Was ist Prompt Engineering?
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Was ist Prompt Engineering?

Generative Systeme der künstlichen Intelligenz (KI) sind so konzipiert, dass sie auf der Grundlage der Qualität der eingegebenen Prompts bestimmte Outputs erzeugen. Prompt Engineering hilft generativen KI-Modellen, eine Vielzahl von Anfragen besser zu verstehen und zu beantworten – von einfachen bis hin zu hochtechnischen Fragen.

Die Grundregel lautet, dass gute Prompts auch gute Ergebnisse liefern. Generative KI beruht auf der iterativen Verfeinerung verschiedener Techniken für das Prompt Engineering, um effektiv aus verschiedenen Eingabedaten zu lernen und sich anzupassen. So können Verzerrungen und Verwirrungen minimiert und genauere Antworten erzeugt werden.

Die sogenannten Prompt Engineers spielen eine zentrale Rolle bei der Erstellung von Abfragen, die generativen KI-Modellen helfen, nicht nur die Sprache, sondern auch die Nuancen und die Absicht hinter der Abfrage zu verstehen. 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 erheblich optimieren, um sowohl spezifische als auch allgemeine Fragestellungen zu klären. Dieser Prozess reduziert den Bedarf an manueller Überprüfung und Nachbearbeitung und spart letztendlich Zeit und Mühe, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

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Wie funktioniert Prompt Engineering?

Generative KI-Modelle basieren auf Transformator-Architekturen, mit denen sie die Feinheiten der Sprache erfassen und riesige Datenmengen über neuronale Netze verarbeiten können. KI-Prompt-Engineering hilft dabei, den Output des Modells zu formen und sicherzustellen, dass die künstliche Intelligenz sinnvoll und kohärent antwortet. Verschiedene Prompting-Techniken sorgen dafür, dass KI-Modelle hilfreiche Antworten erzeugen, darunter Tokenisierung, Modellparameter-Tuning und Top-K-Sampling.

Um das volle Potenzial generativer KI-Modelle auszuschöpfen, ist Prompt Engineering unerlässlich. Foundation Models sind große Sprachmodelle (LLMs), die auf einer Transformer-Architektur aufbauen und alle Informationen enthalten, die das generative KI-System benötigt.

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

Generative Text-Bild-KI wie DALL-E und Midjourney verwendet ein LLM in Verbindung mit stabiler Diffusion, einem Modell, das Bilder aus Textbeschreibungen erzeugt. Effektives Prompt Engineering kombiniert technisches Wissen mit einem tiefgreifenden Verständnis der natürlichen Sprache, des Vokabulars und des Kontexts, um mit wenigen Überarbeitungen optimale Ergebnisse zu erzielen.

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Was sind die Vorteile von Prompt Engineering?

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

Es ist auch die Aufgabe des Prompt Engineers, zu verstehen, wie er die besten Ergebnisse aus der Vielfalt der generativen KI-Modelle auf dem Markt herausholen kann. Das Schreiben von Eingaben für Open KI GPT-3 oder GPT-4 unterscheidet sich beispielsweise von dem Schreiben von Eingaben für Google Bard. Bard kann über die Google-Suche auf Informationen zugreifen und 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 gestaltete Eingabeaufforderungen leiten KI-Modelle an, um relevantere, genauere und personalisiertere Antworten zu erstellen. Da sich KI-Systeme mit der Nutzung weiterentwickeln, machen hochentwickelte Eingabeaufforderungen langfristige Interaktionen mit KI effizienter und zufriedenstellender.

Clevere Engineers, die in Open-Source-Umgebungen arbeiten, treiben die generative KI zu unglaublichen Leistungen an, die nicht unbedingt Teil ihres ursprünglichen Designs waren. Und so entstehen nicht selten überraschende Resultate mit Praxisrelevanz. Beispielsweise haben Forscher ein neues KI-System entwickelt, das Sprache übersetzen kann, ohne auf einen Paralleltext trainiert worden zu sein. Engineers betten generative KI in Spiele ein, um die menschlichen Spieler in ein wirklich lebendiges Storytelling einzubeziehen und sogar um genaue neue Erkenntnisse über das astronomische Phänomen der schwarzen Löcher zu gewinnen. Das Prompt Engineering wird umso wichtiger, je umfangreicher und komplexer generative KI-Systeme werden.

