Künstliche Intelligenz ist ein fester Bestandteil unseres Alltags und setzt ihren Einfluss weiterhin fort. Der weltweite Marktwert von KI soll bis 2030 jährlich um 37 % wachsen. Deshalb ist es entscheidend, das Beste aus dieser Technologie herauszuholen, durch Disziplinen wie das Prompt Engineering.
Was ist Prompt Engineering?
Definition eines Prompts:
Ein Prompt ist die Anfrage, die an ein Sprachmodell übermittelt wird. Seine Funktion besteht also darin, Anweisungen an die KI zu kommunizieren, um eine Antwort zu erhalten. Ein Prompt kann in Form von Fragen, Anweisungen, Codefragmenten oder kreativen Texten erscheinen. Je besser der Prompt formuliert ist, desto relevanter wird die Antwort sein, die sowohl Text als auch ein Bild oder eine andere Art von Medium sein kann.
Beispiel: „Erkläre mir die Grundlagen der Quantenmechanik in einfachen Worten, als ob ich 10 Jahre alt wäre. Nutze konkrete Beispiele, um die Konzepte zu veranschaulichen.“
Das Prompt Engineering:
Dies ist eine neue Disziplin, ja sogar eine Wissenschaft, die darauf abzielt, Prompts zu entwickeln und zu optimieren, um die Fähigkeiten von LLMS zu nutzen, um die generativen KI so zu steuern, dass die besten Ergebnisse in Bezug auf Genauigkeit und Relevanz erzielt werden.
Das Ziel dieses Prozesses ist es, die Grenzen der KI zu erkennen, sie zu analysieren und zu synthetisieren, um die Kommunikation mit ihnen zu vereinfachen.
Der Prompt Engineer beschränkt sich nicht nur auf das Schreiben von Prompts, sondern muss auch über bestimmte technische Fähigkeiten verfügen, wie das Beherrschen mehrerer Programmier- oder Skriptsprachen, Kenntnisse über Algorithmen sowie Entwicklungsmechanismen.
Warum ist Prompt Engineering wichtig?
Die Bedeutung des Prompt Engineering steht in engem Zusammenhang mit der Qualität der von der KI gegebenen Antworten; ein guter Prompt sorgt dafür, dass deine Anfrage besser verstanden wird. Das verringert das Risiko von Fehlern sowie ungenauen Antworten und stellt eine wertvolle Zeitersparnis dar.
Darüber hinaus hat das Prompt Engineering zum Ziel, eine KI so zu trainieren, dass sie den Anforderungen des Unternehmens gerecht wird. Dank der Prompts wird die genutzte KI immer besser an die Organisation angepasst, die sie verwendet.
In einigen Bereichen, wie Cybersicherheit oder auch Finanzen, ist die Präzision der von der KI generierten Ergebnisse unverzichtbar, um bestimmte Aufgaben zu automatisieren und konforme Antworten zu den Vorschriften zu erhalten.
Was sind die Schlüsselprinzipien des Prompt Engineering?
- Klarheit und Präzision: Die Botschaft muss einfach und direkt sein. Beispiel: Statt „erzähle mir von der Geschichte“ schreibe lieber „fasse die Geschichte des Zweiten Weltkriegs in 5 Punkten zusammen“.
- Die Bedeutung des Kontextes: Um die Antwort der KI bestmöglich zu steuern, gebe ihr Kontextinformationen. Beispiel: Anstatt zu fragen „erkläre die Photosynthese“, wähle „erkläre die Photosynthese einem Gymnasiasten unter Verwendung konkreter Beispiele mit Pflanzen und Sonnenlicht“.
- Antwortformat: Es ist notwendig, das gewünschte Format zu definieren, sei es ein Absatz, eine Tabelle oder eine Aufzählungsliste.
- Zerlege die Anweisungen in mehrere Schritte: Bei komplexen Anfragen ist es besser, sie in mehrere Unteranfragen zu zerlegen. Beispiel: „Schreibe einen Aufsatz über den Klimawandel“ ➡️ „1. Erkläre die Ursachen des Klimawandels, 2. Beschreibe seine Auswirkungen auf die Umwelt, 3. Schlage Lösungen vor.“
- Verwendung konkreter Beispiele: Du kannst auch Beispiele geben, um das Modell in die Richtung zu lenken, die du erwartest. Dies wird Few-Shot Learning genannt.
