KI-Prompt-Engineering

Prompt Engineering, auch In-Context-Learning genannt, ist die Kunst und Wissenschaft der Einbettung von Anweisungen für große Unternehmen AI Modelle in an sie gesendete Nachrichten umwandeln.

Mithilfe der KI-Eingabeaufforderung können Sie entweder gute Ergebnisse mit dem Modell erzielen oder seine Funktionalität weiter trainieren. Die Fähigkeiten vereinen ein gutes Verständnis von ComputingKommunikation, Datenwissenschaft, und maschinelles Lernen.

Dieses Blog Der Beitrag befasst sich mit den verschiedenen Funktionen und Vorteilen des KI-Prompt-Engineerings. Darüber hinaus enthält es hilfreiche Beispiele und Ressourcen, die Ihnen helfen, das Thema besser zu verstehen.

Die Notwendigkeit guter KI-Eingabeaufforderungen

KI-Systeme wie große Sprachmodelle verwandeln Wörter in Token, um sie bei der Verarbeitung und Generierung von Sprache zu unterstützen. Der Prozess wird Tokenisierung genannt und beinhaltet die Zerlegung größerer Textblöcke in kleinere Einheiten, wie etwa Zeichen, Wörter und Unterwörter. Diesen Token werden dann numerische Werte zugewiesen und in das neuronale Netzwerk eingespeist, um Ausgaben zu erzeugen.

Das Ergebnis hier ist, dass eine Änderung der Eingabewörter oder ihrer Reihenfolge gleichermaßen eine Änderung der Ausgabe des neuronalen Netzwerks zur Folge hat. Wörter stellen in der KI-Welt eine Bedeutung dar, daher zählt jedes einzelne Wort, wenn Sie das Beste aus dem System herausholen möchten. Hier sind einige der vielen Vorteile des Schreibens guter KI-Eingabeaufforderungen.

• Bessere Ergebnisse: Transformer-Modelle können aufgrund ihrer sehr beeindruckenden Reaktionen erzeugen Aufmerksamkeit Mechanismus, der es ihnen ermöglicht, den Kontext bei jedem Vorgang aufrechtzuerhalten. Der Benutzer oder Eingabeaufforderungsingenieur hingegen führt das Modell zu besseren Ergebnissen, indem er die besten Wörter eingibt, um die Aufmerksamkeit des KI-Modells zu lenken und dadurch die relevantesten und ansprechendsten Inhalte zu erzeugen.
• Höhere Effizienz: Mit den richtigen Eingabeaufforderungen liefert ein KI-Modell nicht nur die besten Inhalte, sondern erledigt dies auch schnell und effizient. Dies spart dem Benutzer Zeit und die resultierende Ausgabe erfordert häufig weniger Bearbeitung oder Verarbeitung. Das KI-Modell kann auch von Zeit zu Zeit die Erwartungen des Prompt-Autors übertreffen.
• Bessere Genauigkeit: Bei berechnungsbezogenen Vorgängen führt eine gute Eingabeaufforderung auch zu genaueren Ergebnissen. In anderen Situationen verringert es die Möglichkeit von Halluzinationen – wenn eine KI versucht, selbst Details zu erfinden und sie als Tatsache darzustellen.

Verwendet für schnelles Engineering

Prompt Engineering bietet einem Benutzer die Möglichkeit, eine intelligente Maschine in Alltagssprache zu steuern. Dies macht es zu einer sehr vielseitigen Fähigkeit, die immer mehr Einsatzmöglichkeiten finden wird. Im Folgenden sind einige der wichtigsten Verwendungszwecke aufgeführt, für die Prompt Engineering derzeit eingesetzt wird.

