns, auch als Anwenderinnen und Anwender, 381 00:19:53,470 --> 00:19:56,930 gerade wenn wir dann solche Tools selber verwenden möchten 382 00:19:56,940 --> 00:19:59,180 in unserem Alltag, wenn ich zum Beispiel so eine Bildgenerierung 383 00:19:59,190 --> 00:20:01,880 mit zum Beispiel mit Journey verwende und dann plötzlich 384 00:20:01,890 --> 00:20:05,290 frage warum ist sehen die Bilder die so aus wie ich sie mir 385 00:20:05,300 --> 00:20:07,300 vorgestellt habe, als ich die Beschreibung geschrieben habe, 386 00:20:07,310 --> 00:20:09,840 aber bei anderen Leuten kriegt man quasi fotorealistische 387 00:20:09,850 --> 00:20:12,470 Darstellung. Das liegt daran, dass diese 388 00:20:12,480 --> 00:20:14,970 Leute halt gelernt haben. Diesen P. 389 00:20:14,980 --> 00:20:18,600 Formulieren müssen und genauso bei Copilot ist eine ähnliche 390 00:20:18,610 --> 00:20:20,500 Sache. Wie muss ich letzten Endes auch 391 00:20:20,510 --> 00:20:23,160 meinen Input in Quellcode formulieren, um die richtige 392 00:20:23,170 --> 00:20:26,040 gute Antwort zu kriegen, ohne dann letzten Endes zu sagen, OK, 393 00:20:26,050 --> 00:20:28,700 warum kriegen alle gute Antworten, nur ich nicht, das 394 00:20:28,710 --> 00:20:31,020 geht sogar so weit, dass ich zum Beispiel schon auf Etsy gesehen 395 00:20:31,030 --> 00:20:34,500 habe, dass Leute ihre Prompts für mit Journey verkaufen, also 396 00:20:34,510 --> 00:20:37,750 mit Journey ist es MEID Bilder teilweise fotorealistisch und 397 00:20:37,760 --> 00:20:41,250 teilweise auch in bestimmten künstlerischen Stil generiert 398 00:20:41,370 --> 00:20:44,180 und das sollte habe ich einen sehr guten prompt gefunden und 399 00:20:44,190 --> 00:20:46,260 den Fakten würde ich dir verkaufen, dann könntest du 400 00:20:46,270 --> 00:20:48,960 folgende Resultate. Oder oder Bilder im Stil. 401 00:20:48,970 --> 00:20:51,810 Folgende Resultate bekommen. Also, da scheint sich eine ganze 402 00:20:51,820 --> 00:20:56,000 Industrie gerade aufzutun und das nochmal als Brücke zu dem, 403 00:20:56,010 --> 00:20:59,180 was wir am Anfang gesagt haben, zeigt in der Zukunft, wenn ich 404 00:20:59,190 --> 00:21:02,380 ein bestimmtes Ergebnis erzielen möchte, muss ich nicht wissen, 405 00:21:02,850 --> 00:21:06,460 wie der einzelne Schritt aussieht, um quasi von einer 406 00:21:06,470 --> 00:21:09,080 leeren Seite Quellcode in den einzelnen 407 00:21:09,090 --> 00:21:11,360 Implementierungsschritte zum Ergebnis zu kommen, sondern ich 408 00:21:11,370 --> 00:21:15,440 muss wissen, wie ich es korrekt beschreibe, damit einen i Modell 409 00:21:15,490 --> 00:21:19,090 das versteht und das richtige Ergebnis erzeugt und damit wird 410 00:21:19,100 --> 00:21:21,720 natürlich zum einen. Das Thema Softwareentwicklung, 411 00:21:21,730 --> 00:21:25,050 aber auch viele andere handwerkliche Tätigkeiten rund 412 00:21:25,060 --> 00:21:28,880 um Design oder allgemein kreative Tätigkeiten für viel 413 00:21:28,890 --> 00:21:31,850 mehr Menschen zugänglich, die in der Vergangenheit darauf 414 00:21:31,860 --> 00:21:34,030 angewiesen waren, auf irgendwelche Experten und 415 00:21:34,040 --> 00:21:38,440 Experten zuzugehen oder extrem viel Zeit darein zu investieren, 416 00:21:38,520 --> 00:21:40,950 solche Dinge zu lernen. Und letzten Endes ist die 417 00:21:40,960 --> 00:21:43,730 Fähigkeit, die man heute lernen muss, wie baue ich diese 418 00:21:43,740 --> 00:21:45,610 Prompts? Ja, genau. 