Sie würden nicht in einer Pizzeria anrufen und eine Reihenfolge für eine "Pizza" angeben Um das gewünschte Essen zu erhalten, müssen Sie die gewünschte Kruste, den Belag, die Gewürze, das begleitende Getränk und alles, worauf Sie allergisch reagieren könnten, angeben.
Die Moral von der Geschicht' ist: Je detaillierter Ihre Anweisungen sind, desto näher ist die Pizza an Ihren Wünschen. Dies gilt auch für die Verwendung generativer KI-Tools wie ChatGPT von Open AI oder Googles Zwilling .
In diesem Blogbeitrag zeigen wir Ihnen, wie Sie gen KI-Tools klare Anweisungen geben und spezifische Fragen stellen können - ein Prozess, der auch als Prompt Engineering bekannt ist.
Was ist Prompt Engineering?
Prompt-Engineering ist der Prozess des Entwerfens und Verfeinerns des Eingabetextes für KI-Modelle, insbesondere für Sprachmodelle, um die genauesten, relevantesten und kreativsten Antworten zu erhalten.
Warum Sie Prompt Engineering lernen sollten
Generative KI wird immer mehr zu einem der leistungsfähigsten und wirkungsvollsten Tools in einem breiten Bereich - von der Erstellung von Inhalten bis hin zur Architekturmodellierung. McKinsey findet dass bis zum Jahr 2030 bis zu 30 % der derzeit geleisteten Arbeitsstunden in der US-Wirtschaft durch KI-basierte Technologien automatisiert werden könnten.
Um Gen KI optimal nutzen zu können, müssen Sie Prompt Engineering beherrschen.
Beschleunigung von Interaktionen: Prompt Engineering dient als primäre Schnittstelle zwischen menschlicher Absicht und maschineller Ausgabe. Damit das Modell für maschinelles Lernen (ML) Ihre natürlichsprachliche Abfrage verstehen kann, müssen Sie Prompt Engineering beherrschen.
Förderung der KI-Kreativität: Generative KI zeichnet sich dadurch aus, dass sie "generiert", d. h. Texte, Bilder oder Daten als Reaktion auf Eingabeaufforderungen erzeugt. Um kreative Antworten zu erhalten, müssen Sie klare Prompts eingeben.
Genaue Antworten erhalten: Eine große Herausforderung bei Gen AI sind Halluzinationen - ein Phänomen, bei dem das KI-Modell aufgrund falscher Annahmen oder inhärenter Voreingenommenheit falsche oder irreführende Informationen produziert. Um dies zu vermeiden, benötigen Sie gute Prompt-Engineering-Fähigkeiten.
Maximierung der Erträge: Generative KI besteht aus großen Sprachmodellen, die außerordentlich große Datenmengen verarbeiten. Um das Beste aus den Fähigkeiten eines Modells herauszuholen - und seine Limits zu umgehen - ist ein gutes Prompt-Engineering von grundlegender Bedeutung.
Verbesserung der Relevanz: Alles, was von der KI generiert wird, muss für das Zielpublikum relevant sein. So können Sie beispielsweise die Relevanz Ihrer von der KI generierten Social-Media-Posts für Ihre Zielgruppe verbessern, indem Sie deren demografische Daten, Zinsen, Bedürfnisse, Herausforderungen usw. angeben.
Um diese Vorteile zu nutzen, müssen Sie verstehen, wie Sie Prompt Engineering einsetzen können, um die gewünschten Ergebnisse der generativen KI zu erzielen. Lassen Sie uns mit einigen Beispielen beginnen
Beispiele für Prompt Engineering
Zu erledigen gibt es eine Menge von Do's und Don'ts, Best Practices und KI Vorlagen für Eingabeaufforderungen zur Verfügung, um Ihnen zu helfen, es richtig zu machen. Aber bevor wir uns mit den KI-Hacks der beste Weg, eine so praktische Fähigkeit wie Souffleurtechnik zu erlernen, ist, sie in Aktion zu sehen.
Hier sind einige Beispiele für Prompt Engineering in verschiedenen Bereichen der Arbeit.
