Prompt Engineer

Building things with AI

Was bedeutet prompt auf deutsch?

Im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens wird "prompt" oft als Fachbegriff verwendet und bezeichnet eine Eingabeaufforderung oder einen Befehl an ein KI-System.

Was ist ein Prompt Engineer?

Ein Prompt Engineer ist ein Spezialist für die Entwicklung und Optimierung von KI-Systemen, die auf natürlicher Sprache basieren. Prompt Engineers sind Experten für die Erstellung von Texteingabeaufforderungen, die von KI-Modellen verstanden und verarbeitet werden können.

Prompt Engineering ist eine entscheidende Disziplin im Bereich der künstlichen Intelligenz, speziell bei der Arbeit mit großen Sprachmodellen wie GPT-4. Es umfasst das strategische Erstellen von Eingabeaufforderungen, um präzise und relevante Antworten von diesen Modellen zu erhalten. Diese Technik verbessert nicht nur die Leistung der LLMs, sondern ermöglicht auch, ihre Fähigkeiten effektiv in verschiedenen Anwendungsbereichen einzusetzen.

1. Was ist Prompt Engineering für LLMs?

Prompt Engineering ist eine Kombination aus Kunst und Wissenschaft, die sich auf das Design effektiver Eingabeaufforderungen für LLMs konzentriert. Diese Disziplin steigert die Leistung der Modelle, indem Eingaben angepasst werden, um das Verhalten der Modelle gezielt zu lenken. Durch ein Verständnis der Fähigkeiten der LLMs können Nutzer diese für verschiedene Aufgaben einsetzen, von Texterstellung bis Problemlösung.

1.1 Warum ist Prompt Engineering wichtig?

LLMs sind stark von der Eingabe abhängig, die sie erhalten. Prompt Engineering ermöglicht Aufgaben, die vom Schreiben kreativer Texte über das Erstellen von Bildern bis hin zur Generierung von Code reichen. Dieser iterative Prozess stellt sicher, dass das AI-Modell nicht nur deine Absicht versteht, sondern auch Ergebnisse liefert, die kaum Nachbearbeitung erfordern.

1.2 Elemente eines Prompts für LLMs

Das Prompting bildet die Grundlage für die Interaktion mit LLMs. Es beinhaltet, spezifische Anweisungen oder Kontexte zu geben, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Bei der Gestaltung von Prompts sollten folgende Elemente berücksichtigt werden:

Anweisung: Definiere klar, welche Aufgabe oder Aktion das Modell ausführen soll.
Kontext: Abhängig vom Anwendungsfall; oft nicht erforderlich (z. B. einfache Textklassifizierung).
Eingabedaten: Die Daten, die du dem Modell übergibst, formatgerecht nach dem Anwendungsfall.
Ausgabeindikator: Gib das erwartete Ausgabeformat an (z. B. „Sentiment“ für Stimmungsanalyse).

Beispielhafte Rollenstruktur im OpenAI Playground:

Systemrolle (Anweisung): „Klassifiziere die Stimmung des folgenden Textes.“
Nutzerrolle (Eingabedaten): „Ich fand das Essen okay.“
Assistentenrolle (Ausgabe): „Neutral“

1.3 Allgemeine Tipps für die Gestaltung von Prompts

Einfach beginnen: Starte mit einer einfachen Aufgabe und teile komplexe Aufgaben in einfachere Teilaufgaben auf.
Klar formulieren: Sei explizit in dem, was du vom Modell willst, und vermeide zweideutige Sprache.
Spezifität: Gib präzise an, welches Ausgabeformat, welchen Ton oder welche Details du erwartest.
Vage Sprache vermeiden: Formuliere direkte und prägnante Anweisungen.
Positiv formulieren: Anstatt dem Modell zu sagen, was es nicht tun soll, leite es mit positiven Anweisungen.

Beispielhafte Prompts

Textzusammenfassung: Modell anweisen, ein Konzept wie Photosynthese zu erklären.
Informationsextraktion: Extrahiere den Namen eines großen sprachmodellbasierten Produkts aus einem Absatz.
Fragebeantwortung: Eine Frage basierend auf einem gegebenen Kontext beantworten.
Codegenerierung: Generiere Code auf Grundlage einer Aufgabebeschreibung.

Prompt-Techniken für Chatbots und Code-Assistenten

Chatbot-Struktur: Durch die Verwendung der System-, Nutzer- und Assistentenrolle lässt sich ein Chatbot-ähnliches Interface erstellen.
Codegenerierung: Anweisungen zur Codegenerierung klar formulieren, z. B. eine Python-Funktion, die die Summe aller geraden Zahlen in einer Liste berechnet.

4. Zero-shot Prompting

Diese Technik basiert auf einer Aufgabenbeschreibung ohne Beispiele und nutzt die allgemeinen Fähigkeiten des Modells, allein aus der Anweisung das gewünschte Ergebnis abzuleiten.

5. One-shot Prompting

Ein einzelnes Beispiel wird mit der Aufgabenbeschreibung kombiniert, was dem Modell hilft, die Erwartungen klarer zu verstehen und die Leistung zu steigern.

6. Few-shot Prompting

Hier werden zwei oder mehr Beispiele geliefert, um das Modell besser zu leiten. Diese Technik ist nützlich für Aufgaben, die ein nuanciertes Verständnis oder spezifisches Format erfordern.

7. Chain-of-Thought (CoT) Prompting

Diese Technik ermutigt das Modell, komplexe Aufgaben in kleinere, besser handhabbare Schritte zu zerlegen und führt so zu kohärenteren und logischeren Antworten.

Weitere fortgeschrittene Techniken

Zero-shot CoT Prompting: Kombiniert Zero-shot Lernen mit strukturiertem reasoning.
Automatic Chain-of-Thought (Auto-CoT): Verbessert die CoT-Demonstrationen.
Tree of Thoughts (ToT): Eine Methode, bei der das Modell systematisch Gedanken durchgehen und bewerten kann.
Selbstkonsistenz: Generiere mehrere Antworten und wähle die konsistenteste.

Prompt Engineering ist entscheidend, um die Leistung von LLMs wie GPT-4 zu maximieren. Klare Anweisungen, Kontext, Eingabedaten und Ausgabeindikatoren sind wichtige Schlüsselelemente eines Prompts. Durch die Anwendung effektiver Prompting-Techniken können Benutzer das Modell zu präziseren und relevanteren Ergebnissen führen und seine Vielseitigkeit optimal nutzen.