Prompt Engineering erklärt: Bessere KI-Interaktionen schaffen

Da generative KI-Tools wie ChatGPT und Claude immer leistungsfähiger und weit verbreiteter werden, ist die Fähigkeit, effektiv mit ihnen zu interagieren, zu einer wesentlichen Fähigkeit geworden. Hier kommtPrompt Engineeringins Spiel. Indem Sie lernen, präzise, ​​gut strukturierte Eingabeaufforderungen zu erstellen, können Sie die Qualität der KI-generierten Ergebnisse erheblich verbessern – sei es zur Lösung von Problemen, zur Erstellung von Inhalten oder zur Beantwortung von Fragen. In diesem Leitfaden erklären wir die Grundlagen des Prompt Engineering, erläutern seine Bedeutung und stellen praktische Techniken vor, die Ihnen helfen, die Kunst der Kommunikation mit KI-Modellen zu meistern.

Inhaltsverzeichnis

• Was ist Prompt Engineering?
• Warum ist schnelles Engineering wichtig?
• Grundlegende Techniken des Prompt Engineering
• Tipps zum Erstellen effektiver Aufforderungen
• Häufige Herausforderungen beim Prompt Engineering
• Anwendungen des Prompt Engineering
• Werkzeuge und Ressourcen für schnelles Engineering
• Zukunft des Prompt Engineering

Was ist Prompt Engineering?

Prompt Engineering ist eine Technik zur Steuerung und Verbesserung der von KI-Modellen wie GPTs oder anderen großen Sprachmodellen (LLMs) generierten Antworten. Im Kern geht es beim Prompt Engineering darum, klare und effektive Eingabeaufforderungen zu erstellen, die dem Modell helfen, die Aufgabe, die es ausführen soll, besser zu verstehen. Auf diese Weise kann Prompt Engineering als Brücke zwischen menschlicher Absicht und KI-Fähigkeiten betrachtet werden und Menschen dabei helfen, effektiver mit LLMs zu kommunizieren, um qualitativ hochwertige, relevante und genaue Ergebnisse zu erzielen.

Um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen, sind gut gestaltete Eingabeaufforderungen unerlässlich. Unabhängig davon, ob Sie nach präzisen Antworten, kreativen Vorschlägen oder schrittweisen Lösungen suchen, kann eine gut strukturierte Eingabeaufforderung den Nutzen der Antworten des Modells erheblich steigern.

Was ist eine Eingabeaufforderung?

Eine Eingabeaufforderung ist eine Texteingabe in natürlicher Sprache, die Sie einem KI-Modell zur Verfügung stellen, um die Aufgabe anzugeben, die es ausführen soll. Eingabeaufforderungen können von nur wenigen Worten bis hin zu komplexen, mehrstufigen Anweisungen reichen, die Beispiele und zusätzliche Kontextinformationen enthalten.

Wenn Sie Tools wie Claude oder ChatGPT verwenden, ist die Eingabeaufforderung das, was Sie in die Chatbox eingeben. Im Entwicklerkontext dienen Eingabeaufforderungen als Anweisungen zur Steuerung des KI-Modells bei der Beantwortung von Benutzeranfragen innerhalb einer Anwendung.

Warum ist schnelles Engineering wichtig?

Schnelles Engineering steigert die Effektivität von LLMs, ohne dass Änderungen am zugrunde liegenden Modell oder zusätzliche Schulungen erforderlich sind. Durch die Verfeinerung der Art und Weise, wie Modelle auf Eingaben reagieren, können LLMs sich an neue Aufgaben anpassen und dadurch vielseitiger und effizienter werden.

Im Kern ist Prompt Engineering ein iterativer Prozess, der das Entwerfen, Testen und Verbessern von Prompts umfasst, bis die gewünschte Ausgabe erreicht ist. Diese Methode hilft bei der Bewältigung der Herausforderungen, mit denen LLMs traditionell konfrontiert sind. Während diese Modelle beispielsweise nicht grundsätzlich für logisches Denken – etwa das Lösen mathematischer Probleme – konzipiert sind, können mehrstufige, strukturierte Eingabeaufforderungen sie dabei unterstützen, komplexe Aufgaben in überschaubare Schritte zu unterteilen, um genauere Ergebnisse zu erzielen.