 

Welche Fähigkeiten benötigt ein Prompt Engineer?

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, ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, die Fähigkeit, technische Konzepte zu erklären, Programmierkenntnisse (insbesondere in Python) und ein sicheres Verständnis von Datenstrukturen und Algorithmen. Kreativität und eine realistische Einschätzung der Vorteile und Risiken neuer Technologien sind in dieser Rolle ebenfalls von Vorteil.

Obwohl Modelle in mehreren Sprachen trainiert werden, ist Englisch oft die Hauptsprache, in der generative KI trainiert wird. Prompt Engineers benötigen ein fundiertes Verständnis von Wortschatz, Nuancen, Formulierungen, Kontext und Linguistik, da jedes 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 des Coding und Programmiersprachen verstehen. Diejenigen, die mit Bildgeneratoren arbeiten, sollten mit Begriffen aus der Kunstgeschichte, der Fotografie und dem Film vertraut sein. Diejenigen, die 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 sie bei ihren Entscheidungen unterstützen. Prompt Engineers können die folgenden fortgeschrittenen Techniken einsetzen, um das Verständnis des Modells und die Qualität der Ausgabe zu verbessern.

  • Beim Zero-Shot-Prompting wird dem Modell des maschinellen Lernens eine Aufgabe gestellt, für die es nicht explizit trainiert wurde. Zero-Shot-Prompting testet die Fähigkeit des Modells, relevanten Output zu produzieren, ohne auf vorherige Beispiele zurückzugreifen.
  • Beim Few-Shot-Prompting oder In-Context-Learning erhält das Modell einige Beispiel-Outputs (Shots), damit es lernt, was der Anfragende von ihm will. Das Lernmodell kann die gewünschte Ausgabe besser verstehen, wenn es auf einen Kontext zurückgreifen kann.
  • Chain-of-Thought Prompting (CoT) ist eine fortgeschrittene Technik, die dem Modell eine schrittweise Argumentation vorgibt, der es folgen kann. Die Aufteilung einer komplexen Aufgabe in Zwischenschritte oder „Argumentationsketten“ ermöglicht dem Modell, die Sprache besser zu verstehen und genauere Outputs zu erzielen.
Anwendungsfälle für Prompt Engineering

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

Chatbots

Prompt Engineering ist ein leistungsstarkes Tool, mit dessen Hilfe intelligentee Chatbots kontextuell relevante und schlüssige Antworten in Echtzeitgesprächen generieren können. Chatbot-Entwickler können durch die Erstellung effektiver Prompts sicherstellen, dass die KI die Benutzeranfragen versteht und sinnvolle Antworten gibt.

Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen weisen Prompt Engineers ihre KI-Systeme an, medizinische Daten zusammenzufassen und Behandlungsempfehlungen zu entwickeln. Effektive Prompts helfen KI-Modellen bei der Verarbeitung von Patientendaten und Bereitstellung genauer Erkenntnisse und Empfehlungen.

 

Softwareentwicklung

Prompt Engineering spielt auch bei der Softwareentwicklung eine Rolle. So werden KI-Modelle eingesetzt, um Codeschnipsel zu generieren oder Lösungen für Programmierprobleme zu finden. Der Einsatz von Prompt Engineering in der Softwareentwicklung kann Zeit sparen und Entwickler bei der Codierung unterstützen.

Softwareentwicklung

Da generative KI-Systeme in verschiedenen Programmiersprachen trainiert sind, können Prompt Engineers die Generierung von Codeschnipseln optimieren und komplexe Aufgaben vereinfachen. Durch die Erstellung spezifischer Prompts können Entwickler die Codierung automatisieren, Fehler beheben, API-Integrationen konzipieren, um manuelle Arbeit zu reduzieren, und API-basierte Workflows erstellen, um Datenpipelines zu verwalten und die Ressourcenzuweisung zu optimieren.

 

Cybersicherheit und Informatik

Prompt Engineering wird zur Entwicklung und Prüfung von Sicherheitsmechanismen eingesetzt. Forscher und Anwender nutzen generative KI, um Cyberangriffe zu simulieren und bessere Verteidigungsstrategien zu entwickeln. Außerdem kann die Erstellung von Prompts für KI-Modelle bei der Entdeckung von Softwareschwachstellen helfen.

 

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