419 00:21:45,620 --> 00:21:47,360 Und ich glaube, es ist ganz wichtig, dass wir das nicht nur 420 00:21:47,370 --> 00:21:51,730 als Anwender betrachten. Sondern eben auch in der Rolle 421 00:21:51,740 --> 00:21:54,100 von Entwicklerinnen und Entwicklern, die wahrscheinlich 422 00:21:54,110 --> 00:21:56,320 viele unter den Hörern und Hörerinnen von diesem Podcast 423 00:21:56,330 --> 00:21:59,360 sind, oder generell von von von allen möglichen Menschen oder 424 00:21:59,370 --> 00:22:01,290 Firmen oder Organisationen, die gerade Software bauen. 425 00:22:01,300 --> 00:22:04,740 Denn wir kennen alle diesen diesen Satz nicht. 426 00:22:04,750 --> 00:22:07,630 I wird dich ersetzen, sondern ein Mensch, der A nutzt das 427 00:22:07,680 --> 00:22:11,370 wahrscheinlich für die Anwender, Anwender Phase stimmen, ich 428 00:22:11,810 --> 00:22:13,330 persönlich glaube aber das trifft auch auf Softwaresysteme 429 00:22:13,340 --> 00:22:16,670 zu, also ein Software System was r ein nutzt wird kurz oder 430 00:22:16,720 --> 00:22:19,930 langfristig ein anderes ersetzen, das ist keine A nutzen 431 00:22:19,940 --> 00:22:21,950 wir haben gesehen, dass Adobe Photoshop. 432 00:22:22,020 --> 00:22:24,660 Sehr in die Bedrohliche geraten ist, weil es auf einmal Tools 433 00:22:24,670 --> 00:22:27,800 gab, die selber Bilder generieren oder bearbeiten 434 00:22:27,810 --> 00:22:29,500 konnten. Und die sind jetzt nochmal 435 00:22:29,510 --> 00:22:32,100 nachgezogen. Aber ich glaube, wenn du keinen 436 00:22:32,110 --> 00:22:35,060 AI use Case für dein Business findest, findet das auch kurz 437 00:22:35,070 --> 00:22:37,110 solange jemand anderes und wird dich eventuell überholen. 438 00:22:38,100 --> 00:22:41,160 Und ich habe auf der Microsoft Build n super interessante 439 00:22:41,170 --> 00:22:44,080 Analogie gehört. Die war, dass noch vor wenigen 440 00:22:44,090 --> 00:22:47,550 Jahren hat jemand gesagt, OK, warum will man denn Software als 441 00:22:47,560 --> 00:22:50,840 Service Produkte auf dem PC benutzen, weil die funktionieren 442 00:22:50,850 --> 00:22:52,940 ja nicht wenn der Rechner offline ist. 443 00:22:52,950 --> 00:22:55,720 Aber heutzutage ist wenn Rechner offline ist, dann funktioniert 444 00:22:55,730 --> 00:22:58,570 der hat einfach nicht richtig, in der Zukunft wird es so sein, 445 00:22:58,810 --> 00:23:02,620 wenn eine Anwendung nicht intelligent ist, dann wird sie 446 00:23:02,630 --> 00:23:05,300 für die Leute als Dysfunktional wahrgenommen werden von den 447 00:23:05,310 --> 00:23:07,750 Leuten als funktional wahrgenommen werden, sprich wenn 448 00:23:07,760 --> 00:23:10,290 ich dann so ein System habe, nehmen wir halt. 449 00:23:10,550 --> 00:23:13,820 Ein vermeintlich intelligentes System wie irgendwie Siri oder 450 00:23:13,830 --> 00:23:16,390 Alexa. Wenn ich dort nicht beliebige 451 00:23:16,400 --> 00:23:19,130 Fragen stellen kann und gut formulierte Antworten bekommen, 452 00:23:19,140 --> 00:23:21,770 ist es in Zukunft etwas, was die Leute nicht mehr verwenden 453 00:23:21,780 --> 00:23:24,870 werden und genauso du hast gerade Photoshop Beispiel 454 00:23:24,880 --> 00:23:28,150 genannt, werden wir als Software Developer in Zukunft die 455 00:23:28,160 --> 00:23:32,110 Anforderungen haben, solche Large Language Models in unsere 456 00:23:32,120 --> 00:23:36,550 eigenen Applikationen einzubauen und dann letzten Endes dafür zu 457 00:23:36,560 --> 00:23:39,110 sorgen, dass die richtigen Prompts generiert werden. 