Prompt Engineering

Was ist Prompt Engineering?

Prompt Engineering ist eine Technik, die in der künstlichen Intelligenz (KI) zur Optimierung und Feinabstimmung von Sprachmodellen für bestimmte Aufgaben und gewünschte Ergebnisse eingesetzt wird. 

Auch bekannt als Prompt-Design, bezieht es sich auf den Prozess der sorgfältigen Konstruktion von Prompts oder Eingaben für KI-Modelle, um deren Leistung bei bestimmten Aufgaben zu verbessern.

Prompts werden zur Anleitung und Optimierung des erforderlichen Verhaltens des KI-Systems verwendet, um genaue und gewünschte Antworten von KI-Modellen zu erhalten.

Durch diesen Prozess können KI-Systeme die Absicht des Nutzers „verstehen“, angemessen reagieren und zuverlässigere und relevantere Ergebnisse erzeugen.

Warum ist Prompt Engineering wichtig für KI?

Prompt Engineering ist entscheidend für die Optimierung der KI-Leistung und die Verbesserung des Nutzererlebnisses.

Durch die Entwicklung effektiver Prompts können Teams die Genauigkeit von Projektspezifikationen sicherstellen und vorgegebene Anforderungen erfüllen.

Prompt Engineering kann zudem eine effiziente Problemlösung bieten, indem es auf die Fähigkeiten des jeweiligen Nutzers zugeschnittene Inhalte erstellt. 

Durch die Verfeinerung von Abfragen, auch mehrfach, können Benutzer die gewünschten Ergebnisse erzielen.

Auch für Entwickler stellt das Prompt Engineering ein praktisches Instrument für die Vervollständigung und das Verständnis von Code dar.

Im Zusammenhang mit der Text-Bild-Synthese ermöglicht das Prompt Engineering eine präzise Anpassung der Bildmerkmale, einschließlich Stil, Perspektive, Seitenverhältnis, Blickwinkel und Auflösung. 

Außerdem spielt es eine wichtige Rolle bei der Erkennung und Entschärfung von Prompt-Injection-Angriffen und schützt so KI-Modelle vor potenziellen bösartigen Aktivitäten.

Wie funktioniert Prompt Engineering?

Bei Prompt Engineering werden die zugrundeliegenden Fähigkeiten von Sprachmodellen genutzt und ihre Leistung durch gut konzipierte Prompts optimiert.

Anstatt sich nur auf Pre-Training oder Feinabstimmung zu verlassen, ermöglicht Prompt Engineering den Benutzern, die Modelle so zu steuern, dass sie bestimmte Ziele erreichen.

Durch direkte Anweisungen, Bedingungen oder Beispiele in den Prompts kann man das Verhalten des Modells beeinflussen und genaue Antworten fördern.

Beispiele für Prompt Engineering

Im Folgenden werden verschiedene Beispiele für Prompt Engineering vorgestellt. Hier finden Sie eine Liste der gängigsten Arten.

Stimmungsanalyse

Bei einer Stimmungsanalyse kann Prompt Engineering die Erstellung von Prompts beinhalten, die eindeutig die Stimmung oder Emotion angeben, die das Modell in einem bestimmten Text erkennen soll.

Durch explizite Anweisungen wie „Bestimme die Stimmung des folgenden Textes: Der Film hat mir gut gefallen!“ können Benutzer das Modell anleiten, positive Emotionen genau zu erkennen.

Sprachübersetzung

Prompt Engineering kann bei Übersetzungsaufgaben zur Verbesserung der Genauigkeit und zur Gewährleistung angemessener Übertragungen eingesetzt werden.

Anhand von Prompts, die die Ausgangs- und Zielsprache sowie Beispielübersetzungen enthalten, kann das Modell zur Erstellung qualitativ hochwertiger Übersetzungen angeleitet werden, die mit dem gewünschten Sprachpaar übereinstimmen.

Fragenbeantwortung

Prompt Engineering ist eine wertvolle Hilfe bei Aufgaben zur Beantwortung von Fragen. Hier können User explizite Anweisungen oder Beispiele geben, um die Antwort des Modells zu steuern.

So kann z. B. ein Prompt wie „Beantworte die folgende Frage: Wer hat das Telefon erfunden?“ dem Modell bei der korrekten Antwort „Alexander Graham Bell“ helfen.

Textzusammenfassung

Prompt Engineering kann bei Aufgaben zur Textzusammenfassung eingesetzt werden, indem explizite Anweisungen zur Erstellung von Kurzfassungen gegeben werden.