- Vermeidung von Vorurteilen: Verwende einen neutralen Ton, um KI-Vorurteile zu vermeiden. Beispiel: Statt „Warum ist X besser als Y?“ verwende „Vergleiche X und Y, indem du ihre Vor- und Nachteile aufzählst“.
Einige fortgeschrittene Techniken des Prompt Engineering:
Chain-of-Thought (CoT):
Die Gedankenverkettung zielt darauf ab, das Modell schrittweise zu einer logischen oder analytischen Problemlösung zu führen, was sich bei mathematischen Problemen als sehr nützlich erweist. Beispiel: Statt die KI zu bitten, 120 + 360 zu addieren, bitte sie, 120 + 360 zu berechnen und dabei jeden Schritt des Denkprozesses zu erklären.
Zero-Shot-Learning:
Diese Technik besteht darin, dem Modell eine Anfrage ohne Beispiele zu liefern, sich dabei aber auf seine vorherigen Kenntnisse zu stützen.
Role Prompting:
Beim Role Prompting wird einer generativen KI eine Rolle zugewiesen, um die Relevanz der Ergebnisse zu erhöhen. Beispiel: „Du bist ein erfahrener Marketingberater, entwickle eine digitale Kampagne“.
Iterative Refinement:
Abhängig von den erhaltenen Antworten kann der Prompt schrittweise verfeinert werden: „Schreibe eine Geschichte über einen Drachen, der in einem Berg lebt. Füge nun Details zu seinem Aussehen und Charakter hinzu“.
Meta-Prompting:
Beim Meta-Prompting wird das Modell gebeten, über die Art und Weise nachzudenken, wie es die Aufgabe erledigen sollte. Beispiel: „Wie sollte ich meine Präsentation über Cybersicherheit strukturieren? Schlage mir einen detaillierten Plan vor.“
Temperature and Sampling Control:
Diese Technik ermöglicht es dir, die Temperatur anzupassen, um das Maß an Kreativität oder Strenge zu beeinflussen. Am Ende des Prompts muss nur „(Temperature = x)“ hinzugefügt werden: „Schreibe eine faktische Erklärung über die Funktionsweise von Python (Temperature = 0,2).“
Die fortgeschrittenen Techniken des Prompting sind also zahlreich und lassen dir die Qual der Wahl. Parallel dazu ist es auch möglich, mehrere zu verwenden, um eine hybride Prompting-Technik zu erhalten.
Welche Werkzeuge gibt es, um sich im Prompt Engineering zu verbessern?
| Kategorie | Werkzeug / Ressource | Beschreibung |
|---|---|---|
| KI-Plattformen | OpenAI Playground | Testen von Prompts mit GPT-3, GPT-4, etc. |
| KI-Plattformen | Hugging Face | Zugang zu Open-Source-Modellen (BERT, GPT-J, etc.). |
| Testwerkzeuge | Promptfoo | Vergleich und Bewertung der Leistung von Prompts. |
| Gemeinschaften | r/PromptEngineering (Reddit) | Diskussionen über Best Practices. |
| Gemeinschaften | Learn Prompting Discord | Gemeinschaft zum Austausch von Tipps. |
| Open-Source-Repositories | GitHub - Awesome Prompt Engineering | Sammlung von Ressourcen und Werkzeugen für das Prompt Engineering. |
| Frameworks | LangChain | Framework zur Erstellung von Anwendungen basierend auf LLMs. |
| Kollaborationswerkzeuge | PromptBase | Marktplatz zum Kauf und Verkauf von Prompts. |
| Leitfäden und Tutorials | OpenAI Dokumentation | Offizieller Leitfaden von OpenAI zur Nutzung von GPT. |
| Leitfäden und Tutorials | Hugging Face Kurs | Kostenloser Kurs zur Nutzung von Sprachmodellen. |
Fazit
Das Prompt Engineering wird zu einer Schlüsselkompetenz für alle Fachleute mit immer leistungsfähigeren Modellen (GPT-4, Claude …). Diese Disziplin stellt einen mächtigen Hebel dar, um das Potenzial der generativen KI zu nutzen, was es ermöglichen wird, die Grenzen der Kreativität und Produktivität zu erweitern.
