Was ist Prompt Engineering?

Veröffentlicht: 2023-09-01

Künstliche Intelligenz (KI) hat die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, verändert und Innovationen vorangetrieben, die von der Sprachübersetzung bis hin zu personalisierten virtuellen Assistenten reichen. Im Mittelpunkt dieser bemerkenswerten Erfolge steht ein oft übersehener, aber entscheidender Aspekt, der als „promptes Engineering“ bekannt ist. Prompt Engineering ist die Brücke, die die menschliche Absicht mit der KI-Ausführung verbindet und eine Symphonie des Verständnisses ermöglicht. Da KI-Systeme immer komplexer und leistungsfähiger werden, ist die Kunst, präzise und wirksame Anweisungen oder Eingabeaufforderungen zu erstellen, wichtig geworden, um diese Modelle so zu steuern, dass sie genaue, kontextrelevante und ethisch einwandfreie Antworten liefern.

In diesem Blog entführen wir Sie in die faszinierende Welt des Prompt Engineering und erforschen dessen Wesen, Bedeutung und Auswirkungen auf verschiedene KI-Anwendungen.

Was ist eine Eingabeaufforderung?

Eine Eingabeaufforderung ist ein spezifischer Satz von Anweisungen, normalerweise in Form von Text oder Code, der einem KI-Modell gegeben wird, um seine Reaktion zu steuern. Es dient als primärer Input und prägt das Verständnis der KI für die jeweilige Aufgabe oder das vorliegende Problem. Der Erfolg eines KI-Systems hängt häufig von der Klarheit, Spezifität und den Kontextinformationen ab, die in der Eingabeaufforderung eingebettet sind.

Eingabeaufforderungen für KI werden in der Regel von Entwicklern, Datenwissenschaftlern oder Ingenieuren erstellt, die für den Entwurf und das Training der KI-Modelle verantwortlich sind. Diese Fachleute verfügen über das nötige Fachwissen, um die Fähigkeiten und Grenzen des KI-Systems zu verstehen, mit dem sie arbeiten. In einigen Fällen kann das Prompt-Engineering auch die Zusammenarbeit mit menschlichen Prüfern oder Fachexperten umfassen, um Prompts auf der Grundlage ihres Feedbacks und ihrer Fachkenntnis zu verfeinern.

Die Essenz des Prompt Engineering:

Bei Prompt Engineering geht es um mehr als nur das Füttern von KI-Modellen mit zufälligem Eingabetext. Es geht darum, durchdachte Anweisungen zu erstellen, die auf bestimmte Aufgaben oder Ziele abgestimmt sind. Durch die Formulierung sorgfältig ausgearbeiteter Eingabeaufforderungen können Entwickler das Verhalten eines KI-Modells beeinflussen und seine Ausgabe so gestalten, dass sie den Erwartungen der Benutzer entspricht und ihre Leistung in verschiedenen Anwendungen verbessert.

Bedeutung von Prompt Engineering in der KI:

Die Bedeutung des Prompt Engineering in der KI kann nicht genug betont werden, da es das Verhalten, die Leistung und die Ergebnisse von KI-Modellen direkt beeinflusst. Prompt Engineering spielt eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung von KI-Systemen, um genaue, kontextrelevante und ethische Antworten zu generieren. Die Bedeutung des Prompt Engineering in der KI lässt sich wie folgt umreißen:

Verbesserung der Genauigkeit und Relevanz
Voreingenommenheit und Ethik kontrollieren
Förderung der Kreativität
Maßgeschneiderte Antworten für bestimmte Anwendungsfälle

Wie leiten Eingabeaufforderungen KI-Modelle und wann werden sie in den KI-Trainingsprozess eingeführt?

Eingabeaufforderungen werden für die KI vor der KI-Antwort erstellt, da sie als erste Eingabe oder Anweisung an das KI-Modell dienen. Eine zeitnahe Entwicklung ist ein wesentlicher Schritt bei der Vorbereitung von KI-Systemen für bestimmte Aufgaben oder Anwendungen. Während des Trainingsprozesses lernen KI-Modelle aus großen Datensätzen, einschließlich der in den Eingabeaufforderungen bereitgestellten Beispiele, um Muster, Korrelationen und Beziehungen innerhalb der Daten zu verstehen. Die Eingabeaufforderung fungiert als Leitfaden und hilft dem KI-Modell dabei, die betreffende Aufgabe oder das betreffende Problem zu erfassen und sein Verhalten während der Generierung von Antworten zu gestalten.

Nachdem das KI-Modell trainiert und bereitgestellt wurde, nutzt es das aus den Trainingsdaten gewonnene Wissen, einschließlich der Eingabeaufforderungen, um Antworten auf neue Eingaben zu generieren. Die Eingabeaufforderung dient als kritischer Bezugspunkt während der Inferenz und stellt sicher, dass die Ausgaben des KI-Modells kontextuell angemessen sind und die gewünschten Anforderungen erfüllen.

