Die Teilnehmenden erlernen fortgeschrittene Techniken und Strategien des Prompt Engineering <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="https://www.zotero.org/google-docs/?jPhPSS"> <hi rend="color(1155CC)">(Schulhoff et al. 2024; Sahoo et al. 2024; Amatriain 2024)</hi> </ref>, die sie in praktischen Übungen umsetzen. Dazu gehören Zero- und Few-Shot Learning, Many-Shot Learning, Chain of Thought, Tree of Thought, Self-Consistency, Iterative Prompting, Prompt Chaining, Chain of Density, Context Building und Context Compression. Sie analysieren und vergleichen verschiedene proprietäre und Open-Source-Tools sowie LLMs (wie GPT-4, Claude 3.5, Perplexity, Gemini Advanced, Llama 3 70B), wobei Funktionalitäten, Kosten und geeignete Prompting-Strategien betrachtet werden.