Advanced Prompt Engineering: Mit der Demokratisierung der künstlichen Intelligenz und der Large Language Models (LLM) hat sich die Problemlösung grundlegend verändert. Für viele Probleme ist es nicht mehr notwendig, ein Computerprogramm mit einer komplexen Programmiersprache zu erstellen. Stattdessen reicht ein guter textbasierter Prompt.
Genauer gesagt geht es um Advanced Prompt Engineering, das die Art und Weise, wie wir die Leistung von Sprachmodellen wie ChatGPT optimieren, neu definiert.
Erfahre mehr über die Bedeutung von Advanced Prompt Engineering im Zeitalter der KI, mit 4 konkreten Beispielen für Techniken, die du kennen solltest.
Advanced Prompt Engineering, ein ausgeklügelter Ansatz zur Nutzung von LLMs
Advanced Prompt Engineering bezieht sich auf den Prozess der Verfeinerung der Eingabe eines Sprachmodells, um die gewünschte Ausgabe zu erhalten, ohne die tatsächlichen Gewichte des Modells zu verändern. Es handelt sich um einen ausgefeilten Ansatz, der über die klassische Anpassung der Modellgewichte hinausgeht.
Hier konzentriert man sich auf die geschickte Verfeinerung der Eingabe, um die gewünschte Ausgabe zu beeinflussen.
Um z. B. einige Probleme auf GPT-3 zu lösen, wurde ein einfacher Satz hinzugefügt: „Lass uns Schritt für Schritt denken“. Die Ergebnisse sind verblüffend! Die Lösungsrate bei GPT-3 stieg von 18 % auf 79 %.
Wenn du gut strukturierte Prompts erstellst, kannst du die Sprachmodelle so lenken, dass sie genaue und konsistente Ergebnisse liefern.
Aber Vorsicht, denn um ihr volles Potenzial auszuschöpfen, reicht es nicht aus, einfache Fragen zu stellen.
Es ist notwendig, die Eingaben mit klaren Anweisungen zu optimieren, um das Verhalten des Modells zu beeinflussen und relevante Ergebnisse zu gewährleisten.
4 fortgeschrittene Prompt-Engineering-Techniken
Das Advanced Prompt Engineering zu beherrschen bedeutet, die verschiedenen Techniken für geführte Nachrichten zu kennen, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Hier sind die gängigsten Techniken.
Zero shots Prompt
Der Zero Shots Prompt ist eine der ersten Techniken des Advanced Prompt Engineering. Dabei wird dem Sprachmodell einfach eine bestimmte Frage gestellt oder eine bestimmte Aufgabe präsentiert. Und das, ohne dass das Modell speziell auf die Aufgabe oder die Frage vortrainiert wurde.
Mit anderen Worten: Es wurde während seiner Trainingsphase nie mit spezifischen Beispielen zu dieser Aufgabe konfrontiert.
Dieser Ansatz wird häufig verwendet, um die Verallgemeinerungsfähigkeit eines Sprachmodells zu beurteilen. Und das aus gutem Grund: Mit der Zero shots prompt zeigt er, dass er in der Lage ist, auf Anfragen zu antworten, für die er während seines Trainings nicht explizit programmiert wurde.
Chain of thought prompting (CoT)
Chain of Thought deutet auf eine Abfolge von miteinander verbundenen Gedanken oder Ideen hin. Wenn CoT auf das maschinelle Lernen angewendet wird, kann die Leistung des Modells bei komplexeren Denkaufgaben verbessert werden.
Konkret haben die Ingenieure, die hinter dieser Technik des Advanced Prompt Engineering stehen, untersucht, wie eine menschliche Gedankenkette erzeugt wird. Und das geht über eine Reihe von Zwischenschritten des Denkens.
Um diese Prinzipien auf Sprachmodelle anzuwenden, sollte man ihnen einige Demonstrationen von Gedankenketten als Beispiele zur Verfügung stellen. Dann sollten sie aufgefordert werden, einige Denkschritte zu produzieren, bevor sie die endgültige Antwort liefern. Dadurch werden sie in die Lage versetzt, komplexe Argumentationen durchzuführen.
Self consistency
In Wissenschaft und Technik bedeutet Self Consistency, dass die verschiedenen Teile oder Komponenten eines Systems so miteinander interagieren, dass ihre innere Kohärenz erhalten bleibt.
Beim maschinellen Lernen ist Self Consistency ein verbesserter Ansatz für CoT, um noch komplexere Denkprobleme zu lösen.
Durch diese Technik des Advanced Prompt Engineering werden die Argumentationspfade gesampelt. Dies ermöglicht es dem Sprachmodell, die kohärenteste Antwort auszuwählen (ohne nur den schnellsten Pfad zu berücksichtigen).
Diese Prompting-Technik eignet sich besonders für komplexe Denkprobleme, bei denen mehrere Denkweisen existieren, um zu einer korrekten Antwort zu führen.
ReAct
ReAct ist eine im Jahr 2022 entwickelte Technik des Advanced Prompt Engineering. Es geht um die Synergie zwischen Reasoning (Denken) und Acting (Handeln).
Diese Methode beinhaltet, dass die LLMs sowohl Reasoning als auch aufgabenspezifische Aktionen generieren. Reasoning hilft dem Modell, einen Aktionsplan zu erstellen. Aktionen wiederum erleichtern den Zugang zu externen Wissensquellen. Dadurch können zusätzliche Informationen gesammelt werden, was wiederum die Argumentation der LLMs verbessert.
Mit ReAct sind Argumentation und Aktion eng miteinander verwoben, um die Ergebnisse des Sprachmodells immer weiter zu verbessern.
Lerne Advanced Prompt Engineering mit DataScientest
In einer Zeit, in der es immer mehr Lösungen gibt, die auf generativer KI basieren, ist das Beherrschen von Advanced Prompt Engineering unerlässlich. Dies gilt insbesondere für Experten der Datenwissenschaft. Um deine Sprachmodelle zu verbessern, musst du Advanced Prompt Engineering anwenden. Aber nicht nur das. Es gibt noch weitere Techniken, die du kennen solltest, um erfolgreiche LLMs zu erstellen. Aus diesem Grund ist es sinnvoll, sich mit DataScientest weiterzubilden.
