Was ist Prompt Engineering in KI & Warum es wichtig ist

Tools wie ChatGPT und DALL-E 2 (Text-zu-Text- oder Text-zu-Bild-KI-Tools) sind derzeit sehr beliebt. Aber damit sie effektiv funktionieren, müssen Sie die richtigen Fragen stellen, um die gewünschten Ergebnisse zu erhalten. Das Erlernen dessen, was Sie diesen Tools sagen müssen, wird nur noch wichtiger, wenn sie in verschiedenen Branchen immer mehr integriert werden.

Was ist Prompt Engineering in KI?

KI-Prompt-Engineering ist eine effektive Methode, um mit einem KI-Tool das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Prompts kommen in verschiedenen Formen vor, wie z.B. Aussagen, Code-Blöcken und Wortfolgen. Diese Methode der Verwendung von Prompts wurde von Menschen erfunden, um Antworten von KI-Modellen zu erhalten. Sie dient als Ausgangspunkt für das Training des Modells, um Ausgaben zu entwickeln, die für eine bestimmte Aufgabe geeignet sind.

Interessanterweise funktionieren diese Prompts genauso wie bei einer Person – die dazu auffordert, eine Abhandlung zu verfassen – und ähnlich kann eine KI-Anwendung diese Prompts verwenden, um Arbeit zu produzieren, die für ihren Zweck maßgeschneidert ist. Auf diese Weise ist Prompt-Engineering zu einer unverzichtbaren Strategie für die Nutzung von KI-Tools geworden.

Wenn es um den eigentlichen Prompt geht, ist Text derzeit das primäre Kommunikationsmittel zwischen Mensch und KI. Mit Textbefehlen können Sie dem Modell mitteilen, was es ausführen soll. Top-KI-Modelle wie DALLE-E 2 und Stable Diffusion erfordern, dass Sie die gewünschte Ausgabe beschreiben, die als primärer Prompt dient. Andererseits können Sprachmodelle wie das neue ChatGPT alles verwenden, von einer einfachen Abfrage bis hin zu einem komplexen Beweis mit verschiedenen Fakten, die im Prompt verteilt sind. In einigen Fällen können Sie sogar eine CSV-Datei mit Rohdaten als Teil der Eingabe verwenden.

Der gesamte Prozess des KI-Prompt-Engineerings umfasst das Designen und Erstellen von Prompts (Eingabedaten), damit KI-Modelle darauf trainieren können, um bestimmte Aufgaben zu erlernen. In diesem Prozess müssen Sie den geeigneten Datentyp und die Formatierung auswählen, damit die KI ihn verstehen kann. Effektives KI-Prompt-Engineering führt zu hochwertigen Trainingsdaten, die es dem KI-Modell ermöglichen, genaue Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen.

Bild: cohere.ai

Der Aufstieg des KI-Prompt-Engineerings

Viele der wichtigsten Entwicklungen im KI-Prompt-Engineering fanden mit Sprachmodellen wie GPT-2 und GPT-3 statt. Im Jahr 2021 ergaben neue Aufgaben dank der Einführung des Multitasking-Prompt-Engineerings mit NLP-Datensätzen beeindruckende Ergebnisse. Durch Sprachmodelle, die logisches Denken genau darstellen können, wurde Zero-Shot-Learning angewendet, wenn Hinweise wie “Lassen Sie uns Schritt für Schritt denken” in Prompts enthalten sind; dies erhöhte den Erfolgsgrad von Multi-Step-Reasoning-Bemühungen. Durch umfangreiche Open-Source-Notebooks und communitygetriebene Bildsynthese-Unternehmen wurde einfacherer Zugang auf kleinen und großen Skalen ermöglicht.

Einige weitere große Entwicklungen kamen 2022, als maschinelle Lernmodelle wie DALL-E, Stable Diffusion und Midjourney durch Text-zu-Bild-Prompting eine Welt der Möglichkeiten eröffneten. Diese Technologie ermöglicht es Menschen, ihre Ideen mit nur ihren Worten als Eingabe zum Leben zu erwecken.

Vor kurzem wurde ChatGPT der Öffentlichkeit zugänglich gemacht und hat die Welt im Sturm erobert. ChatGPT ist das beeindruckendste KI-Sprachmodell, das wir bisher gesehen haben. Es nutzt Deep-Learning-Techniken, um Text basierend auf der Eingabe zu generieren, die Sie ihm geben. Das Tool wurde auf einer riesigen Sammlung von Textdaten trainiert, die es ermöglichen, menschenähnliche Antworten auf eine Vielzahl von Textprompts zu generieren.

Best Practices für KI-Prompt-Engineering

Es gibt einige Best Practices, die das KI-Prompt-Engineering wirklich zu genauen und effektiven Ausgaben führen können.

Der erste Schritt besteht darin, zu verstehen, dass ein Prompt Anweisungen, Fragen, Eingabedaten, Beispiele, Fakten und mehr enthalten kann. Der Schlüssel besteht darin, all diese verschiedenen Elemente zu kombinieren, um die beste Ausgabe zu erzielen.