458 00:23:39,160 --> 00:23:41,770 Oben genau diesen Anwendungsfall, den wir 459 00:23:41,780 --> 00:23:44,530 implementieren möchten. Mithilfe dieser Absteige Modus 460 00:23:44,860 --> 00:23:49,020 auch entsprechend korrekt umzusetzen und da geht es jetzt 461 00:23:49,030 --> 00:23:51,780 nicht mehr darum, dass ich irgendwie etwas in einem Chatbot 462 00:23:51,790 --> 00:23:54,700 schreibe oder als Endanwender etwas Nutze, sondern wir als 463 00:23:54,710 --> 00:23:56,780 Developer sind dafür verantwortlich, dass bestimmte 464 00:23:56,790 --> 00:23:59,540 Funktionalitäten umgesetzt werden und dafür den 465 00:23:59,550 --> 00:24:02,900 entsprechenden Kontext und prompt zu liefern, bin ich auch 466 00:24:02,910 --> 00:24:05,600 von überzeugt, dass das in gar nicht so ferner Zukunft völlig 467 00:24:05,610 --> 00:24:07,940 normal sein mit Dinge mit I zu generieren. 468 00:24:07,950 --> 00:24:11,420 Ich hab p. Klöckner vom Doppelgänger 469 00:24:11,430 --> 00:24:15,220 Podcast Wer das Podcast, den ich persönlich sehr gerne grüße, 470 00:24:15,230 --> 00:24:17,860 falls irgendwie sich unsere Ordens überschneiden sollten. 471 00:24:18,400 --> 00:24:22,010 Hat mal gesagt, das wird in wenigen Jahren wird sich also 472 00:24:22,020 --> 00:24:26,500 ein Text über eine eine Word Datei, eine Email, vielleicht 473 00:24:26,510 --> 00:24:29,140 sogar eine Nacht ohne AI geschrieben zu haben. 474 00:24:29,150 --> 00:24:31,960 Das wird sich in wenigen Jahren so anfühlen wie als hätte ich 475 00:24:31,970 --> 00:24:34,440 einen Brief handgeschrieben oder P oder Schreibmaschine verfasst 476 00:24:34,450 --> 00:24:38,070 und ich glaube, dass das sehr schwierig sein wird, unseren 477 00:24:38,480 --> 00:24:44,260 Kindern mal zu vermitteln, ja, wir haben früher diesen Code 478 00:24:44,270 --> 00:24:47,430 wirklich selber geschrieben, per Hand jede einzelne Zeile. 479 00:24:47,440 --> 00:24:50,050 Ich glaube, dass sich das in dass in wenigen Jahren oder dann 480 00:24:50,060 --> 00:24:53,380 nur das finde ne. Ja, jetzt heranwachsende 481 00:24:53,390 --> 00:24:56,440 Generation unvorstellbar sein wird, dass er früher wirklich 482 00:24:56,450 --> 00:24:59,300 das alles selber geschrieben haben, jeden einzelnen 483 00:24:59,310 --> 00:25:02,440 Buchstaben von diesem Code so ein bisschen so als Analogie, so 484 00:25:02,450 --> 00:25:05,100 wie wir es empfinden, wenn wir uns die alten Lochkarten 485 00:25:05,110 --> 00:25:09,230 anschauen, die die Leute früher händisch gestanzt haben, exakt 486 00:25:09,240 --> 00:25:13,220 quasi bit für Bit händisch gestanzt, und da sind wir 487 00:25:13,230 --> 00:25:16,090 natürlich viel weiter heutzutage, aber das geht 488 00:25:16,100 --> 00:25:20,770 natürlich weiter nochmal zurück. Prompt Engineering, du hast da 489 00:25:20,780 --> 00:25:22,660 ein paar Tipps und Tricks zusammengestellt, weil ich 490 00:25:22,670 --> 00:25:24,870 glaube, das ist das, worauf auch viele warten. 491 00:25:24,880 --> 00:25:29,450 Also was muss ich jetzt tun, um guten prompt zunächst einmal als 492 00:25:29,490 --> 00:25:34,630 User von solchen Services mit EI zu bauen? 