1. Probleme lösen: Viele große sprachliche KI-Modelle kann bei der Bewältigung großer und komplexer Probleme eingesetzt werden, indem man ihnen einfach das Problem in einfacher Form darlegt und dann eine Lösung fordert. ChatGPT zum Beispiel ist darin großartig. Von der Erstellung von Zeitplänen über die Beantwortung schwieriger Fragen, rechtlicher Angelegenheiten bis hin zur medizinischen Diagnose.
2. Inhaltserstellung: Große Sprachmodelle sind sehr gut darin, alle Arten von Inhalten mit der richtigen Eingabeaufforderung zu generieren. Sie können ein Modell ganz einfach anleiten, um Blogbeiträge, Gedichte, Handlungsstränge, Computercode, Lebensmittelrezepte, Musik, Bilder, Videos usw. zu generieren E-Mail Briefe mit den richtigen Eingabeaufforderungen.
3. Recherche und Informationsbeschaffung: Die meisten KI-Modelle werden auf wahnsinnige Datenmengen trainiert und das macht es einfach, sie nach spezifischen Informationen zu befragen. Die Ausgabe relevanter Eingabeaufforderungen kann jedem Benutzer dabei helfen, Informationen problemlos abzurufen. Mit gut trainierten Modellen ist dieser Prozess besser als der Standard geworden Suchmaschinen, was zu einer neuen Generation von KI-gestützten Suchanwendungen wie führt Du kommst und Ratlosigkeit.ai.
4. Schreibhilfe: Mit den richtigen Ansagen, generative KI ist die kreativste Technologie, die der Mensch derzeit kennt. Von kreativen Ideen für das Schreiben aller Arten von Texten bis hin zu Grammatikkorrekturen und Artikelzusammenfassungen – die Fähigkeit, die richtigen Impulse zu geben, kann im Leben von Schriftstellern und Büroangestellten einen großen Unterschied machen.
5. Programmierhilfe: Obwohl es hochgradig angepasste KI-Programmierassistenten wie gibt GitHub-Copilot und Amazon Code WhispererDie Fähigkeit, den allgemeinen KI-Modellen die richtigen Eingabeaufforderungen zu geben, kann die Leistung eines Programmierers gleichermaßen verbessern PRODUKTIVITÄT und sparen Sie wertvolle Entwicklungszeit.
6. Übersetzungen: Große Sprachmodelle sind Meister in der Sprachübersetzung und Sie können dies mit den Rechteaufforderungen zu Ihrem Vorteil nutzen. Anstatt einfach Text von einer Sprache in die andere zu übersetzen, steht es Ihnen frei, die Ausgabe entsprechend Ihren Eingabefähigkeiten zu ändern.
7. Chatbot und persönliche Assistenz: Anfangs gab es Automatisierungstools wie Zapier und IFTTT Dies half Benutzern, Aufgaben mithilfe visueller Schnittstellen zu automatisieren. Allerdings ChatGPT Plugins und ähnliche Angebote verändern die Branche, indem sie es Benutzern ermöglichen, Dinge im Internet mithilfe von Eingabeaufforderungen zu automatisieren.
8. Feinabstimmung und Anpassung: Nachdem ein KI-Modell mit vielen Text-, Bild-, Audio- oder Videodaten vorab trainiert wurde, ist der nächste Schritt normalerweise die Feinabstimmungsphase. Hier wird das allgemeine Modell angepasst, um sich auf spezifischere Aufgaben zu konzentrieren, wie zum Beispiel die Generierung von Inhalten oder einen Chatbot mit Prompt Engineering.

Benötigte Fähigkeiten

Prompt Engineering ist eine Kunst und Wissenschaft, die eine Mischung aus technischen und nichttechnischen Fähigkeiten erfordert, um hocheffizient zu sein. Während bestimmte Projekte oder zeitnahe Ingenieurpositionen möglicherweise spezifische Fachkenntnisse erfordern, sind die allgemeineren Fähigkeiten nachstehend aufgeführt:

• Problemanalyse- und Lösungsfähigkeiten: Die Fähigkeit, Probleme kreativ zu identifizieren, zu analysieren und abzugrenzen, wird in einer Zukunft, die von künstlicher Intelligenz dominiert wird, wahrscheinlich zur lohnendsten menschlichen Fähigkeit werden. Um ein KI-Modell optimal nutzen zu können, müssen Sie in der Lage sein, die Probleme in jeder Situation schnell zu erkennen, die Situation auf mögliche Lösungen zu analysieren und eine kreative Roadmap oder einen kreativen Prozess zur Lösung des Problems präzise zu skizzieren.
• Mündliche und schriftliche Kommunikationsfähigkeiten: Sie benötigen außerdem gute Kommunikationsfähigkeiten, um das Beste aus Ihren Interaktionen mit dem KI-Modell herauszuholen. Die meisten verfügbaren Modelle arbeiten derzeit mit schriftlicher Kommunikation, aber die Schnittstellen sollten irgendwann um verbale und andere Fähigkeiten erweitert werden. Ein gutes Kommunikationsverständnis ist jedoch alles, was erforderlich ist.
• Kenntnisse in KI, ML und NLP: Es hilft auch zu verstehen, wie Modelle der künstlichen Intelligenz (KI), wie maschinelles Lernen (ML) funktionieren und wie der Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) funktioniert.
• Kenntnisse in der Computerprogrammierung: Auch wenn dies keine Voraussetzung für KI-Prompting ist, kann ein solides Verständnis von Programmiersprachen und wie man Ideen an Maschinen übermittelt und Probleme mit diesen Ideen löst, im Prompt Engineering von unschätzbarem Wert sein.
• Datenanalyse: Datenanalyse und KI-Eingabeaufforderung haben viel gemeinsam. Datenanalysefähigkeiten ermöglichen es Ihnen, wertvolle Erkenntnisse und Muster aus Prompt-Response-Daten zu identifizieren und zu extrahieren. Es ist auch hilfreich zu wissen, wie Sie Ihre Daten visualisieren und einem Publikum, einem Team oder Kunden präsentieren.

So schreiben Sie effektive Eingabeaufforderungen

Beim Schreiben effektiver Eingabeaufforderungen für KI-Modelle müssen Sie nur ein paar Tipps im Hinterkopf behalten, und zwar wie folgt.

1. Identifizieren Sie den Zweck: Sie müssen zunächst klären, was Sie erstellen möchten und warum Sie dies tun. Stellen Sie sich das Ziel der Operation und machen Sie sich klar, welche Ergebnisse erwartet werden.
2. Geben Sie klare und konkrete Anweisungen: Versuchen Sie, Ihre Eingabeaufforderungen einfach und leicht verständlich zu gestalten. Es sollte spezifische Informationen und klare Anweisungen darüber enthalten, was Sie benötigen.
3. Fügen Sie offene Fragen hinzu: Generative KI-Modelle eignen sich gut für offene Fragen, die keine direkte Ja- oder Nein-Antwort erfordern, sondern vielmehr freies Denken, kreative Freiheit und die Fähigkeit, in vielen Formen zu antworten, fördern.
4. Fügen Sie Kontextinformationen hinzu: Sie können Ihre Aufforderungsergebnisse weiter verbessern, indem Sie Hintergrundinformationen zum Thema einbinden, Ihre Zielgruppe erläutern, Zeit oder Ort angeben, bestimmte Formate angeben, Beispiele bereitstellen, unklare Begriffe klären und auf frühere Aussagen verweisen.
5. Iterieren: Die meisten LLMs verfügen über eine Aufmerksamkeitsfunktion, die sie kontextbewusst macht. Sie können diese Funktion verwenden, indem Sie auf frühere Aussagen des Modells verweisen, indem Sie Optionen ändern, die das Modell als Antwort präsentiert, und indem Sie es anweisen, einen vorherigen Job mit anderen Optionen zu wiederholen. Die Iteration kann zu aussagekräftigen Ergebnissen führen, da sie Ihnen dabei hilft, eine anfängliche Ausgabe zu ändern und zu verbessern.

Einige Beispielaufforderungen

Sie können so viele Eingabeaufforderungen erstellen, wie es Sterne am Himmel gibt. Die folgende Liste enthält nur Beispiele, die Ihnen bei Ihrer Kreativität helfen sollen.

Häufig gestellte Fragen

Ressourcen zum Schreiben von KI-Eingabeaufforderungen

1. https://openart.ai/promptbook
2. https://towardsdatascience.com/
3. https://docs.openai.com/
4. https://www.coursera.org/
5. https://www.udemy.com/
6. https://www.chatgpttrainings.com/book
7. https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
8. https://www.promptengineering.org/master-prompt-engineering-ai-prompt/

Fazit

Wir sind am Ende dieses Beitrags zum Thema KI-Prompt-Engineering angelangt und Sie haben die verschiedenen Möglichkeiten gesehen, die sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Profis Prompt-Geschenke bieten.

Prompt Engineering ist die Brücke zwischen Menschen und künstlicher Intelligenz. Ihre Fähigkeit, mit KI-Systemen qualitativ hochwertige und wertvolle Ergebnisse zu erzielen, hängt also von Ihrer Kompetenz in der Ansprache ab.