Prompt Engineering für die Softwareentwicklung
Ob Sie nun programmieren, Fehler beheben oder Dokumentation schreiben, KI-Tools für Entwickler können Ihre Arbeit wesentlich vereinfachen. So geht's.
Unterstützung bei der Code-Überprüfung
"Generieren Sie eine Checkliste für die Code-Überprüfung einer mit Python erstellten Anwendung für die Automatisierung von Roboterprozessen (RPA). Achten Sie dabei besonders auf die Lesbarkeit und die Sicherheit im Unternehmen."
Technische Dokumentation
"Schreiben Sie eine umfassende Anleitung zur Implementierung von OAuth 2.0 in einer Webanwendung mit Node.js. Enthalten Sie Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Code-Schnipsel für jede Phase."
Fehlerbehebung
"Beschreiben Sie einen systematischen Ansatz zur Identifizierung und Behebung von Speicherlecks in einer Java-Anwendung, einschließlich der zu verwendenden Tools und der zu überprüfenden Bereiche. Verwenden Sie ClickUp's ChatGPT Aufforderungen zur Entwicklung zur Generierung von Ideen, Prozessplänen und vielem mehr.
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Gen KI-Eingabeaufforderungen für das Produktmanagement
Agilen Softwareentwicklungsteams fehlt es oft an Produktmanagern, die die Roadmap klären und den Fortschritt vorantreiben können. Die KI-Tools wie ChatGPT können eine Hilfe sein.
Priorisierung von Features
"Priorisieren Sie anhand des RICE-Bewertungsmodells (Reach, Impact, Confidence, Effort) die folgenden Features für unser kommendes Projektmanagement tool: Kanban-Boards, Echtzeit-Zusammenarbeit, automatisierte Berichterstellung und Drittanbieter-Integrationen."
Erstellung von Benutzer-Personas
"Entwickeln Sie eine detaillierte Benutzer-Persona für eine App zur Fitness-Nachverfolgung, die sich an vielbeschäftigte Berufstätige richtet, die Anfänger im Bereich der persönlichen Fitness sind. Fügen Sie demografische Details, Ziele, Herausforderungen und die Art und Weise, wie sie die App nutzen könnten, hinzu."
Entwicklung einer Produkt-Roadmap
"Skizzieren Sie eine 6-monatige Produkt-Roadmap für die Erweiterung einer E-Commerce-Plattform mit Schwerpunkt auf der Integration von KI für personalisierte Einkaufserlebnisse. Beschreiben Sie die Phasen, die wichtigsten Meilensteine und die erwarteten Ergebnisse. "Oder wählen Sie aus den 130+ ClickUp ChatGPT Eingabeaufforderungen für das Produktmanagement und legen Sie sofort los.
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Prompt-Engineering Beispiele im Projektmanagement
Sie können Gen KI bitten, einen Projektplan zu erstellen, den Sie benutzerdefiniert anpassen können. Oder Sie nehmen einfach Hilfe bei der Optimierung von Teilen des Plans in Anspruch. Im Folgenden werden wir beides sehen.
Erstellung eines Projektplans
"Entwerfen Sie einen detaillierten Plan für die Einführung eines neuen Online-Marktplatzes, einschließlich Phasen wie Marktforschung, Design und Entwicklung, Tests und Go-Live-Strategie. Geben Sie die Schlüsselaktivitäten, die benötigten Ressourcen und die Zeitleisten für jede Phase an."
Optimierung der Ressourcen
"Analysieren Sie die aktuelle Ressourcenzuweisung für ein Softwareentwicklungsprojekt und schlagen Sie Optimierungen vor, um eine rechtzeitige Lieferung ohne Qualitätseinbußen zu gewährleisten. Berücksichtigen Sie Faktoren wie Fähigkeiten, Workload-Verteilung und Aufgaben auf dem kritischen Pfad. "190+ ChatGPT-Eingabeaufforderungen für das Projektmanagement exklusiv für Sie kuratiert von ClickUp.
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Aufforderungen zur Erstellung von Inhalten
Die besten Tools für die Erstellung von KI-Inhalten können dazu beitragen, Ihre Marketingergebnisse erheblich zu verbessern. Probieren Sie die folgenden Tools aus und überzeugen Sie sich selbst.
