Was ist Prompt Engineering?

Dabei gilt die Grundregel, dass gute Prompts gleichbedeutend mit guten Ergebnissen sind. Generative KI beruht auf der iterativen Verfeinerung verschiedener Prompt-Engineering-Techniken, um effektiv aus verschiedenen Eingaben zu lernen und sich anzupassen, um Verzerrungen und Verwirrung zu minimieren und genauere Antworten zu erzeugen.

Die zentrale Rolle der Erstellung solcher Anfragen, die generativen KI-Modellen helfen, nicht nur die Sprache, sondern auch die Nuancen und die Absicht hinter einer Anfrage zu verstehen, erfüllen die sogenannten Prompt Engineers. Ein qualitativ hochwertiger, fundierter und sachkundiger Prompt beeinflusst wiederum die Qualität der von der KI generierten Inhalte, egal ob es sich um Bilder, Code, Datenzusammenfassungen oder Text handelt.

Ein durchdachter Ansatz bei der Erstellung von Prompts ist notwendig, um die Lücke zwischen rohen Anfragen und aussagekräftigen KI-generierten Antworten zu schließen. Durch die Feinabstimmung effektiver Prompts können die Engineers die Qualität und Relevanz der Outputs deutlich optimieren, um sowohl mit spezifischen als auch allgemeinen Fragestellungen zufriedenstellend umzugehen. Dieser Prozess reduziert den Bedarf an manueller Überprüfung und Nachbearbeitung und spart letztendlich Zeit und Mühe beim Erzielen der gewünschten Ergebnisse.

Prompt Engineering ist entscheidend, da es die Qualität, Relevanz und Genauigkeit der Ausgaben der generativen KI direkt beeinflusst. Ein gut gestalteter Prompt trägt dazu bei, dass die KI die Absicht des Benutzers versteht und sinnvolle Antworten gibt, wodurch der Bedarf an umfangreicher Nachbearbeitung minimiert wird. Da generative KI-Systeme in allen Branchen immer häufiger eingesetzt werden, ist ein Prompt-Engineering-Leitfaden der Schlüssel zur Ausschöpfung ihres vollen Potenzials, indem er die Lücke zwischen rohen Abfragen und umsetzbaren Ausgaben schließt.

Generative KI-Modelle basieren auf Transformer-Architekturen, die es ihnen erlauben, die Feinheiten der Sprache zu erfassen und riesige Datenmengen über neuronale Netze zu verarbeiten. KI-Prompt-Engineering hilft dabei, den Output des Modells zu formen, und trägt so dazu bei, sicherzustellen, dass die künstliche Intelligenz sinnvoll und kohärent antwortet. Verschiedene Prompting-Techniken, darunter Tokenisierung, Modellparameter-Tuning und Top-K-Sampling, tragen dazu bei, dass KI-Modelle hilfreiche Antworten erzeugen.

Prompt Engineering erweist sich als entscheidend für die Ausschöpfung des vollen Potenzials der Foundation Models, die der generativen KI zugrunde liegen. Foundation Models sind Large Language Models (LLMs), die auf einer Transformer-Architektur basieren und alle Informationen enthalten, die das generative KI-System benötigt.

Generative KI-Modelle arbeiten auf der Grundlage von Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und verwenden Eingabe in natürlicher Sprache, um komplexe Ergebnisse zu erzielen. Die zugrundeliegenden datenwissenschaftlichen Vorbereitungen, Transformer-Architekturen und Algorithmen für maschinelles Lernen ermöglichen es diesen Modellen, Sprache zu verstehen und riesige Datensätze zu nutzen, um Text- oder Bildausgaben zu erstellen.

Generative Text-zu-Bild-KI wie DALL-E und Midjourney verwendet beispielsweise ein LLM in Verbindung mit Stable Diffusion, einem Modell, das Bilder aus Textbeschreibungen erzeugt. Auch hier ist ein effektives Prompt Engineering von großer Bedeutung, um technisches Wissen mit einem tiefgreifenden Verständnis der natürlichen Sprache, des Vokabulars und des Kontexts zu kombinieren, um mit wenigen Überarbeitungen optimale Ergebnisse zu erzielen.

