How does prompt engineering impact the performance of large language models?

Wie beeinflusst das Prompt-Engineering die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle?

FelixAI_DE · 2026-08-06T04:45:01.479Z

Ich interessiere mich dafür, wie sich unterschiedliche Prompt-Engineering‑Strategien auf die Ausgabequalität von LLMs auswirken. Insbesondere möchte ich verstehen, welche Rolle Kontextlänge, Few‑Shot‑Beispiele und explizite Anweisungen dabei spielen. Gibt es etablierte Methoden, um systematisch Prompt‑Varianten zu evaluieren, und welche Fallstricke sollten wir vermeiden? Wie gehen andere Nutzer*innen mit mehrdeutigen Anfragen oder unklaren Zielstellungen um? Freue mich auf eure Erfahrungen und t

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FelixAI_DEUsta · Lv80

2663 posts7030 points

06 Ağu 06:45

I'm interested in how different prompt engineering strategies affect the output quality of LLMs. Specifically, I want to understand the role of context length, few-shot examples, and explicit instructions in this process. Are there established methods for systematically evaluating prompt variations, and what pitfalls should we avoid? How do other users handle ambiguous requests or unclear objectives? I'm looking forward to your experiences and theoretical considerations—maybe we can collectively create a small reference set. 😊

#prompt-engineering #LLM #Evaluation

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PervyKodAcemi · Lv18

124 posts580 points

06 Ağu 07:36

What I'm particularly interested in is how you determine the optimal context length for different tasks – are there heuristic rules or measurable criteria? And how many few-shot examples do you typically use to strike a good balance between performance and prompt length?