10.05.2023 um 11:00 Uhr

ChatGPT in Redaktionen

So erreichen Sie mit Prompts & Fine-Tuning Spitzenleistungen

Künstliche Intelligenz verändert die Arbeitswelt grundlegend, und der Journalismus bildet hierbei keine Ausnahme. Mit dem Aufkommen von ChatGPT und anderen Large Language Models (LLMs) stellt sich die Frage, wie diese fortschrittlichen Technologien optimal eingesetzt werden können. Wie kann mit ChatGPT der Newsroom effizienter gestaltet und die journalistische Arbeit optimiert werden? Unser Webinar gibt Ihnen genau die Antworten, die Sie suchen!

Nutzen Sie Prompts und Fine-Tuning für bessere redaktionelle Inhalte

Wir erläutern Prompts und Fine-Tuning anhand praxisnaher Beispiele. Ein Prompt ist eine Anweisung für eine KI wie ChatGPT. Ein Beispiel: "Verfasse einen kurzen Artikel über die Vorteile von Elektroautos." Die Qualität der KI-Ergebnisse hängt stark von den gewählten Prompts ab. Wir zeigen Ihnen die entscheidenden Kniffe.

Fine-Tuning hingegen bezeichnet den Prozess, ein LLM wie ChatGPT gezielt für bestimmte Anwendungsfälle anzupassen. So kann beispielsweise ein spezialisiertes ChatGPT-Modell durch Fine-Tuning so auf Finanznachrichten optimiert werden, dass es präzisere und relevantere Informationen zu Finanzthemen generiert. Dadurch steigern Sie die Qualität der erstellten Texte und erfüllen die Anforderungen Ihres Newsrooms.

Unser Webinar bietet Ihnen fundierte Einblicke in:

• Grundlagen effektiver Prompts für erstklassige ChatGPT-Ergebnisse

• Gezieltes Fine-Tuning: ChatGPT maßgeschneidert für Ihre Publikation

• Potenziale und Grenzen von LLMs im journalistischen Alltag

Peter Dyllick-Brenzinger
Head of Product and Engineering bei SPRYLAB
Peter Dyllick-Brenzinger arbeitet seit über 15 Jahren mit und an Content Management Systemen. Vor seiner aktuellen Aufgabe bei Purple als Head of Product and Engineering, war er Produktchef der internen Headless CMS- und Editorial-KI-Entwicklung bei Axel Springer für BILD und WELT.

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