{"id":191258,"date":"2024-01-14T21:58:34","date_gmt":"2024-01-14T20:58:34","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=191258"},"modified":"2024-01-14T22:04:51","modified_gmt":"2024-01-14T21:04:51","slug":"fine-tuning-vs-prompt-engineering-zwei-techniken-zur-optimierung-der-ki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/fine-tuning-vs-prompt-engineering-zwei-techniken-zur-optimierung-der-ki","title":{"rendered":"Fine Tuning vs. Prompt Engineering &#8211; Zwei Techniken zur Optimierung der KI"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"191258\" class=\"elementor elementor-191258\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-224f78d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"224f78d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-665f165 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"665f165\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Fine Tuning vs. Prompt Engineering: GPT-4, PaLM 2, BARD... die Fortschritte im Bereich der k\u00fcnstlichen Intelligenz werden immer zahlreicher. Und vor allem werden sie f\u00fcr jeden zug\u00e4nglich. <\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2814a12 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2814a12\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Nicht nur<strong> Datenexperten,<\/strong> sondern auch Unternehmer, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/data-driven-marketing-course-inhalte-und-moeglichkeiten\">Marketingfachleute und sogar Studenten, die sich einen kleinen Ansto\u00df w\u00fcnschen.<\/a><\/p><p>Die Nutzung dieser <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/ai-fine-tuning-alles-ueber-diese-spezialisierungstechnik-von-kis\">generativen KI-L\u00f6sungen<\/a> ist jedoch nicht einfach. Durch ihre Demokratisierung wird deutlich, wie wichtig es ist, die Ergebnisse zu optimieren. Hier kommen das Prompt Engineering und das Fine-Tuning ins Spiel.<\/p><p>Worum handelt es sich dabei? Was sind die Unterschiede zwischen diesen beiden Begriffen? Das werden wir herausfinden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3d4826e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3d4826e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4de8465 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4de8465\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Fine Tuning vs. Prompt Engineering - Was ist Fine-Tuning?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-060d189 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"060d189\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Trotz ihres Namens sind <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/openai-foundry-fuer-naechsten-ki-modelle\">KI-Modelle nicht &#8222;intelligent&#8220;.<\/a> Hinter der vermeintlichen Intelligenz verbirgt sich vor allem die F\u00e4higkeit, Beziehungen in gro\u00dfen und komplexen Datens\u00e4tzen zu finden. Die Datenmengen sind jedoch so gro\u00df, dass <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/langchain-stellt-langsmith-vor-eine-all-in-one-plattform-fuer-llms\">Large Language Models (LLM)<\/a> auf Optimierungstechniken angewiesen sind. Dazu geh\u00f6rt auch das Fine-Tuning.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f3c2737 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f3c2737\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Definition von Fine-Tuning<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-82b2d8e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"82b2d8e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Diese Technik ist Teil des <strong>Pre-Trainings von Modellen<\/strong> und zielt darauf ab, die Spezialisierung eines Modells zu verst\u00e4rken, das auf eine breitere Datenverteilung trainiert wurde.<\/p><p>Es gibt Modelle, die allgemeine Aufgaben ausf\u00fchren k\u00f6nnen. Und andere, die in der Lage sind, spezifische Aufgaben auszuf\u00fchren. Gerade in diesem zweiten Fall macht <strong>Fine-Tuning Sinn.<\/strong><\/p><p>Die Idee ist dann, spezifisch auf die Bed\u00fcrfnisse des Nutzers einzugehen. Ein Chatbot f\u00fcr den Kundensupport eines Bekleidungsunternehmens wird z. B. anders trainiert als ein<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/power-virtual-agents-alles-ueber-das-tool-zur-erstellung-von-chatbots\"> Chatbot, der medizinische Vordiagnosen erstellen soll.<\/a><\/p><p>Das Ziel von Fine-Tuning ist es dann, die Leistung eines bestehenden Modells zu optimieren, indem es auf bestimmte Daten neu trainiert wird. Durch die Anpassung der Gewichte und Parameter des Modells erm\u00f6glicht diese Technik einem KI-System, sich an spezifischere Aufgaben anzupassen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7bca881 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7bca881\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Erfolgreiches Fine-Tuning<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1ff7b9c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1ff7b9c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Um die Leistung des <strong>KI-Systems<\/strong> durch Fine-Tuning zu verbessern, muss zwei Parametern besondere Aufmerksamkeit geschenkt werden:<\/p><ul><li><strong>Die Datenqualit\u00e4t:<\/strong> Um spezifische Aufgaben zu erf\u00fcllen, m\u00fcssen auch die pr\u00e4sentierten Datens\u00e4tze spezifisch sein.<\/li><li><strong>Die Trainingsschritte:<\/strong> Es geht nicht nur darum, das Modell zu trainieren, um die Daten zu kontextualisieren, sondern auch darum, es zu den besten Ergebnissen zu f\u00fchren. Dazu ist es notwendig, ein System des Feedbacks durch menschliche Bewertungen einzurichten.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-792d4a3 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"792d4a3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/fine-tuning-prompt-engineering1.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-324654a elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"324654a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Apprendre \u00e0 utiliser le Fine-Tuning<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ffbf149 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ffbf149\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-290d7b1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"290d7b1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Fine Tuning vs. Prompt Engineering - Was ist Prompt Engineering?