Eine der größten Herausforderungen der KI – die Interpretierbarkeit, oft auch als „Black-Box“-Problem bezeichnet – kann auch mit gut gestalteten Eingabeaufforderungen bewältigt werden. Chain-of-thought (CoT)-Eingabeaufforderungen erfordern beispielsweise, dass Modelle ihre Argumentation Schritt für Schritt darlegen, wodurch Entscheidungsprozesse transparenter werden. Diese Klarheit ist besonders wichtig in wichtigen Bereichen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und dem Recht, wo das Verständnis, wie ein Modell zu seiner Schlussfolgerung gelangt, Genauigkeit gewährleistet, Vertrauen schafft und eine fundierte Entscheidungsfindung unterstützt.

Durch die Erweiterung der Grenzen dessen, was LLMs leisten können, verbessert Prompt Engineering die Zuverlässigkeit, Transparenz und Benutzerfreundlichkeit. Es verwandelt KI-Modelle in effektivere, vertrauenswürdigere Werkzeuge, die in der Lage sind, immer komplexere Aufgaben zu bewältigen.

Grundlegende Techniken des Prompt Engineering

Erfahrene Prompt-Ingenieure nutzen verschiedene Methoden, um differenziertere und nützlichere Antworten von LLMs zu erhalten. Zu den am häufigsten verwendeten Techniken gehören Chain-of-Thought-Prompting, Few-Shot-Prompting und rollenspezifisches Prompting. Diese Techniken helfen LLMs dabei, Ergebnisse zu produzieren, die besser auf bestimmte Aufgaben und Kontexte zugeschnitten sind.

Chain-of- Thought Prompting (CoT)

CoT-Prompting ist eine leistungsstarke Technik zur Lösung komplexer Denkaufgaben, indem LLMs dazu ermutigt werden, Probleme in kleinere, logische Schritte zu unterteilen. Eine CoT-Eingabeaufforderung könnte beispielsweise Folgendes enthalten:

„Erklären Sie Ihre Argumentation Schritt für Schritt, wenn Sie Ihre Antwort geben.“

Wenn das Modell seine Argumentation darlegt, ist es oft wahrscheinlicher, dass es zu einer richtigen Antwort kommt, als wenn es gebeten wird, eine einzige Antwort zu geben, ohne seine Arbeit zu zeigen. Dieser Ansatz ist besonders wertvoll für Aufgaben, die Mathematik, Logik oder das Lösen mehrstufiger Probleme umfassen.

Zero-Shot-Eingabeaufforderung

Bei der Zero-Shot-Eingabeaufforderung wird das Modell aufgefordert, eine Aufgabe abzuschließen, ohne Beispiele oder zusätzlichen Kontext bereitzustellen. Beispielsweise könnten Sie das Modell anweisen:

„Übersetzen Sie diese E-Mail ins Japanische.“

In diesem Fall verlässt sich das LLM ausschließlich auf seine vorab trainierte Wissensbasis, um eine Antwort zu generieren. Die Zero-Shot-Eingabeaufforderung ist besonders nützlich für einfache Aufgaben, mit denen das Modell bereits vertraut ist, da keine detaillierten Anweisungen oder Beispiele erforderlich sind. Dies ist eine schnelle und effiziente Möglichkeit, ein LLM für allgemeine Aufgaben zu nutzen.

Eingabeaufforderung für wenige Schüsse

Das Few-Shot-Prompt baut auf dem Zero-Shot-Prompt auf, indem es eine kleine Anzahl von Beispielen (normalerweise zwei bis fünf) bereitstellt, um die Reaktion des Modells zu leiten. Diese Technik hilft dem LLM, sich effektiver an eine neue Aufgabe oder ein neues Format anzupassen.

Wenn Sie beispielsweise möchten, dass ein Modell die Stimmung von Produktbewertungen analysiert, können Sie einige beschriftete Beispiele wie dieses einschließen:

Beispiel 1: „Dieses Produkt funktioniert perfekt!“ → Positiv Beispiel 2: „Es ist nach zwei Tagen kaputt gegangen.“ → Negativ

Sobald Sie ihm Beispiele zur Verfügung stellen, kann der LLM die Aufgabe besser verstehen und dieselbe Logik auf neue Eingaben anwenden.