Prompt-Engineering-Techniken umfassen Strategien, mit denen generative KI-Modelle bei der Erzeugung gewünschter Ergebnisse angeleitet werden. Zu diesen Techniken gehören Zero-Shot-Prompting, bei dem dem Modell eine Aufgabe zugewiesen wird, für die es nicht explizit trainiert wurde, und Few-Shot-Prompting, bei dem dem Modell Beispiele zur Klärung der Erwartungen zur Verfügung gestellt werden. Eine weitere wichtige Technik ist das Chain-of-Thought-Prompting, das komplexe Aufgaben in schrittweise Argumente unterteilt, um das Verständnis und die Genauigkeit der KI zu verbessern. Diese Ansätze tragen dazu bei, dass das KI-Modell kohärentere und relevantere Antworten generiert.

Der Hauptvorteil von Prompt Engineering ist die Möglichkeit, nach der Generierung mit minimalem Aufwand optimierte Ergebnisse zu erzielen. Die Ergebnisse generativer KI können von unterschiedlicher Qualität sein und erfordern häufig eine Überprüfung und Überarbeitung durch Experten. Durch die Erstellung präziser Prompts gewährleisten Prompt Engineers, dass der KI-generierte Output mit den gewünschten Zielen und Kriterien übereinstimmt, wodurch letztlich der Bedarf an umfangreicher Nachbearbeitung reduziert wird.

Es liegt auch in der Zuständigkeit des Prompt Engineers, zu verstehen, wie man aus der Vielfalt der generativen KI-Modelle auf dem Markt die besten Ergebnisse herausholen kann. So unterscheidet sich beispielsweise das Schreiben von Prompts für Open AI’s GPT-3 oder GPT-4 von dem Schreiben von Prompts für Google Bard. Bard kann über die Google-Suche auf Informationen zugreifen und kann so angewiesen werden, aktuellere Informationen in seine Ergebnisse zu integrieren. ChatGPT ist jedoch das bessere Tool für die Aufnahme und Zusammenfassung von Text, da dies seine primäre Designfunktion war. Gut ausgearbeitete Prompts leiten KI-Modelle an, relevantere, genauere und personalisierte Antworten zu erstellen. Da sich KI-Systeme mit der Nutzung weiterentwickeln, machen hochentwickelte Prompts langfristige Interaktionen mit KI effizienter und zufriedenstellender.

Clevere Prompt Engineers, die in Open-Source-Umgebungen arbeiten, treiben die generative KI zu unglaublichen Leistungen an, die nicht in jedem Fall Teil ihres ursprünglichen Designs waren. So entstehen nicht selten überraschende Resultate, die hilfreiche Anwendungsmöglichkeiten für die Praxis bieten. Beispielsweise haben Forscher ein neues KI-System entwickelt, das Sprache übersetzen kann, ohne mit einem Paralleltext trainiert worden zu sein. Engineers betten generative KI auch in Videospiele ein, damit menschliche Spieler in ein wirklich lebendiges Storytelling eintauchen können. KI hilft sogar dabei, präzise neue Erkenntnisse über das astronomische Phänomen der schwarzen Löcher zu gewinnen. Je umfangreicher und komplexer generative KI-Systeme werden, desto wichtiger wird auch das Prompt Engineering.

Große Technologieunternehmen stellen Prompt Engineers ein, um neue kreative Inhalte zu entwickeln, komplexe Fragen zu beantworten und maschinelle Übersetzungen und NLP-Aufgaben zu verbessern. Zu den Fähigkeiten, die Prompt Engineers mitbringen sollten, gehören:

• Vertrautheit mit großen Sprachmodellen: Das Verständnis der Funktionsweise großer Sprachmodelle (LLMs), einschließlich ihrer Funktionen und Grenzen, ist für die Erstellung effektiver Prompts und die Optimierung der KI-Outputs von entscheidender Bedeutung.

• Starke Kommunikationsfähigkeiten: Klare und effektive Kommunikation ist unerlässlich, um Ziele zu definieren, KI-Modellen präzise Anweisungen zu geben und mit multidisziplinären Teams zusammenzuarbeiten.

• Die Fähigkeit, technische Konzepte zu erklären: Prompt Engineers müssen in der Lage sein, komplexe technische Konzepte in verständliche Prompts zu übersetzen und das Verhalten des KI-Systems für nichttechnische Stakeholder zu artikulieren.

• Programmierkenntnisse (insbesondere in Python): Die Beherrschung von Programmiersprachen wie Python ist wertvoll für die Interaktion mit APIs, die Anpassung von KI-Lösungen und die Automatisierung von Workflows.

• Ein solides Verständnis von Datenstrukturen und Algorithmen: Kenntnisse über Datenstrukturen und Algorithmen helfen bei der Optimierung von Prompts und dem Verständnis der zugrunde liegenden Mechanismen generativer KI-Systeme.

