Was ist Prompt Engineering in der KI und warum ist es wichtig?

Tools wie ChatGPT und DALL-E 2 (Text-zu-Text- oder Text-zu-Bild-KI-Tools) liegen heutzutage voll im Trend. Damit sie jedoch effektiv funktionieren, müssen Sie die richtigen Fragen stellen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Zu lernen, was man zu diesen Tools sagen soll, wird umso wichtiger, je stärker sie in verschiedene Branchen integriert werden.

Was ist Prompt Engineering in der KI?

KI-Prompt-Engineering ist eine effektive Möglichkeit, mit einem KI-Tool die gewünschte Ausgabe zu erzielen. Eingabeaufforderungen gibt es in verschiedenen Formen, z. B. als Anweisungen, Codeblöcke und Wortketten. Diese Methode zur Verwendung von Eingabeaufforderungen wurde von Menschen mit der Absicht erfunden, Antworten von KI-Modellen hervorzurufen. Es dient als Ausgangspunkt, um dem Modell beizubringen, Ergebnisse zu entwickeln, die für eine bestimmte Aufgabe geeignet sind.

Interessanterweise wirken diese Aufforderungen auf die gleiche Weise wie bei einer Person – sie veranlassen sie, einen Aufsatz zu verfassen – und in ähnlicher Weise kann eine KI-Anwendung diese Aufforderungen nutzen, um eine Arbeit zu erstellen, die auf ihren Zweck zugeschnitten ist. Auf diese Weise ist Prompt Engineering zu einer unverzichtbaren Strategie für den Einsatz von KI-Tools geworden.

Wenn es um die eigentliche Eingabeaufforderung geht, ist Text derzeit das primäre Kommunikationsmittel zwischen Mensch und KI. Mithilfe von Textbefehlen können Sie dem Modell mitteilen, was es ausführen soll. Bei Top-KI-Modellen wie DALLE-E 2 und Stable Diffusion müssen Sie die gewünschte Ausgabe beschreiben, die als primäre Eingabeaufforderung dient. Andererseits können Sprachmodelle wie das neue ChatGPT alles verwenden, von einer einfachen Abfrage bis hin zu einer komplexen bewiesenen Abfrage mit verschiedenen Fakten, die in der Eingabeaufforderung platziert werden. In manchen 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 Eingabeaufforderungen (Eingabedaten), damit die KI-Modelle darauf trainieren können, um zu lernen, wie bestimmte Aufgaben ausgeführt werden. In diesem Prozess müssen Sie den geeigneten Datentyp und die entsprechende Formatierung auswählen, damit die KI diese 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 führten neuartige Aufgaben dank der Einführung des Multitasking-Prompt-Engineerings mit NLP-Datensätzen (Natural Language Processing) zu beeindruckenden Ergebnissen. Verfeinert durch Sprachmodelle, die einen logischen Denkprozess genau abbilden können, wurde Zero-Shot-Learning angewendet, wenn Hinweise wie „Lass uns Schritt für Schritt denken“ in Aufforderungen enthalten sind; Dies steigerte die Erfolgsquote mehrstufiger Argumentationsbemühungen weiter. Eine leichtere Zugänglichkeit sowohl im kleinen als auch im großen Maßstab wurde durch umfangreiche Open-Source-Notizbücher und von der Community betriebene Bildsyntheseprojekte ermöglicht.

Weitere große Entwicklungen kamen im Jahr 2022, als die Modelle für maschinelles Lernen DALL-E, Stable Diffusion und Midjourney durch Text-zu-Bild-Eingabeaufforderungen eine Welt voller Möglichkeiten eröffneten. Diese Technologie ermöglicht es Menschen, ihre Ideen allein mit ihren Worten zum Leben zu erwecken.

Vor kurzem wurde ChatGPT der Öffentlichkeit zugänglich gemacht und eroberte die Welt im Sturm. ChatGPT ist das beeindruckendste KI-Sprachmodell, das wir bisher gesehen haben. Es basiert auf Deep-Learning-Techniken, um Text basierend auf den von Ihnen bereitgestellten Eingaben zu generieren. Das Tool wurde anhand einer riesigen Sammlung von Textdaten trainiert, was es ihm ermöglicht, menschenähnliche Antworten auf eine Vielzahl von Textaufforderungen zu generieren.

Best Practices für KI-Prompt-Engineering

Es gibt ein paar Best Practices, die wirklich dazu beitragen können, dass KI-Prompt-Engineering zu präzisen und effektiven Ergebnissen führt.

Der erste Schritt besteht darin, zu verstehen, dass eine Eingabeaufforderung Anweisungen, Fragen, Eingabedaten, Beispiele, Fakten und mehr enthalten kann. Der Schlüssel liegt darin, all diese verschiedenen Elemente zu kombinieren, um das beste Ergebnis zu erzielen.