493 00:25:35,460 --> 00:25:37,470 Genau. Ich würde zum einen erst mal 494 00:25:37,480 --> 00:25:39,730 anfangen, da haben wir schon drüber gesprochen, deswegen mach 495 00:25:39,740 --> 00:25:42,390 schnell einen guten Kontext erstellen, ne, also irgendwo 496 00:25:42,400 --> 00:25:45,460 mitgeben, aus welcher Richtung kommt denn hier eigentlich mal 497 00:25:45,590 --> 00:25:49,330 meine Frage, Beispiele mitgeben, Informationen mitgeben, was 498 00:25:49,340 --> 00:25:51,260 versuche ich denn zu erreichen? Je mehr ich dieses Modell 499 00:25:51,270 --> 00:25:54,200 mitgebe, desto mehr weiß es oder kann es in bestimmten 500 00:25:54,210 --> 00:25:57,360 Richtungen. Zweiter Tipp würde ich sagen sei 501 00:25:57,400 --> 00:25:59,680 spezifisch hab ich mir aufgeschrieben, wenn du eine 502 00:25:59,690 --> 00:26:02,710 bestimmte Audience hast du adressiert ist, dann geht das 503 00:26:02,720 --> 00:26:05,800 mit und sagt das ist jetzt das ist für Kinder gedacht oder ne 504 00:26:05,810 --> 00:26:07,990 das muss kindgerecht sein oder ich möchte einen Witze 505 00:26:08,000 --> 00:26:09,830 Generator. Ich möchte aber sagen, dass die 506 00:26:09,840 --> 00:26:14,060 Witze Safe for work sein sein sollen oder bestimmte Themen ich 507 00:26:14,070 --> 00:26:17,490 gerne ausklammern, klammern möchte, um inklusiver zu sein 508 00:26:17,500 --> 00:26:19,700 oder was weiß ich. Dann gibt das mit. 509 00:26:20,460 --> 00:26:24,610 Was auch super hilfreich ist, ist das Problem runterzubrechen. 510 00:26:24,650 --> 00:26:26,870 Also wenn ich ein größeres Problem habe, vielleicht teile 511 00:26:26,880 --> 00:26:28,620 ich das auch in mehrere Prompts auf. 512 00:26:28,820 --> 00:26:30,910 Wer sagt denn, dass ich alles mit nur einem prompt erledigen 513 00:26:30,920 --> 00:26:31,940 muss? Ne ich kann dir sagen ich 514 00:26:32,160 --> 00:26:35,290 prompte das eine und das Ergebnis daraus nehme ich oder 515 00:26:35,300 --> 00:26:38,600 ein Teilergebnis davon nehme ich, schau mir an und bereite 516 00:26:38,610 --> 00:26:41,090 daraus einen anderen anderen prompt vor, das kann ja auch 517 00:26:41,100 --> 00:26:43,650 wahnsinnig praktisch sein, das finde ich ganz spannend, weil 518 00:26:43,660 --> 00:26:46,860 man denkt immer, auch wenn ich jetzt als Endanwender sowas wie 519 00:26:46,870 --> 00:26:49,580 Chip t verwendet, man denkt immer ich muss eine Frage 520 00:26:49,590 --> 00:26:52,200 stellen und bekomme eine Antwort aber genau das was du gerade 521 00:26:52,210 --> 00:26:54,960 gesagt hast extrem relevant, weil manchmal kann ich die Dinge 522 00:26:54,970 --> 00:26:58,360 nicht in einem prompt so formulieren, dass ich das 523 00:26:58,370 --> 00:27:00,740 richtige Ergebnis bekomme, das heißt ich probiere erst einen 524 00:27:00,750 --> 00:27:03,700 prompt, bekomme ein Zwischenergebnis und gebe dann 525 00:27:03,710 --> 00:27:07,080 dieses Zwischenergebnis wiederum zurück mit einer zusätzlichen 526 00:27:07,090 --> 00:27:09,140 Informationen, wie dieses Zwischenergebnis weiter 527 00:27:09,150 --> 00:27:12,040 verwendet werden soll, um dann zu meinem Endergebnis zu kommen 528 00:27:12,370 --> 00:27:15,610 und das ist natürlich für uns als Endanwender, die T 529 00:27:15,620 --> 00:27:17,980 verwenden, super relevant, das heißt ich kann da iterativ 530 00:27:17,990 --> 00:27:21,380 arbeiten, ich kann dort nachjustieren, aber natürlich 531 00:27:21,390 --> 00:27:24,620 auch für uns als Developer die Sonde Language Model letzten 532 00:27:24,630 --> 00:27:26,800 Endes verwenden, um ein bestimmtes Ergebnis zu erzeugen. 533 00:27:26,870 --> 00:27:30,470 Nicht schlecht. 