Durch die Formulierung des Prompts „Fasse den folgenden Text in einer kurzen Version zusammen“ kann das Modell angeleitet werden, komprimierte und informative Kurzbeschreibungen zu erstellen, die die wichtigsten Punkte des eingegebenen Textes enthalten.

Codegenerierung

Mithilfe von Prompt Engineering können Aufgaben der Codegenerierung durch spezifische Anweisungen oder Beispiele für die gewünschte Codeausgabe vereinfacht werden.

Entwickler können Prompts wie „Erzeuge eine Python-Funktion, die den Durchschnitt einer Liste von Zahlen berechnet“ formulieren, um das Modell bei der Erstellung präziser und funktionaler Codeschnipsel anzuleiten.

Chatbot-Antworten

Beim Training von Chatbot-Modellen zur Generierung geeigneter, kontextbezogener Antworten ist Prompt Engineering von großem Nutzen.

Durch das Verfassen von Prompts, die den notwendigen Kontext liefern, wie z. B. „Du bist ein Chatbot für den Kundendienst. Beantworte die folgende Kundenanfrage: Ich habe ein Problem mit meiner Bestellung“, kann das Modell so gesteuert werden, dass es relevante und hilfreiche Antworten auf die Fragen der Kunden gibt.

Dokumentenklassifizierung

Prompt Engineering kann Aufgaben zur Dokumentenklassifizierung verbessern, indem die gewünschten Kriterien festgelegt und Beispieldokumente für jeden Typ bereitgestellt werden.

Durch die Formulierung von Prompts wie „Ordne das folgende Dokument in eine der folgenden Kategorien ein: Sport, Politik, Unterhaltung“ kann das Modell angeleitet werden, Dokumente anhand der bereitgestellten Beispiele genau zu klassifizieren.

Bildbeschriftungen

Prompt Engineering kann bei der Formulierung von Bildunterschriften eingesetzt werden, indem Prompts erstellt werden, die den gewünschten Inhalt des Bildes beschreiben.

Man kann z. B. Prompts wie folgt schreiben: „Erstelle eine Beschriftung für das folgende Bild: [Bildbeschreibung einfügen]“, um das Modell anzuleiten, relevante und beschreibende Bildunterschriften für das gegebene Bild zu erzeugen.

Erkennung benannter Entitäten

Prompt Engineering kann bei Aufgaben zur Erkennung benannter Entitäten helfen. Dazu müssen klare Anweisungen zur Identifizierung bestimmter Elemente im Text erteilt werden.

Durch die Formulierung von Prompts wie „Identifiziere die Namen der Personen, die in der folgenden Passage erwähnt werden“, kann das Modell angeleitet werden, benannte Elemente genau zu erkennen und zu extrahieren.

Bewährte Praktiken zum Schreiben von Prompts

Es gibt mehrere bewährte Verfahren, die Benutzer befolgen können, um bessere AI-Prompts zu erstellen:

• Experimentieren Sie mit der Umformulierung ähnlicher Konzepte auf unterschiedliche Weise, unter Verwendung verschiedener Modifikatoren, Stile, Perspektiven, Autoren oder Künstler und Formatierungen.
• Verwenden Sie verschiedene Arten von Input, wie Beispiele, Eingabedaten, Anweisungen oder Fragen zur Verbesserung der Effizienz von schriftlichen Prompts.
• Setzen Sie spezielle von KI-Tools unterstützte Modifikatoren ein, um die Prompt-Engineering-Fähigkeiten zu verbessern, darunter Schlüsselwörter für Stil, Abstraktionsgrad, Auflösung, Seitenverhältnis und Wortbedeutung.
• Erwägen Sie den Einsatz von integrierten Entwicklungsumgebungen (engl. Integrated Development Environments, IDEs) als Software-Tools, um die Effizienz beim Schreiben von KI-Prompts zu steigern. Diese Tools unterstützen Ingenieure bei der Feinabstimmung von KI-Modellen und helfen Nutzern, bestimmte Ergebnisse zu erzielen.

Zum Thema: KI-Prompts schreiben: ChatGPT, Bard, Bing und Co mit Beispielen

Fazit

Prompt Engineering ist eine leistungsstarke Technik, mit der Benutzer das Verhalten und die Leistung von KI-Modellen beeinflussen können.

Durch strategisches Entwerfen von Prompts können Benutzer Modelle dazu bringen, genaue, relevante und kontextbezogene Antworten für verschiedene Aufgaben zu produzieren. 

Dies kann dazu beitragen, neue Möglichkeiten in der Sprachverarbeitung zu erschließen und die Fähigkeiten von KI-Systemen beim Verstehen und der Interaktion mit menschlicher Sprache zu verbessern.