Beispiele für Prompt Engineering:

1. Stimmungsanalyse:

Benutzereingabe: Analysieren Sie die Stimmung dieser Rezension: „Der Film war absolut fantastisch!“
Entsprechende Aufforderung: Analysieren Sie die Stimmung des folgenden Textes: „Der Film war absolut fantastisch!“
Ausgabe des KI-Modells: Positive Stimmung

2. Sprachübersetzung:

Benutzereingabe: Übersetzen Sie den Satz „Hallo, wie geht es dir?“ ins Französische
Entsprechende Eingabeaufforderung: Übersetzen Sie den folgenden englischen Text ins Französische: „Hallo, wie geht es Ihnen?“
KI-Modellausgabe: Französische Übersetzung: „Bonjour, comment ca va?“

3. Inhaltserstellung:

Benutzereingabe: Schreiben Sie einen Absatz über die Vorteile von Bewegung
Entsprechende Aufforderung: Schreiben Sie einen Absatz über die Vorteile von Bewegung
KI-Modellergebnis: Regelmäßige Bewegung bietet zahlreiche Vorteile für die körperliche und geistige Gesundheit. Es hilft, die Herz-Kreislauf-Fitness zu verbessern, Muskeln und Knochen zu stärken und die allgemeine Flexibilität zu verbessern. Darüber hinaus fördert Bewegung das geistige Wohlbefinden, indem sie Stress und Ängste reduziert, die Stimmung hebt und die kognitiven Funktionen verbessert.

4. Textzusammenfassung:

Benutzereingabe: Fassen Sie diesen Artikel zum Klimawandel in 100 Wörtern zusammen
Entsprechende Aufforderung: Fassen Sie den folgenden Artikel zum Klimawandel in 100 Wörtern zusammen
Ergebnisse des KI-Modells: Der Artikel erörtert die Dringlichkeit der Bekämpfung des Klimawandels und seiner Auswirkungen auf den Planeten. Es unterstreicht die Rolle menschlicher Aktivitäten bei den Treibhausgasemissionen und betont die Notwendigkeit nachhaltiger Praktiken und globaler Zusammenarbeit zur Bekämpfung der Umweltkrise.

5. Interaktion mit dem virtuellen Assistenten:

Benutzereingabe: Wie ist die Wettervorhersage für morgen?
Entsprechende Eingabeaufforderung: Geben Sie die Wettervorhersage für morgen an
KI-Modellausgabe: Die Wettervorhersage für morgen sagt einen teilweise bewölkten Himmel mit einer Höchsttemperatur von 25 °C und einer Tiefsttemperatur von 18 °C voraus. Die Wahrscheinlichkeit vereinzelter Schauer am Nachmittag liegt bei 20 %.

6. Kreatives Schreiben:

Benutzereingabe: Verfassen Sie ein Gedicht über die Schönheit der Natur
Entsprechende Aufforderung: Schreiben Sie ein Gedicht über die Schönheit der Natur
KI-Modellausgabe:

„In der Umarmung der Natur gedeiht Gelassenheit,

Wo sanfte Bäche und Flüsse streben.

Inmitten der Bäume, ihre Äste verschlungen,

Eine Symphonie des Lebens, so schön gestaltet.“

7. Kalibrierung des Sprachmodells:

Benutzereingaben: Bitte priorisieren Sie sachliche Informationen in Ihren Antworten
Entsprechende Aufforderung: Geben Sie bei der Generierung von Antworten sachlichen Informationen Vorrang vor spekulativen Inhalten
Ausgabe des KI-Modells: Das KI-Modell passt seine Antworten an, indem es sachlichen Informationen Vorrang einräumt und gleichzeitig die Einbeziehung spekulativer oder unbestätigter Inhalte minimiert

8. Benutzerdefinierte Suchanfrage:

Benutzereingaben: Finden Sie die besten Laptops für Spiele unter 1.500 US-Dollar
Entsprechende Aufforderung: Finden Sie die am besten bewerteten Gaming-Laptops im Preisbereich von 1.500 US-Dollar
Ausgabe des KI-Modells: Das KI-Modell präsentiert eine Liste der am besten bewerteten Gaming-Laptops unter 1.500 US-Dollar, einschließlich Spezifikationen, Benutzerbewertungen und Links zu Kaufoptionen

Tipps und Best Practices zum Verfassen von Eingabeaufforderungen:

Seien Sie klar und konkret
Fügen Sie kontextbezogene Informationen hinzu
Verwenden Sie anschauliche Beispiele
Vermeiden Sie Voreingenommenheit bei Eingabeaufforderungen
Experimentieren und verfeinern
Arbeiten Sie mit menschlichen Prüfern zusammen
Berücksichtigen Sie die Komplexität der Sprache
Seien Sie ethisch und verantwortungsbewusst
Maßgeschneidert für aufgabenspezifische Anleitung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Einhaltung der bereitgestellten Tipps und Best Practices Sie in die Lage versetzt, sorgfältig gestaltete Eingabeaufforderungen zu erstellen, was dazu führt, dass KI-Modelle präzise, relevante und kontextbezogene Ergebnisse generieren. Im Zuge der fortschreitenden Transformation verschiedener Branchen durch KI wird die Verbesserung dieser Fähigkeit zunehmend unverzichtbar, um das volle Potenzial der künstlichen Intelligenz auszuschöpfen. Indem wir die Prinzipien des Prompt Engineering verstehen und erfinderische Methoden umsetzen, legen wir den Grundstein für eine Zukunft, in der sich KI zu einem leistungsfähigeren und vorteilhafteren Werkzeug in unserem täglichen Leben entwickelt.