2 Calls, aber das ist ja auch in Ordnung, 534 00:27:30,480 --> 00:27:34,040 genau und vor allem ich muss E damit rumspielen, ne also der 535 00:27:34,050 --> 00:27:37,490 nächste Tipp wäre hier gewesen, nachdem ich klare präzise Frage 536 00:27:37,500 --> 00:27:39,820 gestellt habe, vielleicht schauen wenn das Ergebnis 537 00:27:39,830 --> 00:27:44,290 rauskommt, ich damit zufrieden bin umformulieren diese Modelle, 538 00:27:44,300 --> 00:27:48,410 das muss man bisschen sind darauf gebaut, wir sind sehr gut 539 00:27:48,420 --> 00:27:53,170 darin Text zu vervollständigen, das heißt vielleicht an anstatt 540 00:27:53,180 --> 00:27:56,110 in so einem Chat Beispiel zu sagen, was wäre denn jetzt hier 541 00:27:56,120 --> 00:27:58,850 deine Antwort könnte ich einfach schreiben bot. 542 00:27:59,050 --> 00:28:01,970 Sagt Doppelpunkt. Und das leer lassen, das wäre 543 00:28:02,010 --> 00:28:04,200 eine andere Art und Weise, wie ich zum Ziel komme. 544 00:28:04,240 --> 00:28:06,860 Vielleicht kann ich damit bessere Ergebnisse produzieren 545 00:28:07,680 --> 00:28:11,050 und der letzte Tipp immer wieder kleine Formulierungsänderung 546 00:28:11,060 --> 00:28:14,870 machen, es gibt es ist nicht wirklich klar bisher, wie ein 547 00:28:14,880 --> 00:28:17,060 Modell darauf reagiert, wenn ich irgendwo vielleicht 3 548 00:28:17,070 --> 00:28:19,840 Ausrufezeichen hinter setze, ich kann Markdown zum Beispiel 549 00:28:19,850 --> 00:28:22,210 verwenden, Überschrift 1 mit einer Raute anfangen, 550 00:28:22,220 --> 00:28:24,480 Überschrift 2 Rauten, so bisschen Wichtigkeit, 551 00:28:24,490 --> 00:28:27,720 Umstrukturierungen in meinem zu machen, also ruhig mal ein 552 00:28:27,730 --> 00:28:29,970 bisschen mit der Formatierung rumspielen, nicht nur mit dem 553 00:28:29,980 --> 00:28:33,980 eigentlichen Text. Ähm, Dinge in Klammern setzen, 554 00:28:33,990 --> 00:28:36,340 vielleicht auch sagen O hielt eine Region, wo ich dir ein 555 00:28:36,350 --> 00:28:39,570 Beispiel gebe, hier endet diese Region, jetzt möchte ich deinen 556 00:28:39,610 --> 00:28:42,560 deinen prompt hören, das kann alles auch sehr viel Spaß 557 00:28:42,570 --> 00:28:45,060 machen, da kann man sich auch einfach mal empfehlen Playground 558 00:28:45,070 --> 00:28:48,380 von IS playground Punkt Open i Punkt com auf verschiedene 559 00:28:48,850 --> 00:28:52,130 Modelle sich aussuchen kann man kann auch so ein bisschen mit 560 00:28:52,140 --> 00:28:54,050 der sogenannten Temperatur spielen, das ist ein bisschen 561 00:28:54,060 --> 00:28:56,770 wie kreativ das Modell wird die Temperatur 0 krieg ich immer 562 00:28:56,780 --> 00:28:59,470 dieselbe Antwort zurück auf den gleichen prompt und dann kann 563 00:28:59,480 --> 00:29:01,460 ich den Temperaturwert leicht erhöhen und zu gucken wie 564 00:29:01,470 --> 00:29:04,970 kreativ das denn werden aber ganz wichtig. 565 00:29:05,040 --> 00:29:08,860 Letzter Tipp, am Ende muss ich immer verifizieren, also immer, 566 00:29:08,870 --> 00:29:10,910 immer, immer. Was ist das für eine 567 00:29:10,920 --> 00:29:12,720 Information, die ich von der I zurückbekomme? 568 00:29:12,730 --> 00:29:15,560 Wir alle wissen, es gibt Halluzinationen, daran arbeitet 569 00:29:15,570 --> 00:29:20,510 Open I auch gerade ganz massiv, bei Bildern kann ich vielleicht 570 00:29:20,520 --> 00:29:22,420 auf den ersten Blick, aber ich brauch irgendeinen 571 00:29:22,430 --> 00:29:26,080 Kontrollmechanismus um zu sehen, OK was kommt denn da eigentlich 572 00:29:26,350 --> 00:29:28,960 zurück und ist das tatsächlich überhaupt die ich haben möchte? 573 00:29:29,110 --> 00:29:34,840 Also irgendwie Validierung der Antwort und für uns als 574 00:29:34,850 --> 00:29:37,460 Developer ist das glaube ich n großes Umdenken. 575 00:29:37,530 --> 00:29:39,310 Bisher war alles immer deterministisch. 