Wenn Sie einen KI-Prompt entwerfen, sollten Sie folgende Schritte befolgen:

• Geben Sie einen klaren und spezifischen Prompt ein: Einer der wichtigsten Aspekte des KI-Prompt-Engineerings ist, dem KI-Modell einen gut definierten Prompt zu geben. Dies stellt sicher, dass das Modell versteht, worum Sie bitten.
• Verwenden Sie präzise Sprache: Sie sollten immer so präzise wie möglich im Prompt sein und ihn kurz und prägnant halten.
• Geben Sie so viel Kontext wie möglich: KI-Modelle können manchmal mit Kontext Schwierigkeiten haben, daher sollten Sie so viel spezifische kontextuelle Informationen wie möglich in die Eingabe aufnehmen.
• Stellen Sie sicher, dass die Grammatik korrekt ist: Sie möchten keine grammatischen Fehler in Ihrem KI-Prompt haben, daher sollten Sie immer überprüfen, ob alles richtig geschrieben ist.
• Testen Sie verschiedene Ausgaben: Es gibt keine Grenze für die Anzahl der Ausgaben, die diese Modelle liefern können, daher sollten Sie mehrere testen, bis Sie die beste finden.
• Feinjustieren Sie das Modell, wenn möglich: Einige KI-Modelle, wie ChatGPT, können mit Ihren eigenen Daten feinjustiert werden. Dies ist besonders nützlich für spezifische Anforderungen und führt zu genaueren Ausgaben.

Der Aufstieg des Prompt-Engineers

Wenn mehr Unternehmen KI-Technologie annehmen, öffnet sich die Tür für Fachleute mit fundierten Kenntnissen in maschinellem Lernen und Prompt-Engineering, um Karrieren aufzubauen. Eine zunehmende Nachfrage nach Ingenieuren, die in diesem Bereich sowie nach Datenwissenschaftlern spezialisiert sind, ist zu beobachten – eine Chance, die sich über die Zeit hinweg weiterentwickeln dürfte.

Ein Prompt-Engineer ist ein Fachmann, der sich auf das Erstellen präziser Prompts, Regeln und Direktiven spezialisiert hat, um KI-Tools dazu zu bringen, bestimmte Ergebnisse zu erzielen. Mit einem tiefen Verständnis der Fähigkeiten und Grenzen des Modells, das er verwendet, verfügt dieser Experte über die notwendigen Fähigkeiten, um die Ausgabe effizient auf die gewünschten Ziele hin zu lenken, indem er clever gestaltete Eingabetexte verwendet, die möglicherweise Labels oder Strategien mit anspruchsvoller Formulierung enthalten.

Prompt-Engineers übernehmen eine kritische und oft übersehene Rolle in NLP-Projekten. Sie sind dafür verantwortlich, die Prompts zu entwerfen und zu erstellen, auf die die Modelle reagieren, die Modelle basierend auf der Ausgabe feinzujustieren und eine kontinuierliche Analyse der Modellleistung durchzuführen, um Möglichkeiten zur Verbesserung zu identifizieren.

Sie arbeiten auch eng mit Datenwissenschaftlern und NLP-Forschern zusammen, um die Leistung der Modelle zu bewerten und sicherzustellen, dass ihre Prompts ordnungsgemäß mit den Projektzielen ausgerichtet sind. Durch die Übernahme einer Reihe von Verantwortlichkeiten und die Nutzung ihrer Expertise in mehreren Disziplinen spielen Prompt-Engineers eine wichtige Rolle bei der Gestaltung der NLP-Entwicklung, wie wir sie heute kennen.

Mit dem Anstieg der Popularität von KI-Modellen wie ChatGPT werden Prompt-Engineers immer mehr gefragt sein. Sie werden eine wichtige Rolle für Unternehmen spielen, die diese KI-Modelle nutzen möchten.

Wie KI-Prompt-Engineering die Wirtschaft beeinflusst

KI-Produkte und die zugrunde liegenden Modelle, die sie antreiben, verändern die Technologie-Landschaft rapide, indem sie uns völlig neue Wege der Kreation und Innovation bieten. Durch die Nutzung von Daten ermöglichen Modelle wie ChatGPT die Fähigkeit von KI, auf Benutzeranfragen und einzigartige Ideen in verschiedenen Bereichen zu reagieren. Computer können jetzt Inhalte in Bereichen von Kunst bis Design und Computer-Code mit wenig menschlicher Unterstützung erstellen. Darüber hinaus können sie sogar Hypothesen und Theorien zu komplexen Problemen entwickeln.

Die neuesten KI-Systeme, die auf der Grundlage großer, tiefer Lernmodelle aufgebaut sind, können eine breite Palette von unstrukturierten Daten wie Text und Bildern verarbeiten und analysieren. Dies erweitert den Anwendungsbereich für Entwickler unabhängig von ihrer maschinellen Lernfähigkeit und ihrem technischen Hintergrund.

Zum Beispiel wurde ChatGPT, das auf GPT-3.5 aufbaut, zur Übersetzung von Texten verwendet, und Wissenschaftler nutzten eine frühere Version des Modells, um neue Proteinssequenzen zu erstellen. Die Nutzung dieser Systeme ermöglichte eine Verringerung der Entwicklungzeit für neue KI-Anwendungen und machte ein Maß an Zugänglichkeit verfügbar, das zuvor selten erreicht wurde. Solche Fortschritte haben unvermeidlich aufregende Perspektiven für die Zukunft eröffnet.

Das eine, was all diese verschiedenen Modelle gemeinsam haben, ist ihre Notwendigkeit für effektives KI-Prompt-Engineering. Wenn KI weiter voranschreitet, werden wir weiterhin sehen, dass Prompt-Engineering in fast jedem Bereich, von der Wirtschaft bis zur Wissenschaft und darüber hinaus, eine wichtige Rolle spielt. Die von Prompt-Engineering angetriebenen KI-Modelle sind die aufregendsten und vielversprechendsten, die wir gesehen haben, daher müssen sich Geschäftsführer beginnen, darauf zu achten und die Implementierung in ihre Prozesse in Betracht ziehen.