Kampagne für soziale Medien
"Entwerfen Sie eine Social-Media-Kampagne für die bevorstehende Markteinführung eines umweltfreundlichen Shampoos. Enthalten Sie 3 verschiedene Instagram-Posts und 3 verschiedene Twitter-Posts. Fügen Sie relevante Hashtags für jede Plattform hinzu."
Inhalt des E-Mail-Newsletters
"Erstellen Sie ansprechende Inhalte für einen monatlichen Newsletter für ein Tech-Startup, der ein Produkt-Update, ein Spotlight auf ein Mitglied des Teams, bevorstehende Ereignisse und einen Call-to-Action enthält, der die Leser dazu auffordert, ein neues Feature auszuprobieren."
Sie können auch mehr Details über das Produktupdate oder ein Mitglied des Teams angeben, um einen präzisen Output zu erhalten. Beispiel unten.
"Erstellen Sie ein Spotlight auf ein Mitglied des Teams. Sein Name ist Jake, er ist ein großartiger Entwickler. Er wird diesen Monat ein Jahr fertiggestellt. In dieser Zeit hat er geholfen, einige der größten Probleme von Clients zu lösen. Ein Client sagte einmal: "Ohne Jake wären wir in einer Schleife der Verwirrung gefangen gewesen. Er hat großartige Arbeit geleistet und uns geholfen, zwei Fliegen mit einer Klappe zu schlagen."
Mit ClickUp brain mühelos exakte Notizen für Meetings generieren
Verwenden Sie ClickUp Gehirn als Ihr Schreibassistent, führt Rechtschreibprüfungen durch, fasst längere Dokumente zusammen, erstellt Tabellen, Vorlagen, Abschriften und vieles mehr.
Denken Sie daran, dass die meisten Geschäfte noch nicht KI-generierte Inhalte bevorzugen, was zu mehreren Entwicklungen geführt hat KI-Erkennungstools . Am besten lässt sich Gen KI für Inhalte als Brainstorming-Tool oder als Ausgangspunkt nutzen, um das Problem der leeren Seiten zu beseitigen.
Prompt Engineering in Chatbot-Anwendungen
Technisch gesehen ist ChatGPT oder Google Gemini ein Chatbot, mit dem wir sprechen. Er versteht unsere Eingaben und gibt Antworten. Er wird auf großen Sprachmodellen mit einer Fülle von Daten trainiert.
Diese Modelle können mit eigenen oder branchenspezifischen Informationen weiter trainiert werden, um nuancierte, kontextbezogene, personalisierte Unterhaltungen mit dem Benutzer zu ermöglichen. Zu erledigen sind beispielsweise Fragen wie: "Wie viel kostet dieser Rucksack?
Ein guter Chatbot für den Kundenservice kann jedoch auf organisatorische Daten wie Einkaufshistorie, Speicherort, Vorlieben, frühere Beschwerden usw. zurückgreifen, um Antworten zu geben und Produkte zu verkaufen, was die Erfahrung des Benutzers erheblich verbessert.
Prompt Engineering für Computerprogrammierung und Versionskontrollsysteme
Prompt-Engineering kann einem Entwickler helfen, spezifische Code-Schnipsel in verschiedenen Programmiersprachen zu generieren.
"Schreiben Sie eine Python-Funktion, die eine Verbindung zu einer SQL-Datenbank herstellt und eine SELECT-Abfrage auf der Grundlage der an die Funktion übergebenen Parameter durchführt."
Die Integration von KI in Workflows zur Versionskontrolle liefert Empfehlungen für die Überprüfung des Codes auf der Grundlage der Committen-Historie, schlägt Bereiche der Codebasis vor, die möglicherweise einer Überarbeitung bedürfen, und automatisiert routinemäßige Aufgaben der Versionskontrolle, was die Codequalität und Produktivität des Teams verbessert.
Kreative KI-Technologien zur Aufforderung
Prompt-Engineering, insbesondere mit Modellen wie DALL-E, setzt ungeahnte Fähigkeiten bei der Generierung fantasievoller und komplexer visueller Darstellungen aus Textbeschreibungen frei.
