🤖 Die Kunst des Prompt-Engineerings: Ein umfassender Leitfaden
Prompt-Engineering ist die Fähigkeit, effektiv mit einem großen Sprachmodell zu kommunizieren, um ein bestimmtes gewünschtes Ergebnis unter Berücksichtigung einiger Schlüsselkonzepte zu erzielen. Prompt-Ingenieure sind in der Arbeitswelt und in der Open-Source-Community sehr gefragt, wo viele von ihnen ihr Wissen nutzen, um ganze Unternehmen aufzubauen und zu skalieren. In diesem Artikel werden wir einige der Kernkonzepte des Prompt-Engineerings sowie Beispiele behandeln.
📝 Inhaltsverzeichnis
– **Einführung**
– **Kettenreaktion-Prompting**
– **Generiertes Wissens-Prompting**
– **Von geringstem zu höchstem Prompting**
– **Selbstverfeinerndes Prompting**
– **Richtungsweisendes Stimulus-Prompting**
– **Verwendung des Prompt-Engineerings für die Inhaltsentwicklung**
– **Die Zukunft des Prompt-Engineerings**
– **Vor- und Nachteile des Prompt-Engineerings**
– **FAQs**
Einführung
Prompt-Engineering ist ein relativ neues Fachgebiet, das mit dem Aufkommen großer Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4 entstanden ist. Diese Modelle haben die Fähigkeit, menschenähnlichen Text zu generieren, was sie für eine Vielzahl von Anwendungen, von Chatbots bis zur Inhaltsentwicklung, unglaublich nützlich macht.
In diesem Artikel werden wir einige der gängigsten Taktiken des Prompt-Engineerings untersuchen und wie sie verwendet werden können, um spezifische Ergebnisse zu erzielen.
Kettenreaktion-Prompting
Beim Kettenreaktion-Prompting nutzt man die Problemlösungsfähigkeiten des LLMs, um schrittweise eine Aufgabe logisch zu durchdenken. Als Beispiel verwenden wir Chat GPT und stellen ein einfaches arithmetisches Problem vor: “Ein Geschäft hatte 45 Orangen. Ein Kunde kam herein und kaufte einige. Das Geschäft hat jetzt 30 Orangen. Wie viele Orangen hat der Kunde gekauft?”
Wir geben vor, dass wir eine schrittweise Denkweise wünschen, und das wird unsere Kettenreaktion sein. Indem wir dem LLM sagen, dass es schrittweise denken soll, erhalten wir die gesamte Denkweise anstelle einer einfachen Antwort wie “15 Orangen”.
Kettenreaktion-Prompting beschränkt sich jedoch nicht nur auf Arithmetik und mathematische Probleme. Sie können dies auch verwenden, um die Funktionen oder den schrittweisen Prozess eines beliebigen Problems zu analysieren und zu beschreiben. Deshalb ist die Kettenreaktion eine der am weitesten verbreiteten Taktiken im Prompt-Engineering.
Generiertes Wissens-Prompting
Beim generierten Wissens-Prompting fordert man das Modell auf, relevante Fakten zu den Eingaben zu generieren. Dies kann in privaten LLMs, die für einen bestimmten Zweck trainiert sind, äußerst effizient sein. Zurück zu Chat GPT als Beispiel werden wir das LLM zunächst auffordern, relevante Informationen zu den Eingaben zu generieren. Geben wir ihm die Eingabe: “der Planet”.
Sie können sehen, dass es relevante Fakten in kurzen Zusammenfassungen zu den Eingaben generiert. In diesem Fall handelte es sich um den Planeten Mars, aber Sie können absolut alles eingeben und es auf diese Weise in übersichtlicher Form aufgeschlüsselt bekommen. Eine private Anwaltskanzlei könnte beispielsweise generiertes Wissen nutzen, um alle relevanten Fallinformationen über ein LLM abzurufen, das mit ihren persönlichen Daten vertraut ist.
Das generierte Wissens-Prompting ist ein wunderbarer Einstieg in die Kommunikation mit einem LLM, da es den Rahmen für das festlegt, worüber Sie sprechen werden. Anschließend können Sie gezielte Fragen zu einzelnen Punkten stellen oder um eine kürzere oder umfangreichere Zusammenfassung bitten.
Von geringstem zu höchstem Prompting
Beim Von-geringstem-zu-höchstem-Prompting wird ein größeres Problem in Teilprobleme aufgeteilt, die nacheinander gelöst werden. Von-geringstem-zu-höchstem-Prompting kann verwendet werden, wenn spezifische Informationen zu Teilproblemen für spätere Referenzen relevant sind. Verwenden wir Chat GPT als Beispiel und stellen eine Frage: “Wie kann ich Gewicht verlieren?” Und für die Antwort geben wir an, dass wir die Teilprobleme aufgeschlüsselt haben möchten.
Sie können sehen, dass wir wieder eine recht umfangreiche Antwort erhalten. Anstatt nur Stichpunkte zu liefern, erhalten wir eine vollständige Erklärung und Aufschlüsselung jedes einzelnen Punktes. Die Kunst des Prompt-Engineerings besteht darin, einen Fluss in Ihr Gespräch einzubauen und all diese Informationen zu sammeln, auf die Sie später im Gespräch mit Ihrem LLM Bezug nehmen können.
Von-geringstem-zu-höchstem-Prompting ist äußerst hilfreich, wenn Sie ein Gespräch aufbauen möchten. Sie können sehen, dass jedes dieser Teilprobleme oder das Hauptproblem in leicht zu bewältigende kleinere Teilprobleme aufgeteilt wurde. Anschließend können Sie gezielte Fragen zu Kategorien oder sogar zu einer bestimmten Zeile stellen. Sie können beispielsweise fragen: “Wie mache ich das?” oder “Wo mache ich das?” und erhalten eine gezielte Antwort.
Selbstverfeinerndes Prompting
Selbstverfeinerndes Prompting fordert das Modell nicht nur auf, ein Problem zu lösen, sondern auch seine Lösung zu berücksichtigen und umzusetzen. Nehmen wir an, wir möchten die Lesbarkeit einer Codezeile oder eines Codeabschnitts verbessern. Wir gehen zu Chat GPT und sagen einfach: “Ich habe etwas Code. Könnten Sie bitte die Lesbarkeit verbessern?” Dann geben wir den Code ein und drücken Enter.
Es wird uns tatsächlich einen Codeblock anzeigen, den wir problemlos kopieren können. Das Schöne am selbstverfeinernden Prompting ist, dass wir dies endlos tun können. Wenn ich zurück in das Chatfenster gehe und sage: “Bitte setzen Sie die Änderungen um”, wird es mir das sofort zurückgeben. Wir können dies dann nehmen und es nach Belieben weiter modifizieren, fast sofort mit einem großen Sprachmodell.
Richtungsweisendes Stimulus-Prompting
Das richtungsweisende Stimulus-Prompting lenkt das LLM durch vom Benutzer bereitgestellte Hinweise auf das gewünschte Ergebnis. Zurück zu Chat GPT nehmen wir an, wir sind ein Content-Ersteller, der einen Blogartikel benötigt. Bleiben wir beim Thema Gewichtsverlust. Wir sagen einfach: “Bitte schreiben Sie einen Artikel über das Abnehmen im Winter. Verwenden Sie die Eingabe als gezielte Schlüsselwörter.”
Nun geben wir die Eingabe ein.