576 00:29:39,320 --> 00:29:41,470 Ne, du hast irgendwie Code selber geschrieben und du 577 00:29:41,480 --> 00:29:44,510 wusstest es kommt immer die gleiche Antwort raus und wenn 578 00:29:44,520 --> 00:29:46,480 nicht immer die gleiche Antwort rausgekommen ist, dann hat es 579 00:29:46,490 --> 00:29:51,450 irgendwo ein Bug mit irgendeinem Variablen drin, aber jetzt 580 00:29:51,460 --> 00:29:53,810 arbeiten wir mit stochastischen Systemen die mit 581 00:29:53,820 --> 00:29:56,370 Wahrscheinlichkeiten arbeiten und das Ergebnis sieht immer ein 582 00:29:56,380 --> 00:29:59,050 bisschen anders und hat gesagt wir können n bisschen justieren, 583 00:29:59,500 --> 00:30:02,220 aber letzten Endes wissen wir nie mit hundertprozentiger 584 00:30:02,230 --> 00:30:06,340 Garantie was der Output sein wird und dementsprechend müssen 585 00:30:06,350 --> 00:30:09,500 wir dort experimentieren bei welcher. 586 00:30:09,760 --> 00:30:12,780 Informationen, bei welchem Kontext, mit welchem prompt wir 587 00:30:12,790 --> 00:30:15,720 mit höchster Wahrscheinlichkeit genau das bekommen, was wir 588 00:30:15,810 --> 00:30:18,150 erzielen, wollen wir letzten Endes, wenn wir solche Modelle 589 00:30:18,160 --> 00:30:21,460 in unseren eigenen Anwendungen verwenden, ist es letzten Endes 590 00:30:21,500 --> 00:30:24,270 auch Anzuvisieren. Das heißt, wir haben dort API 591 00:30:24,280 --> 00:30:27,630 Calls, die durchgeführt werden und am Ende sehen die User nur 592 00:30:27,640 --> 00:30:31,810 das Endergebnis und da mögen vielleicht ein 23 Calls gegen I 593 00:30:31,820 --> 00:30:34,970 Model dazwischen liegen und ich kann diese Zwischenschritte 594 00:30:34,980 --> 00:30:38,010 letzten Endes nicht überwachen, ich kann es auch nicht wirklich 595 00:30:38,020 --> 00:30:41,100 testen und da müssen wir glaube ich extrem umdenken, weil wir 596 00:30:41,110 --> 00:30:43,640 bisher immer genau ganz klar definiert haben. 597 00:30:44,300 --> 00:30:46,530 Das baue ich gerade. Das soll das Ergebnis sein, so 598 00:30:46,540 --> 00:30:49,190 ein typischer Unit Test. Und das wird jetzt extrem 599 00:30:49,200 --> 00:30:51,850 schwer, das wird glaube ich super spannend was da n Zug an 600 00:30:51,860 --> 00:30:54,820 Testing Frameworks sind ganz gut und wichtigen Punkten noch auf 601 00:30:54,830 --> 00:30:56,770 uns zukommen weil da einfach n Unit Test. 602 00:30:56,780 --> 00:31:00,140 Also in der Programmierung wie Informatiker bisher gedacht hat 603 00:31:00,200 --> 00:31:02,870 ist ja eigentlich immer ich weiß exakt ich kann genau halt 604 00:31:02,880 --> 00:31:08,010 testen, ich weiß dass true oder false Ende das Ergebnis und da 605 00:31:08,020 --> 00:31:11,660 Testing Frameworks für Bauern weicht mir das weit genug ab 606 00:31:11,700 --> 00:31:14,510 oder kann ich vielleicht eine weitere AI damit beauftragen 607 00:31:14,740 --> 00:31:17,980 eine Abweichung. Von dem von der gewünschten 608 00:31:17,990 --> 00:31:21,160 Antwort zu berechnen und mir dann zu untersuchen, ob das das 609 00:31:21,170 --> 00:31:24,080 thematisch dasselbe ist oder vielleicht die völlig falsche, 610 00:31:24,090 --> 00:31:26,820 Ich superspannend, und da werden wir irgendwann i. 611 00:31:26,830 --> 00:31:30,180 Inception erleben wir jetzt ganz viel über prompt Engineering 612 00:31:30,190 --> 00:31:34,030 gesprochen und jetzt fragen sich viele, wie baue ich diese i 613 00:31:34,040 --> 00:31:37,290 Models jetzt in meine eigene Anwendung ein und da gibt es 614 00:31:37,300 --> 