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9f710ef elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9f710ef\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Wie <strong>Fine-Tuning<\/strong> zielt auch <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/automated-prompt-engineering-alles-ueber-die-automatisierte-erstellung-von-prompts-fuer-die-ki\">Prompt Engineering darauf ab,<\/a> die Leistung des Machine-Learning-Modells zu verbessern. Aber hier geht es nicht so sehr um das Training des Modells, sondern vielmehr um die Ergebnisse, die durch die Prompts erzielt werden.<\/p><p>Zur Erinnerung: <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/prompt-engineering-alles-ueber-den-neuen-ki-beruf\">Prompts (auch Aufforderungen oder gef\u00fchrte Nachrichten genannt)<\/a> sind die Anfragen eines Nutzers an eine generative KI-Anwendung (wie ChatGPT). Und es ist genau die Qualit\u00e4t dieser Anfragen (die prompten Inputs), die die Qualit\u00e4t des Ergebnisses (den Output) bestimmt.<\/p><p>Konkret hei\u00dft das: Wenn du eine Anfrage eingibst, zerlegt die k\u00fcnstliche Intelligenz den Prompt, um seine Bedeutung und Absicht zu verstehen.<\/p><p>Wenn du eine recht allgemeine Frage stellst, wird das <strong>KI-System<\/strong> dir eine Antwort geben, die auf den Daten basiert, die ihm zur Verf\u00fcgung stehen. Da es aber nicht unbedingt deine Absicht verstanden hat, kann es sein, dass es eine falsche Antwort gibt. Wenn du hingegen einen pr\u00e4zisen Prompt lieferst, indem du deine Absicht und den Kontext erkl\u00e4rst, wird die k\u00fcnstliche Intelligenz eher in der Lage sein, auf deine Anfrage zu antworten.<\/p><p>Beim Prompt Engineering geht es also darum, die <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-modelle-so-geht-diemodellierung-eines-machine-learning-projekts\">Antworten der ML-Modelle zu lenken,<\/a> indem man spezifische Anfragen formuliert. Um deine Prompts erfolgreich zu gestalten, z\u00f6gere nicht, immer spezifischere Fragen zu stellen und verschiedene M\u00f6glichkeiten zu testen, wie du deine Anweisungen formulieren kannst.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3883dc9 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3883dc9\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-132cd16 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"132cd16\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Fine Tuning vs. Prompt Engineering - Was sind die Unterschiede?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6066ea9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6066ea9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Fine-Tuning und Prompt Engineering sind zwei Techniken zur Optimierung von KI. Es ist jedoch wichtig, die Unterschiede zwischen diesen beiden Methoden zu kennen:<\/p><ul><li><strong>Das Ziel<\/strong>: Prompt Engineering konzentriert sich st\u00e4rker darauf, relevante Ergebnisse zu liefern, w\u00e4hrend Fine-Tuning darauf abzielt, die Leistung des Machine-Learning-Modells zu verbessern, um bestimmte Aufgaben zu erf\u00fcllen.<\/li><li><strong>Die Methode:<\/strong> Prompt Engineering basiert auf Input-Indikationen. Diese m\u00fcssen detaillierter sein, um bessere Ergebnisse zu erzielen.<\/li><li>Die Leistung des Fine-Tuning wiederum beruht auf dem Training eines Modells und der Integration neuer spezifischer Daten.<\/li><li><strong>Kontrolle:<\/strong> Beim Prompt Engineering hat der Nutzer die volle Kontrolle \u00fcber die Ergebnisse. Im Gegensatz dazu zielt Fine-Tuning darauf ab, dem Computer mehr Autonomie zu geben, damit er in der Lage ist, die gew\u00fcnschten Ergebnisse zu liefern.<\/li><li><strong>Mittel:<\/strong> Prompt Engineering erfordert nicht unbedingt Ressourcen. Umso mehr, als viele Anwendungen der generativen KI kostenlos sind. Daher kann jede Person ihre Prompts verfeinern, um die Ergebnisse zu optimieren. Im Gegensatz dazu ben\u00f6tigt Fine-Tuning gro\u00dfe Ressourcen, sowohl f\u00fcr das Training der Modelle als auch f\u00fcr das Hinzuf\u00fcgen gro\u00dfer Datenmengen.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-be180c8 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"be180c8\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-651b762 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"651b762\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie meistere ichFine Tuning vs. Prompt Engineering ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f1dcfda elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f1dcfda\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><strong>Fine Tuning vs. Prompt Engineering<\/strong> sind zwar unterschiedlich, haben aber ein gemeinsames Ziel: die Genauigkeit und Relevanz der Antworten zu verbessern, die von <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/mlops-course-deine-reise-zur-beherrschung-der-ki-entwicklung\">generativen KI-Modellen generiert werden.<\/a><\/p><p>F\u00fcr Datenexperten ist es mehr als notwendig, diese Techniken zu beherrschen. Hier kommt DataScientest ins Spiel. Durch unser Trainingsprogramm lernst du die besten Techniken kennen, um die <strong>Ergebnisse von Sprachmodellen zu verfeinern.<\/strong> Erfahre jetzt mehr!<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-42c495a elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"42c495a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/fine-tuning-prompt-engineering2.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f1118a8 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"f1118a8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Ein Training beginnen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-086ea77 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"086ea77\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">.\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Was ist Fine-Tuning?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Trotz ihres Namens sind KI-Modelle nicht \"intelligent\". Hinter dieser vermeintlichen Intelligenz verbirgt sich vor allem die F\u00e4higkeit, Beziehungen in gro\u00dfen und komplexen Datens\u00e4tzen zu finden. Die Datenmengen sind jedoch so gro\u00df, dass Large Language Models (LLM) auf Optimierungstechniken angewiesen sind. Darunter auch das Fine-Tuning (oder Feinabstimmung).\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Was ist Prompt Engineering?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Wie das Fine-Tuning zielt auch das Prompt Engineering darauf ab, die Leistung des Machine-Learning-Modells zu verbessern. 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