Beim Entwerfen einer KI-Eingabeaufforderung sollten Sie die folgenden Schritte befolgen:

• Geben Sie eine klare und spezifische Eingabeaufforderung ein: Einer der wichtigsten Aspekte des KI-Prompt-Engineerings besteht darin, dem KI-Modell eine klar definierte Eingabeaufforderung bereitzustellen. Dadurch wird sichergestellt, dass das Modell versteht, wonach Sie fragen.
• Verwenden Sie eine prägnante Sprache: Sie sollten die Aufforderung immer so prägnant wie möglich formulieren und sie kurz und prägnant halten.
• Geben Sie so viel Kontext wie möglich an: KI-Modelle haben manchmal Probleme mit dem Kontext, weshalb Sie so viele spezifische Kontextinformationen wie möglich in die Eingabe einbeziehen sollten.
• Achten Sie auf die richtige Grammatik: Sie möchten keine grammatikalischen Fehler in Ihrer KI-Eingabeaufforderung haben, also überprüfen Sie immer noch einmal, ob alles richtig geschrieben ist.
• Testen Sie verschiedene Ausgaben: Die Anzahl der Ausgänge, die diese Modelle bieten können, ist unbegrenzt. Testen Sie daher mehrere, bis Sie das Beste gefunden haben.
• Optimieren Sie das Modell nach Möglichkeit: Einige KI-Modelle wie ChatGPT können mit Ihren eigenen Daten verfeinert werden. Dies ist besonders nützlich für spezifische Anwendungsfallanforderungen und führt zu genaueren Ergebnissen.

Der Aufstieg des schnellen Ingenieurs

Da immer mehr Unternehmen auf KI-Technologie setzen, öffnet sich die Tür für Fachkräfte mit fundierten Kenntnissen in maschinellem Lernen und schnellem Engineering, um Karriere zu machen. Es besteht ein steigender Bedarf an Ingenieuren mit Fachkenntnissen in diesem Bereich sowie an Datenwissenschaftlern – eine Chance, die im Laufe der Zeit voraussichtlich weiter zunehmen wird.

Ein Prompt Engineer ist ein Fachmann, der sich auf die Erstellung präziser Eingabeaufforderungen, Regeln und Anweisungen spezialisiert hat, um KI-Tools dabei zu helfen, bestimmte Ergebnisse zu erzielen. Mit einem tiefen Verständnis der Kapazität und Grenzen des von ihnen verwendeten Modells verfügen diese Experten über die erforderlichen Fähigkeiten, um die Ausgabe durch geschickt gestaltete Eingabetexte, die Beschriftungen oder Strategien mit ausgefeilten Formulierungen enthalten können, effizient auf die gewünschten Ziele auszurichten.

Prompt-Ingenieure übernehmen in NLP-Projekten eine entscheidende und oft übersehene Rolle. Ihre Aufgabe besteht darin, die Eingabeaufforderungen zu entwerfen und zu erstellen, auf die die Modelle reagieren, die Modelle anhand der Ergebnisse zu verfeinern und eine fortlaufende Analyse der Modellleistung durchzuführen, um Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.

Sie arbeiten außerdem mit Datenwissenschaftlern und NLP-Forschern zusammen, um die Leistung der Modelle zu bewerten und sicherzustellen, dass ihre Eingabeaufforderungen ordnungsgemäß auf die Projektziele abgestimmt sind. Indem sie eine Reihe von Aufgaben übernehmen und ihr Fachwissen über mehrere Disziplinen hinweg nutzen, spielen Prompt-Ingenieure eine wesentliche Rolle bei der Gestaltung der NLP-Entwicklung, wie wir sie heute kennen.

Mit der zunehmenden Beliebtheit von KI-Modellen wie ChatGPT werden Prompt-Ingenieure immer gefragter. Sie werden eine große Rolle für Unternehmen spielen, die diese KI-Modelle nutzen möchten.

Wie sich AI Prompt Engineering auf das Geschäft auswirkt

KI-Produkte und die ihnen zugrunde liegenden Modelle verändern die Technologielandschaft rasant, indem sie uns völlig neue Möglichkeiten der Kreativität und Innovation eröffnen. Durch die Nutzung von Daten erleichtern Modelle wie ChatGPT die Fähigkeit der KI, Antworten auf Benutzeranfragen und einzigartige Ideen in einer Vielzahl von Bereichen zu generieren. Mittlerweile können Computer Inhalte in Bereichen von Kunst über Design bis hin zu Computerprogrammierung mit wenig menschlicher Hilfe produzieren. Darüber hinaus können sie sogar so weit gehen, Hypothesen und Theorien zu komplexen Problemen zu entwickeln.

Die neuesten KI-Systeme, die auf der Grundlage groß angelegter Deep-Learning-Modelle basieren, sind in der Lage, eine Vielzahl unstrukturierter Daten wie Texte und Bilder zu verarbeiten und zu analysieren. Dies erweitert den Anwendungsbereich, der Entwicklern unabhängig von ihrer Begabung für maschinelles Lernen und ihrem technischen Hintergrund zugänglich ist.

Beispielsweise wurde ChatGPT, das auf GPT-3.5 aufbaute, zum Übersetzen von Texten verwendet, und Wissenschaftler nutzten eine frühere Version des Modells, um neuartige Proteinsequenzen zu erstellen. Durch den Einsatz dieser Systeme konnte die Entwicklungszeit für neue KI-Anwendungen verkürzt werden, wodurch ein bisher selten erreichtes Maß an Zugänglichkeit zur Verfügung gestellt wurde. Solche Fortschritte haben unweigerlich spannende Zukunftsaussichten eröffnet.

Allen diesen unterschiedlichen Modellen ist eines gemeinsam: Sie erfordern eine effektive KI-Prompt-Entwicklung. Da die KI immer weiter voranschreitet, werden wir weiterhin sehen, dass Prompt Engineering in fast allen Bereichen, von der Wirtschaft bis zur Wissenschaft und mehr, eine große Rolle spielen wird. Die auf Prompt Engineering basierenden KI-Modelle sind die aufregendsten und vielversprechendsten, die wir je gesehen haben. Daher müssen Unternehmensleiter beginnen, ihnen große Aufmerksamkeit zu schenken und darüber nachzudenken, sie in ihre Prozesse zu integrieren.