Rollenspezifische Eingabeaufforderung

Rollenspezifische Aufforderungen weisen den LLM an, bei der Antwort eine bestimmte Perspektive, einen bestimmten Ton oder ein bestimmtes Fachwissen einzunehmen. Wenn Sie beispielsweise einen Bildungs-Chatbot erstellen, können Sie das Modell dazu auffordern:

„Reagieren Sie wie ein geduldiger Gymnasiallehrer, der einem Anfänger dieses Konzept erklärt.“

Dieser Ansatz hilft dem Modell, seine Reaktion auf eine bestimmte Zielgruppe abzustimmen und dabei das entsprechende Vokabular, den Ton und den Detaillierungsgrad einzubeziehen. Rollenspezifische Eingabeaufforderungen ermöglichen auch die Einbeziehung domänenspezifischer Kenntnisse, über die jemand in dieser Rolle verfügen würde, wodurch die Qualität und Relevanz der Antworten verbessert wird.

Rollenspezifische Aufforderungen müssen jedoch vorsichtig eingesetzt werden, da sie zu Voreingenommenheit führen können. Untersuchungen haben beispielsweise gezeigt, dass die Aufforderung an einen LLM, „als Mann“ und nicht „als Frau“ zu antworten, zu Unterschieden in den inhaltlichen Details führen kann, beispielsweise zu einer ausführlicheren Beschreibung von Autos für männliche Rollen. Das Bewusstsein für diese Vorurteile ist der Schlüssel zur verantwortungsvollen Anwendung rollenspezifischer Anweisungen.

Tipps zum Erstellen effektiver Aufforderungen

Um die Wirksamkeit der oben genannten Techniken zu maximieren, ist es wichtig, Eingabeaufforderungen präzise und klar zu formulieren. Hier sind fünf bewährte Strategien, die Ihnen beim Entwerfen von Eingabeaufforderungen helfen, die LLMs dabei unterstützen, qualitativ hochwertige, aufgabengerechte Ergebnisse zu liefern:

1. Seien Sie klar und konkret.Definieren Sie klar, wonach Sie suchen, indem Sie Details wie Ausgabeformat, Ton, Zielgruppe und Kontext angeben. Das Aufteilen der Anweisungen in eine nummerierte Liste kann es dem Modell erleichtern, ihnen zu folgen.
2. Testvarianten.Experimentieren Sie mit mehreren Versionen Ihrer Eingabeaufforderung, um zu sehen, wie subtile Änderungen die Ausgabe beeinflussen. Der Vergleich der Ergebnisse hilft dabei, die effektivste Formulierung zu ermitteln.
3. Verwenden Sie Trennzeichen.Strukturieren Sie Ihre Eingabeaufforderungen mithilfe von XML-Tags (z. B. <example> und <instructions>) oder visuellen Trennzeichen wie dreifachen Anführungszeichen („““). Dies hilft dem Modell, Abschnitte Ihrer Eingabe zu verstehen und zwischen ihnen zu unterscheiden.
4. Weisen Sie eine Rolle zu.Weisen Sie das Modell an, eine bestimmte Perspektive einzunehmen, beispielsweise einen „Cybersicherheitsexperten“ oder einen „freundlichen Kundendienstmitarbeiter“. Dieser Ansatz bietet hilfreichen Kontext und passt den Ton und das Fachwissen der Antwort an.
5. Geben Sie Beispiele an.Fügen Sie Beispieleingaben und -ausgaben hinzu, um Ihre Erwartungen zu verdeutlichen. Beispiele sind besonders effektiv für Aufgaben, die ein bestimmtes Format, einen bestimmten Stil oder einen bestimmten Argumentationsprozess erfordern.

Häufige Herausforderungen beim Prompt Engineering

Bei der Erstellung effektiver Eingabeaufforderungen ist es wichtig, die Einschränkungen von LLMs zu berücksichtigen. Zu den Punkten, die Sie bei der Erstellung von Eingabeaufforderungen beachten sollten, gehören Token-Grenzwerte, Voreingenommenheit aufgrund mangelnder Ausgewogenheit in Ihren Beispielen und die Angabe zu vieler Informationen für das Modell.

Token-Limits

Die meisten LLMs begrenzen die Eingabegröße, die sowohl die Eingabeaufforderung als auch alle zusätzlichen Informationen umfasst, die Sie dem Modell für den Kontext geben, z. B. eine Tabelle, ein Word-Dokument oder eine Web-URL. Diese Eingabe wird in Tokens gemessen – Texteinheiten, die durch Tokenisierung erstellt werden. Token können so kurz wie ein Zeichen oder so lang wie ein Wort sein. Längere Eingaben sind rechenintensiver, da das Modell mehr Informationen analysieren muss. Diese Grenzwerte reichen von einigen Hundert bis zu mehreren Tausend Token und helfen bei der Verwaltung von Rechenressourcen und Verarbeitungsleistung.