Instanz könnte ein Spieleentwickler beispielsweise eine Aufforderung wie "Erstelle ein Bild einer Hauptstraße mit Modegeschäften auf beiden Seiten in der Abenddämmerung, mit moderner Architektur und kühlen Farben" verwenden Die Ergebnisse ermöglichen eine schnelle Visualisierung von Spielumgebungen, ohne dass umfangreiche manuelle Zeichnungen erforderlich sind.
Von DALL-E erstelltes Bild für die obige Eingabeaufforderung
Eingabeaufforderung für die Datenbankanalyse
Um Informationen aus Datenbanken zu extrahieren, muss normalerweise jemand mit SQL-Kenntnissen komplexe Abfragen in Programmiersprache schreiben. Generative KI hat dies geändert und ermöglicht es Ihnen, Ihre Abfragen in natürlicher Sprache zu schreiben, um Daten aus unstrukturierten oder halbstrukturierten Datenquellen abzurufen.
Datenverarbeitung
"Sei ein Datenwissenschaftler und schreibe Code, um meine Daten für die Analyse zu bereinigen und vorzuverarbeiten. Mein Datensatz enthält Einkaufsinformationen aller Kunden für die letzten 30 Tage."
Hier kannst du Gen KI bitten, bestimmte Aufgaben zu erledigen, z. B. leere Zeilen zu entfernen, Zeilen mit Einkaufswagenwerten von weniger als 50$ zu entfernen und so weiter.
Datenvisualisierung
"Schreiben Sie Code in Python, um meinen Datensatz zu visualisieren. Mein Datensatz enthält Einkaufsinformationen aller Kunden über 50 Jahre in den letzten 30 Tagen."
Geben Sie zusätzliche Spezifikationen für die Visualisierung und die Feinabstimmung an, wie z. B. "zeige mir Einkaufstrends" oder "organisiere nach Kategorie"
Stimmungsanalyse mit Gen KI Prompts
Die Stimmungsanalyse erfreut sich bei von Benutzern generierten Online-Inhalten großer Beliebtheit, insbesondere bei Beiträgen in sozialen Medien. Ihre Eingabeaufforderung zum Verständnis der Kundenstimmung über Ihr Produkt kann wie folgt lauten.
"Basierend auf meinem Datensatz, der Beiträge in sozialen Medien enthält, in denen [brand] erwähnt wird, klassifizieren Sie diese als positiv, negativ oder neutral. Identifizieren Sie die spezifischen Features/Aspekte, die mit den einzelnen Stimmungen verbunden sind."
Wenn Sie die Grundlagen der Arbeit mit Prompt-Engineering kennengelernt haben, ist es an der Zeit, sich mit den größeren Anwendungen und Auswirkungen zu befassen.
Rolle von Prompt Engineering in datengesteuerten Sektoren
Wie Sie an den obigen Beispielen sehen, können Sie grundlegende Daten- oder Stimmungsanalysen in allen Branchen zu erledigen. Generative KI und Prompt Engineering liefern jedoch einen besonderen Wert in datengesteuerten Branchen und Anwendungen. So geht's.
Bildung
Gutes Prompt Engineering hilft Pädagogen dabei, akkurate, relevante, ansprechende und personalisierte Inhalte in großem Umfang zu erstellen. Einige der vielversprechendsten Anwendungsfälle für Gen KI im Bildungswesen sind:
Personalisierte Lernerfahrungen: Erstellung von Lektionen und Plänen auf der Grundlage der Vorlieben, Fähigkeiten und Zinsen jedes einzelnen Schülers in einem Bruchteil der Zeit.
Automatisierte Erstellung von Inhalten: Schnelle Erstellung von unterstützendem Material, wie Zusammenfassungen, Quiz und Fragen zum Leseverständnis.
Sprachlernen und Üben: Generierung von Übungsszenarien für die Unterhaltung, Grammatikübungen und Vokabelübungen, die auf das aktuelle Sprachniveau des Lernenden abgestimmt sind.
Tutoring und Support: KI-gestütztes Tutorium, das auf spezielle Fragen oder Schwierigkeiten der Schüler eingeht und Erklärungen, Ressourcen und Übungsaufgaben anbietet.
