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“Ich habe dann aber noch nicht klassisch dieses eine Prompt verbessert, sondern bin dann übergegangen in eine Konversation. Es muss ja nicht bei einem einzelnen Prompt bleiben” – David Faragó

Als Deep-Learning-Enigneer erforscht David die Möglichkeiten zum Einsatz der KI. Es geht um seine Annäherung an KI-generierte Testfälle, die Grenzen und die Möglichkeiten. Außerdem haben wir über Prompt-Patterns gesprochen, was kleinste Veränderungen im Prompt bewirken und wie sie gestaltet werden können, um die Qualität der Antworten zu steigern. Zum Schluss schätzt David die Entwicklung der KI ein und hat interessante Tipps für Tester, die anfangen möchten, KI in ihren Workflow zu integrieren.

David ist Deep-Learning-Engineer bei der Firma mediform, die Kommunikationslösungen wie Telefon-Bots für Arztpraxen entwickelt. Er beschäftig sich dort u.a. mit Fine-tuning von Large-Language-Models, Prompt-Engineering und Data Science, aber auch mit Software-Engineering, z.B. Microservices, Kubernetes und Qualitätssicherung. Nebenher hat er noch seine Firma QPR Technologies, die Beratung und Entwicklungsdienstleistung zu innovativer Qualitätssicherung anbietet, z.B. mittels Statische-Code-Analyse oder KI. Diese hatte er mit Kollegen nach seiner Promotion zu Symbolic AI, Formalen Methoden und Modellbasiertem Testen gegründet. Er ist Mitglied des Leitungsgremiums der GI-Fachgruppe Test, Analyse und Verifikation.

Highlights:

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