00:31:39,090 verschiedene Ansätze. Wir haben vorhin drüber 615 00:31:39,100 --> 00:31:41,840 gesprochen, was braucht man letzten Endes muss viel wissen 616 00:31:41,850 --> 00:31:45,720 haben über den ganzen Ablauf, wieviel brauche ich, wie viele 617 00:31:45,730 --> 00:31:49,330 Informationen muss ich mitliefern, welchen Kontext wie. 618 00:31:49,600 --> 00:31:52,800 Arbeite ich mit State und ähnlichen Themen und genau dafür 619 00:31:52,810 --> 00:31:56,260 gibt es mittlerweile Open Source Frameworks auf der Microsoft 620 00:31:56,270 --> 00:31:59,130 Build wurde nochmals Semantic Kernel von Microsoft vorgestellt 621 00:31:59,140 --> 00:32:01,950 und das Thema werden wir in einer weiteren Folge nochmal im 622 00:32:01,960 --> 00:32:05,010 Detail beleuchten, wie wir letzten Endes als Software 623 00:32:05,020 --> 00:32:09,060 Developer solche Models in unseren eigenen Anwendungen 624 00:32:09,070 --> 00:32:12,730 verwenden können genau dann am Ende ist es ja nichts anderes 625 00:32:12,740 --> 00:32:16,850 als eine PI call, also ne ne wenn irgendwas gegen Model t 626 00:32:16,860 --> 00:32:21,820 schicke THEICPHSD Case theoretisch kann ich das sofort. 627 00:32:21,890 --> 00:32:24,340 Keine Anmeldung einbauen, aber ich glaube wer glaubt, dass es 628 00:32:24,350 --> 00:32:27,060 halt einfach nur eine eine Anfrage hinschicken, eine 629 00:32:27,070 --> 00:32:30,450 Antwort zurück bekommt ist der denkt glaube ich ein bisschen zu 630 00:32:30,460 --> 00:32:34,390 klein im Kontext der eigenen Anwendungen, denn da gibt es 631 00:32:34,400 --> 00:32:36,830 eine ganze Menge Fragen noch, was ist denn prompt zu groß 632 00:32:36,840 --> 00:32:39,430 werden würde zum Beispiel, wir haben gelernt, die Größe der 633 00:32:39,440 --> 00:32:42,230 Promis, desto teurer ist es, aber es gibt auch technische 634 00:32:42,240 --> 00:32:45,110 Limitierungen, was ist denn wenn ich Informationen brauche, die 635 00:32:45,120 --> 00:32:48,080 nicht dem Modell hinterlegt sind, wie kriege ich denn 636 00:32:48,090 --> 00:32:52,670 vielleicht das Zusammenspiel von meinen Anforderungen, wie baue 637 00:32:52,680 --> 00:32:54,290 ich denn vielleicht eigene Skills? 638 00:32:54,490 --> 00:32:57,520 Wie baue ich dann vielleicht sowas wie eine Erinnerung an das 639 00:32:57,530 --> 00:33:00,020 bestehende ein? Und das macht man in der Regel 640 00:33:00,030 --> 00:33:01,690 nicht selber. Genau dafür gibt es diese 641 00:33:01,700 --> 00:33:03,760 Frameworks. Wenn ihr Interesse daran habt, 642 00:33:04,270 --> 00:33:06,780 semantic Kernel, ein Stichwort, das schaue ich mir gerade an, 643 00:33:07,110 --> 00:33:10,550 wenn ihr Lust habt, dass wir dazu mal im Detail eine Folge 644 00:33:10,560 --> 00:33:13,500 machen, weil das auch super spannende Sachen machen kann, 645 00:33:13,510 --> 00:33:16,280 wie zum Beispiel, das kann selber eine AI befragen zu 646 00:33:16,290 --> 00:33:19,080 sagen, Hey, ich habe folgende Möglichkeiten, ich kann auf 647 00:33:19,090 --> 00:33:22,490 folgende PS zugreifen, ich habe folgende Skills beigebracht 648 00:33:22,500 --> 00:33:25,040 bekommen, in welcher Reihenfolge soll ich das denn bitte machen 649 00:33:25,540 --> 00:33:27,980 oder wenn wir das ganze Thema embedding diesmal beleuchten 650 00:33:27,990 --> 00:33:30,900 sollen, wenn das noch nicht sagt, das ist n Prinzip eine Art 651 00:33:30,910 --> 00:33:33,830 und Weise wie Informationen kategorisieren kann und dann 652 00:33:33,840 --> 00:33:38,220 schaue welche Erinnerungen die ich habe, also welches welchen 653 00:33:38,230 --> 00:33:41,090 Memory packe ich denn in meinem Kontext hinein, wie finde ich 654 00:33:41,100 --> 00:33:44,900 denn sowas heraus, wenn euch das interessiert, lass uns das gerne 655 00:33:44,910 --> 00:33:47,210 wissen, es gibt eine e Mail Adresse unten im Podcast. 