Forschung und Entwicklung
Durch die Erstellung präziser und kontextbezogener Aufforderungen können Forscher KI-Modelle nutzen, um umfangreiche Daten zu sichten, neue Hypothesen aufzustellen und sogar Versuchsergebnisse zu simulieren.
Prompt-Ingenieure können Forschern dabei helfen, den richtigen Input zu entwickeln, um genaue Ergebnisse in großem Maßstab zu erzielen. Einige Szenarien, in denen dies wertvoll sein kann, sind:
Literaturrecherche: Durchführung umfassender Literaturübersichten, Identifizierung relevanter Studien, Schlüsselergebnisse und Lücken in der aktuellen Wissensbasis.
Data Mining: Aufdecken von Mustern, Korrelationen und Anomalien in großen Datenbeständen.
Hypothesenbildung: Generierung mehrerer Hypothesen innerhalb desselben Forschungsbereichs, um mehrere Wege zu erkunden.
Experimentelle Simulation: Simulation von Experimenten oder Modellergebnissen, die den Bedarf an kostspieligen und zeitaufwändigen physikalischen Experimenten verringert.
Gesundheitswesen
Promptes Engineering verbessert die Fähigkeit von KI-Modellen, komplexe medizinische Daten zu interpretieren, Diagnoseunterstützung zu leisten, die Patientenversorgung zu personalisieren und Forschung und Ausbildung zu erleichtern.
Prompt-Ingenieure können medizinischen Fachkräften helfen, in den folgenden Szenarien bessere Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen.
- Diagnoseunterstützung auf der Grundlage von Tests, Laborergebnissen, Berichten und medizinischer Bildgebung
- Personalisierte Behandlungspläne: Analyse der Krankengeschichte, der genetischen Daten und des aktuellen Gesundheitsstatus von Patienten, um benutzerdefinierte Behandlungspläne vorzuschlagen, z. B. zur Vorhersage von Abstoßungsreaktionen bei Organtransplantationen
- Entdeckung von Medikamenten: Durchsuchen umfangreicher Datenbanken mit akademischen Arbeiten und Daten aus klinischen Testversionen, um potenzielle Arzneimittelkandidaten für bestimmte Krankheiten zu identifizieren, wie z. BMIT zu erledigen mit Antibiotika ## Praktische Anwendungsfälle von Prompt Engineering
Im Kern kann die generative KI Inhalte in drei Formularen erstellen: Text, Bild und Audio/Video. Einige der effektivsten KI Anwendungsfälle für diese drei Formulare sind die folgenden.
Prompt-Engineering bei der Texterstellung
Dies ist heute der beliebteste Anwendungsfall für generative KI. Von Journalisten und Vermarktern bis hin zu schüchternen Entwicklern nutzen Benutzer aus allen Bereichen KI-Textgeneratoren für ihre Bedürfnisse.
Beliebte Anwendungsfälle sind:
- Marketing-Inhalte, wie Blogs und Whitepapers
- Inhalte für soziale Medien, z. B. Instagram- oder Twitter-Updates
- Technische Dokumentation
- Reden und Präsentationen
- Alternative/aufsehenerregende Überschriften für Artikel
- Zusammenfassungen und Klappentexte für leichteres Lesen
Außerdem gibt es KI-Tools für Meeting-Notizen die Videoanrufe in Textnotizen umwandeln oder Textnotizen zusammenfassen können, um Schlüsselpunkte, Elemente usw. zu identifizieren.