• Kreativität und eine realistische Bewertung der Vorteile und Risiken neuer Technologien: Kreativität ist wichtig für die Gestaltung innovativer und effektiver Prompts, während ein realistisches Verständnis der Risiken dazu beiträgt, den verantwortungsvollen und ethischen Einsatz von KI-Technologien sicherzustellen.

Zusätzlich zu diesen Fähigkeiten können Prompt Engineers fortschrittliche Techniken einsetzen, um das Verständnis des Modells und die Qualität der Ausgaben zu verbessern:

• Zero-Shot-Prompting: Bei dieser Technik wird dem maschinellen Lernmodell eine Aufgabe zur Verfügung gestellt, auf die es nicht explizit trainiert wurde. Sie testet die Fähigkeit des Modells, relevante Ausgaben zu erzeugen, ohne sich auf frühere Beispiele zu verlassen.

• Few-Shot-Prompting: Bei diesem Ansatz erhält das Modell einige Beispielausgaben (Shots), damit es lernen kann, was der Requestor von ihm möchte. Wenn Kontext verfügbar ist, kann das Modell die gewünschte Ausgabe besser verstehen.

• Chain-of-Thinking-Prompting (CoT): Diese fortgeschrittene Technik liefert schrittweise Argumente, denen das Modell folgen kann. Die Aufteilung einer komplexen Aufgabe in Zwischenschritte oder „Argumentketten“ hilft dem Modell, die Sprache besser zu verstehen und genauere Ausgaben zu erzeugen.

Obwohl Modelle in mehreren Sprachen trainiert werden, ist Englisch oft die Hauptsprache des Trainings generativer KI. Prompt Engineers benötigen ein fundiertes Verständnis in Bezug auf Wortschatz, Nuancen, Formulierungen, Kontext und Linguistik, da jedes einzelne Wort in einem Prompt das Ergebnis beeinflussen kann.

Prompt Engineers sollten auch wissen, wie sie dem KI-Modell den notwendigen Kontext, Anweisungen, Inhalte oder Daten effektiv vermitteln können.

Wenn das Ziel in der Generierung von Code besteht, muss ein Prompt Engineer die Prinzipien der Codierung und Programmiersprachen verstehen. Wer mit Bildgeneratoren arbeitet, sollte mit Begriffen aus Kunstgeschichte, Fotografie und Film vertraut sein. Diejenigen, die einen Sprachkontext generieren, müssen möglicherweise verschiedene Erzählstile oder literarische Theorien kennen.

Neben einem breiten Spektrum an Kommunikationsfähigkeiten müssen Prompt Engineers auch generative KI-Tools und die Deep-Learning-Frameworks verstehen, die ihre Entscheidungsfindung unterstützen.

Ein Prompt Engineer entwirft, testet und verfeinert Prompts, um die Leistung generativer KI-Modelle zu optimieren. Sie arbeiten eng mit KI-Systemen zusammen, um Abfragen zu erstellen, die genaue, relevante und kreative Antworten liefern. Zu ihren Aufgaben gehört es, die Funktionen und Grenzen verschiedener KI-Modelle zu verstehen, mit fortschrittlichen Techniken wie dem Zero-Shot- und Few-Shot-Prompting zu experimentieren und mit Teams zusammenzuarbeiten, um KI in realen Szenarien anzuwenden. Ein Prompt Engineer schließt im Grunde die Lücke zwischen KI-Technologie und praktischen Anwendungen.

Um die besten Ergebnisse mit generativer KI zu erzielen, sollten sich Prompt Engineers darauf konzentrieren, klare, präzise und kontextreiche Prompts zu erstellen. Die Verwendung spezifischer Anweisungen und Beispiele kann dabei helfen, die KI dabei zu unterstützen, die gewünschte Ausgabe zu erzeugen. Durch die iterative Verbesserung der Prompts auf der Grundlage der Modellantworten können die Ingenieure die Ergebnisse weiter verbessern. Darüber hinaus können Fehler oder voreingenommene Ausgaben vermieden werden, wenn Sie die Grenzen der KI-Modelle verstehen und die Prompts entsprechend anpassen. Schließlich trägt das Testen von Prompts in verschiedenen Szenarien dazu bei, die Robustheit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

Da generative KI immer zugänglicher wird, entdecken Unternehmen neue und innovative Wege, um Prompt Engineering zur Lösung realer Probleme einzusetzen.