Was ist Prompt-Engineering in KI und warum ist es wichtig

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 man diesen Tools sagen muss, 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 das gewünschte Ergebnis mit einem KI-Tool 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 Ergebnisse zu entwickeln, die für eine bestimmte Aufgabe geeignet sind.

Interessanterweise funktionieren diese Prompts genauso wie bei einer Person – sie regen dazu an, einen Aufsatz zu schreiben – und ähnlich kann ein KI-Tool diese Prompts verwenden, um Arbeit zu erzeugen, die für seinen Zweck geeignet 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 die primäre Kommunikationsmethode zwischen dem Menschen und der KI. Durch die Verwendung von Textbefehlen können Sie dem Modell mitteilen, was es ausführen soll. Top-KI-Modelle wie DALLE-E 2 und Stable Diffusion erfordern, dass Sie das gewünschte Ergebnis beschreiben, das als ihr primärer Prompt dient. Andererseits können Sprachmodelle wie das neue ChatGPT alles von einer einfachen Abfrage bis hin zu einem komplexen Beweis mit verschiedenen Fakten verwenden, die im Prompt platziert 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 Entwerfen und Erstellen von Prompts (Eingabedaten), damit KI-Modelle darauf trainieren können, um bestimmte Aufgaben auszuführen. Bei 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 Bereich des KI-Prompt-Engineerings fanden mit Sprachmodellen wie GPT-2 und GPT-3 statt. Im Jahr 2021 ergaben sich beeindruckende Ergebnisse durch die Einführung des multitaskfähigen Prompt-Engineerings mit NLP-Datensätzen. Durch die Verfeinerung von Sprachmodellen, die logisches Denken genau darstellen können, wurde Zero-Shot-Learning angewendet, wenn Hinweise wie “Lassen Sie uns Schritt für Schritt denken” in Prompts enthalten waren; dies erhöhte den Erfolgsgrad von Multi-Step-Reasoning-Bemühungen. Durch umfangreiche Open-Source-Notebooks und communitygetriebene Bildsynthese-Unternehmen wurde eine einfache Zugänglichkeit auf kleinen und großen Skalen ermöglicht.

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

Erst kürzlich 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 ermöglicht, menschliche 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 effektiv machen 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 das beste Ergebnis 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 es, 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 sein, wenn Sie den Prompt formulieren, und ihn kurz und knapp halten.
• Geben Sie so viel Kontext wie möglich: KI-Modelle können manchmal mit dem Kontext Schwierigkeiten haben, daher sollten Sie so viel spezifische Kontextinformation 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 Grenzen für die Anzahl der Ausgaben, die diese Modelle liefern können, daher sollten Sie mehrere Ausgaben 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

Da immer mehr Unternehmen KI-Technologie einsetzen, öffnet sich die Tür für Fachleute mit fundierten Kenntnissen in maschinellem Lernen und Prompt-Engineering, um Karrieren aufzubauen. Es gibt eine zunehmende Nachfrage nach Ingenieuren, die in diesem Bereich ausgebildet sind, sowie nach Datenwissenschaftlern – eine Chance, die sich über die Zeit hinweg weiterentwickeln dürfte.

Ein Prompt-Engineer ist ein Fachmann, der sich auf die Erstellung präziser Prompts, Regeln und Anweisungen spezialisiert hat, um KI-Tools zu bestimmten Ergebnissen zu führen. Mit einem tiefen Verständnis der Fähigkeiten und Grenzen des Modells, das er verwendet, verfügt dieser Experte über die notwendigen Fähigkeiten, um die Ausgabe durch clever gestaltete Eingabetexte, die möglicherweise Labels oder Strategien mit komplexen Formulierungen enthalten, effizient zu lenken.

Prompt-Engineer 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-Engineer eine wichtige Rolle bei der Gestaltung der NLP-Entwicklung, wie wir sie heute kennen.

Da KI-Modelle wie ChatGPT immer beliebter werden, werden Prompt-Engineer 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 Technologielandschaft rapide, indem sie uns völlig neue Schöpfungs- und Innovationsmöglichkeiten 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 Hilfe erstellen. Darüber hinaus können sie sogar Hypothesen und Theorien zu komplexen Problemen entwickeln.

Die neuesten KI-Systeme, die auf großen, tiefen Lernmodellen basieren, können eine riesige Menge unstrukturierter Daten wie Text und Bilder verarbeiten und analysieren. Dies erweitert den Anwendungsbereich für Entwickler unabhängig von ihrer maschinellen Lernfähigkeit und technischen Vorkenntnissen.

Beispielsweise wurde ChatGPT, das auf GPT-3.5 basiert, 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 bot ein Maß an Zugänglichkeit, das selten zuvor 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. Da 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 KI-Modelle, die durch Prompt-Engineering angetrieben werden, sind die aufregendsten und vielversprechendsten, die wir bisher gesehen haben, daher müssen Unternehmensführer beginnen, genau hinzusehen und die Implementierung in ihre Prozesse in Betracht ziehen.