Prompt-Engineering bei der Bilderzeugung
Die Bilderzeugung ist zwar noch nicht so weit verbreitet wie die Texterstellung, bietet aber unglaubliche Möglichkeiten für Kreativität. Beliebte Anwendungsfälle sind:
- Digitale Kunst
- Grafikdesign für Marketing/Soziale Medien
- Konzeptdesign für Veranstaltungen und Konferenzen
- Innenarchitektur und Prototyping von Architektur
- Magazincover und anderes Bildmaterial
Promptes Engineering bei der Erstellung von Audio und Video
Die Erzeugung von Audio- und Videodaten durch Prompt-Engineering ist in den Bereichen Unterhaltung, Bildung und virtuelle Unterstützung von großer Bedeutung. Einige praktische Anwendungsfälle für Tools zur Erstellung von KI-Inhalten sind:
- Benutzerdefinierte Musiktitel oder Soundeffekte für Videospiele und Multimedia-Projekte
- Musik, die den thematischen und emotionalen Anforderungen eines Projekts entspricht
- Seltene Tier-/Vogelrufe
- Kurze Werbe-/Animationsvideos mit Ton
- Film-Trailer
- Audio- und Video-Prototypen
Die Auswirkungen der generativen KI sind außerordentlich - sie beeinflussen jeden Sektor, jede Branche, jede Geografie und jede Art von Geschäft. In den nächsten zehn Jahren könnte Prompt-Engineering die Fähigkeit, Dinge zu lernen und zu verstehen, in ähnlicher Weise definieren, wie es heute das "Googeln" tut.
Auch wenn sich die generative KI schnell weiterentwickelt, finden Sie hier einige grundlegende Methoden, die Sie für den Einstieg in das Prompt Engineering nutzen können.
Prompting-Methoden
Bevor wir uns mit den technischen Begriffen beschäftigen, sollten Sie daran denken, dass der Hauptvorteil der generativen KI darin besteht, dass Sie Ihre Eingaben in natürlicher Sprache machen können. Sprechen Sie also mit ChatGPT oder Google Gemini oder Microsoft Copilot, wie Sie es auf natürliche Weise tun würden.
Beobachten Sie die Antworten und passen Sie Ihre Eingaben im Laufe der Zeit an. Hier sind einige Konzepte, die Ihnen dabei helfen können.
Zero-Shot-Learning
Wenn man der KI eine Aufgabe ohne vorherige Beispiele oder Kontext vorgibt, spricht man von Zero-Shot Prompting. Es ist durch Folgendes gekennzeichnet.
- Die Aufforderungen sind selbsterklärend
- Das Modell kann die Anfrage allein auf der Grundlage seines Vortrainings verstehen und ausführen
- Es eignet sich am besten als erste Aufforderung für neue Benutzer, um die großen Sprachmodelle zu verstehen
Beispiel für eine Aufforderung: "Identifizieren Sie die primäre Programmiersprache, die im folgenden Code-Schnipsel verwendet wird: print('Hello, World!')."
Few-shot learning
Wenn man dem KI-Modell einige Beispiele für eine Aufgabe vorgibt, bevor die eigentliche Aufgabe präsentiert wird, spricht man von "few-shot prompting".
- Prompts sind präskriptiv
- Helfen dem Modell, den Kontext und das erwartete Format der Ausgabe zu verstehen
- Am besten geeignet für komplexe Aufgaben, bei denen Zero-Shot-Anweisungen möglicherweise nicht ausreichen
Beispiel für eine Aufforderung: "Gegeben sind die Eingabe- und Ausgabepaare: Input: 5 * 5, Ausgabe: 25; Eingabe: 8 + 2, Ausgabe: 10; Berechne die Ausgabe für Input: 7 - 4."
Gedankenkettenaufforderung
Die Aufforderung an das Modell, Zwischenschritte oder Argumentationspfade zu erzeugen, die zur endgültigen Antwort oder zum gewünschten Ergebnis führen, wird als Denkkettenaufforderung (chain-of-thought (COT) prompting) bezeichnet.
- Prompts gehen einen Schritt nach dem anderen
- Führt das Modell bis zum Endergebnis
- Am besten geeignet für komplexe Problemlösungsaufgaben, bei denen das Modell "seine Arbeit zeigen" soll
Beispiel für eine Aufforderung: "Um eine gegebene Zeichenfolge 'hallo' umzukehren, zerlege die Zeichenfolge zunächst in einzelne Zeichen. Kehren Sie zweitens die Reihenfolge dieser Zeichen um. Schließlich fügen Sie diese Zeichen wieder zu einer Zeichenfolge zusammen. Wie sieht die endgültige Ausgabe aus?"
Fortgeschrittene Prompting-Techniken
Kommen wir nun zu einigen komplexeren und fortgeschrittenen Prompt-Techniken.
