Prompt Engineering

Zwei fundamentale Herausforderungen prägen die LLM-Entwicklung 2026: Mode Collapse reduziert die Ausgabevielfalt durch Alignment-Training, während Context Rot die Modellleistung bei wachsenden Kontextfenstern degradiert. Dieser Artikel analysiert beide Phänomene und stellt praktische Lösungsansätze wie Verbalized Sampling und systematisches Context Engineering vor.

Context Engineering ist die Disziplin des Kuratierens, Strukturierens und Verteidigens von allem, was das LLM zur Inferenzzeit erreicht. Dieser umfassende Guide zeigt die 2026-Best-Practices für zuverlässige KI-Systeme.