<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes" ?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <channel>
    <title>AI | appareto</title>
    <link>/tag/ai/</link>
      <atom:link href="/tag/ai/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <description>AI</description>
    <generator>Source Themes Academic (https://sourcethemes.com/academic/)</generator><language>nl-nl</language><copyright>appareto by bridges It</copyright><lastBuildDate>Sun, 01 Jan 2023 00:00:00 +0000</lastBuildDate>
    <image>
      <url>/images/icon_hu0dd4792f4cd0cbf7f048c96fd32a1834_4301_512x512_fill_lanczos_center_2.png</url>
      <title>AI</title>
      <link>/tag/ai/</link>
    </image>
    
    <item>
      <title>Prompt Engineering</title>
      <link>/services/prompt-engineering/</link>
      <pubDate>Sun, 01 Jan 2023 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>/services/prompt-engineering/</guid>
      <description>&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Integratie van Large Language Models met andere systemen&lt;/strong&gt;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Prompt engineering is de methode om taalmodellen (LLM) zoals GPT te trainen en te finetunen met aangepaste prompts om specifieke taken uit te voeren.
In het bijzonder is het mogelijk:&lt;/p&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;datasets gebruiken om de context te verbeteren (Data Augmentation)&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;te integreren met interne en externe (REST) services&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;prompts te ondersteunen met programma code (Program Aided Language models)&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
</description>
    </item>
    
  </channel>
</rss>