Null-Schuss CoT
Die Zero-Shot Chain-of-Thought (COT) kombiniert die beiden Methoden, um komplexe Probleme ohne vorherige Beispiele in den Trainingsdaten zu lösen.
Stellen Sie sich vor, ein generatives KI-Modell wird zur Fehlersuche in einem Software-Code eingesetzt, den es noch nie zuvor gesehen hat.
Mit der Zero-Shot-COT würde das Modell sein Verständnis des Problems artikulieren, logisch die Ursachen ableiten und Schritt für Schritt potenzielle Lösungen formulieren, obwohl es nicht auf dieses spezifische Problem trainiert wurde.
Automatischer Prompt-Ingenieur (APE)
Was wäre, wenn KI der KI die richtigen Antworten vorgeben könnte? Nun, das ist die Automatisierung von Prompt Engineering.
Die Verwendung von Algorithmen und Techniken zur automatischen Generierung oder Optimierung von Prompts für die Interaktion mit KI-Modellen wird als APE bezeichnet. Bei diesem Modell analysiert der Algorithmus einen Korpus von erfolgreichen und erfolglosen Versuchen, ähnliche Aufgaben zu automatisieren.
Anschließend werden Schlüsselwörter, Strukturen und Anweisungen eingefügt, die mit hoher Wahrscheinlichkeit zu einem erfolgreichen Ergebnis führen. Während die KI Skripte erstellt, bewertet das APE-System deren Wirksamkeit, verfeinert die Eingabeaufforderung auf der Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse und verbessert den Prozess iterativ.
Unabhängig von der Methode, die Sie verwenden, werden Sie auf dem Weg zu einem effektiven Prompt-Engineering wahrscheinlich auf einige Herausforderungen stoßen.
Limits und Herausforderungen des Prompt Engineering
Als aufstrebendes Feld durchläuft die Gen-KI ihre eigenen Höhen und Tiefen. Andererseits probieren die Benutzer verschiedene Prompts und Stile aus, um die gewünschte Ausgabe zu erhalten. Eine Technologie, die sich so schnell weiterentwickelt, ist zwangsläufig mit Herausforderungen verbunden.
Einige der größten Limits des Prompt-Engineerings und Wege, sie zu überwinden.
Modellabhängigkeit: Ein Prompt, der mit einem Modell gut funktioniert, liefert bei einem anderen möglicherweise nicht die gleichen Ergebnisse.
achten Sie auf die Unterschiede im Modell. Nehmen Sie nach und nach Anpassungen und Optimierungen vor
Komplexität und Spezifität: Wirksame Prompts erfordern oft ein tiefes Verständnis der Sprache und der Fähigkeiten des Modells.
finden Sie die Balance zwischen zu vage und zu spezifisch, um das Beste aus Ihren großen Sprachmodellen herauszuholen
Voreingenommenheit und Empfindlichkeit: KI-Modelle können Verzerrungen aus ihren Trainingsdaten übernehmen, die Sie möglicherweise unbeabsichtigt durch promptes Engineering verstärken. Außerdem können Halluzinationen, Verzerrungen, Unempfindlichkeit usw. zu schädlichen, irreführenden oder unethischen Ergebnissen führen.
bauen Sie Systeme zur sorgfältigen Abwägung und ethischen Überwachung der KI-Nutzung
Skalierbarkeit: Wenn der Umfang der Aufgaben zunimmt, wird die manuelle Erstellung von Eingabeaufforderungen für jedes einzelne Szenario unpraktisch.
ziehen Sie die automatische Generierung oder Optimierung von Prompts für zukünftige Anforderungen in Betracht
Interpretierbarkeit: Mangelnde Interpretierbarkeit kann die iterative Verbesserung von Prompts oder die Diagnose von Problemen erschweren.
verwenden Sie Methoden der Gedankenkette und bestehen Sie darauf, die logische Argumentation der KI für wichtige Ausgaben zu sehen
Überanpassung und Unteranpassung: Eine Überanpassung liegt vor, wenn eine Eingabeaufforderung zu sehr auf bestimmte Beispiele zugeschnitten ist, wodurch sie für allgemeine Fälle weniger effektiv ist. Underfitting liegt vor, wenn eine Eingabeaufforderung zu allgemein gehalten ist, was zu allgemeinen oder irrelevanten Ausgaben führt.