656 00:33:47,220 --> 00:33:49,820 Ihr könnt uns auch über Spotify wissen, dass mittlerweile 657 00:33:49,830 --> 00:33:52,730 Kommentarfunktion, dann machen wir das sehr gerne auch nochmal 658 00:33:52,740 --> 00:33:56,290 eine Folge und vor allem deswegen sehr gerne glauben sie 659 00:33:56,300 --> 00:33:59,850 sind nicht gerade reinfuchsen ich bin überzeugt davon diese A. 660 00:33:59,920 --> 00:34:01,350 Stelle. Die bricht irgendwann über uns 661 00:34:01,360 --> 00:34:04,700 allen herein. Ich kann es nicht erwarten, 662 00:34:04,710 --> 00:34:07,120 ersetzt zu werden von E bis dahin würde ich gerne noch ein 663 00:34:07,130 --> 00:34:11,550 bisschen surfen und. Deswegen ist es, glaube ich, für 664 00:34:11,560 --> 00:34:15,659 uns beide ein super spannendes Thema, sich mal anzuschauen und 665 00:34:15,670 --> 00:34:18,920 um hier nochmal den den Loop zu schließen. 666 00:34:19,199 --> 00:34:22,310 Du hast gerade gesagt, wann werde ich ersetzt von einer I. 667 00:34:22,860 --> 00:34:25,730 Prompt Engineering kann euch natürlich eine EI auch bei 668 00:34:25,739 --> 00:34:28,969 helfen, das heißt mit dem richtigen Kontext gibt uns sowas 669 00:34:28,980 --> 00:34:32,949 wie ZBPT auch super gute Vorschläge um halt richtige 670 00:34:32,960 --> 00:34:35,989 prompt zu liefern, das heißt du kannst letzten Endes n Language 671 00:34:36,000 --> 00:34:40,090 Model dazu verwenden prompt zu generieren die du dann verwenden 672 00:34:40,100 --> 00:34:43,949 kannst um mit einem solchen Modell auch zu interagieren. 673 00:34:44,170 --> 00:34:47,960 Und von daher ganz spannende Szenario, wo wir letzten Endes 674 00:34:47,969 --> 00:34:52,429 eine I haben, die mit einer AI spricht bin ich finde ich auf 675 00:34:52,440 --> 00:34:56,510 jeden Fall super spannend, was da auf uns zukommt, wenn euch 676 00:34:56,520 --> 00:34:59,120 die Folge gefallen habt, dann lasst uns das gerne wissen in 677 00:34:59,130 --> 00:35:01,710 den Kommentaren oder per E-Mail oder ihr könnt auch einen Kaffee 678 00:35:01,720 --> 00:35:06,020 spendieren, da freuen wir uns immer sehr drüber so n Kaffee 679 00:35:06,030 --> 00:35:08,320 Link und wir schauen mal. Also ich glaube prompt 680 00:35:08,330 --> 00:35:11,360 Engineering wird auf jeden Fall ein Teil unserer Zukunft sein, 681 00:35:11,440 --> 00:35:14,320 vielleicht brauchen wir auch in Zukunft nicht weil die E 682 00:35:14,330 --> 00:35:16,990 irgendwann so intelligent wird, dass unsere Eingaben so gut. 683 00:35:17,060 --> 00:35:20,040 Besteht, dass auch bald egal ist, wie wir das formulieren. 684 00:35:20,050 --> 00:35:23,100 Und das ist die ich schon weiß, was wir damit meinen, bleibt auf 685 00:35:23,110 --> 00:35:26,840 jeden Fall eine sehr spannende Zukunft, bleibt uns gewogen, wir 686 00:35:26,850 --> 00:35:31,500 hören uns in 2 Wochen wieder, der to Cast erscheint alle 2 687 00:35:31,510 --> 00:35:36,750 Wochen jeden Montag bis dahin schreibt viel Coach und hab ne 688 00:35:36,760 --> 00:35:40,860 gute Zeit bis dahin und wenn ihr keinen Code schreibt dann 689 00:35:40,870 --> 00:35:43,840 schreibt ein paar Prompts und gebt uns Feedback was ihr 690 00:35:43,850 --> 00:35:45,380 gelernt habt bis dahin.