finden Sie das richtige Gleichgewicht
Kosten- und Ressourcenbeschränkungen: Qualitativ hochwertige Prompt-Engineering, insbesondere in einer kommerziellen Einstellung, kann erhebliche Rechenressourcen und Expertenzeit erfordern.
konzentrieren Sie sich auf praktische Anwendungen und die Investitionsrentabilität
Prompt-Engineering in Perfektion mit ClickUp
Wie heißt der Song von Taylor Swift? Wie viel Käse sollte ich in meine Nudeln geben? Ist dieser Datensatz sauber für die Analyse? Auf welches Medikament ist dieser Patient allergisch? Welche Aufgaben aus diesem Sprint müssen noch zugewiesen werden?
Der Anwendungsbereich von generativen KI-Modellen wird ständig erweitert. Das Ergebnis ist, dass Prompt-Engineering zu einer unverzichtbaren Fähigkeit für Fachleute aller Branchen wird.
Ihre Fähigkeit, die Sprache des LLM zu sprechen, entscheidet darüber, wie erfolgreich Sie die besten Ergebnisse erzielen - eine Fähigkeit, die in "Prompt Engineering" zusammengefasst ist
Versuchen Sie sich im Prompt Engineering mit einem der kostenlosen LLMs wie ChatGPT, Google Gemini, DALL-E usw. Bitten Sie das Programm, einen Remix Ihrer Lieblingssongs für Ihre nächste Geburtstagsparty zu erstellen, oder sehen Sie sich Ihre Kreditkartenabrechnungen an, um Ihre größten Ausgaben zu visualisieren.
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FAQs über Prompt Engineering
1. Was ist Prompt Engineering, mit Beispiel?
Als Prompt Engineering bezeichnet man die Erstellung von Eingaben für generative KI-Modelle wie ChatGPT, um sie bei der Produktion bestimmter oder gewünschter Ergebnisse anzuleiten.
Beispiel für Prompt-Engineering
Wenn ein Softwareentwickler ein Sprachmodell wie GPT-4 verwenden möchte, um ein Python-Skript für einen Web-Scraper zu generieren, der Schlagzeilen von einer bestimmten Website sammelt.
Aufforderung: "Erzeugen Sie ein Python-Skript, das die Beautiful Soup-Bibliothek verwendet, um die neuesten Schlagzeilen von 'beispiel-news-site.com' zu scrapen Das Skript sollte die Paginierung verarbeiten und die Schlagzeilen in einer Liste speichern."
2. Was ist ein Beispiel für eine Eingabeaufforderung?
Jede Eingabe, die Sie einem generativen KI-Modell geben, ist ein Prompt. Mit einem guten Prompt-Engineering können Sie Ihre Ausgabe erheblich verbessern und sie nützlicher, relevanter, genauer und ansprechender machen.
Ein gutes Beispiel für einen Prompt ist: "Erstellen Sie eine Produktbeschreibung mit 150 Wörtern für ein Handtuch-Set aus Bambusfasern, in der die umweltfreundlichen Vorteile, die Haltbarkeit und die Weichheit hervorgehoben werden. Fügen Sie einen Handlungsaufruf ein, der zu einem umweltbewussten Leben ermutigt und das Engagement der Marke für Nachhaltigkeit fördert."
3. Wie erledige ich das Sofortengineering?
Der beste Weg, mit Prompt Engineering zu beginnen, ist, es selbst auszuprobieren. Interagieren Sie damit in natürlicher Sprache und verstehen Sie das Modell. Parallel dazu können Sie:
- Sich für Online-Zertifizierungskurse anmelden
- Lesen Sie die Dokumentation zu dem KI-Modell, das Sie verwenden
- Communities und Foren folgen, in denen große Sprachmodelle diskutiert werden
- Regelmäßig üben und aus jeder Interaktion lernen
- Analysieren Sie erfolgreiche und erfolglose Prompts, um zu verstehen, was gut funktioniert
Bleiben Sie auf dem Laufenden, was die Weiterentwicklung von KI und Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache angeht, da diese sich auf die Struktur von Prompts auswirken können.