Voreingenommenheit in Beispielen

Bei Lernaufgaben mit wenigen Schüssen kann die Art der Beispiele, die Sie dem Modell zum Lernen zur Verfügung stellen, dazu führen, dass es in seiner Antwort zu sehr mit den Beispielen übereinstimmt. Wenn Sie das Modell beispielsweise bitten, eine Stimmungsklassifizierungsaufgabe durchzuführen, ihm aber fünf positive Beispiele und nur ein negatives Beispiel geben, aus dem es lernen kann, ist es möglicherweise zu wahrscheinlich, dass das Modell ein neues Beispiel als positiv kennzeichnet.

Informationsüberflutung

Die Bereitstellung zu vieler Informationen in einer einzigen Eingabeaufforderung kann das Modell verwirren und es daran hindern, die relevantesten Informationen zu identifizieren. Zu komplexe Eingabeaufforderungen können dazu führen, dass sich das Modell zu sehr auf die bereitgestellten Beispiele konzentriert (Überanpassung) und seine Fähigkeit zur effektiven Verallgemeinerung verliert.

Anwendungen des Prompt Engineering

Prompt Engineering trägt dazu bei, KI-Modelle in einer Vielzahl von Branchen reaktionsfähiger, anpassungsfähiger und nützlicher zu machen. So verbessert Prompt Engineering KI-Tools in Schlüsselbereichen:

Content-Generierung

Gut gestaltete Eingabeaufforderungen revolutionieren die Inhaltserstellung, indem sie die Erstellung hochspezifischer, kontextbezogener Geschäftskommunikation wie Angebote, Whitepapers, Marktforschung, Newsletter, Foliensätze und E-Mails ermöglichen.

Kundendienst

Bessere Eingabeaufforderungen helfen Kundenservice-Chatbots dabei, relevantere, einfühlsamere und effektivere Antworten zu liefern. Durch die Verbesserung der Antwortqualität und des Tons ermöglicht Prompt Engineering Chatbots, Probleme schneller zu lösen und komplexe Anliegen bei Bedarf an menschliche Spezialisten weiterzuleiten.

Ausbildung

KI-Tools können manchmal Schwierigkeiten haben, komplexe Antworten in Bildungskontexten zu bewerten. CoT-Eingabeaufforderungen können KI-Modellen jedoch dabei helfen, anhand der Antworten der Schüler zu entscheiden, ob sie richtig sind. Wenn Schüler falsche Antworten geben, ermöglichen diese Eingabeaufforderungen der KI, fehlerhafte Überlegungen zu erkennen und hilfreiches, maßgeschneidertes Feedback zu geben.

Werkzeuge und Ressourcen für schnelles Engineering

Es stehen viele benutzerfreundliche Ressourcen zur Verfügung, wenn Sie lernen möchten, Ihre eigenen Eingabeaufforderungen zu erstellen. Hier finden Sie eine Sammlung von Tutorials, Eingabeaufforderungsbibliotheken und Testplattformen, damit Sie mehr lesen, mit der Erstellung beginnen und die von Ihren Eingabeaufforderungen generierten Antworten vergleichen können.

Lernressourcen und Tutorials

Wenn Sie mehr über Aufforderungen erfahren möchten, gibt es viele gute Ressourcen zum Verständnis der Kunst und Wissenschaft der Technik einer effektiven Aufforderung:

• DAIR.AI: Bietet ein kostenloses Tutorial zum Thema Prompt Engineering
• Anthropic: Bietet ein kostenloses öffentliches interaktives Tutorial mit Übungen zum Erlernen der Eingabeaufforderungstechnik und zum Üben der Erstellung eigener Eingabeaufforderungen
• Reddit-Community: Treten Sie der r/promptengineering-Community bei, um Eingabeaufforderungen zu erkunden, die andere schreiben, und Open-Source-Eingabeaufforderungsbibliotheken zu entdecken.
• OpenAI: Teilt sechs Strategien zum Schreiben besserer Eingabeaufforderungen
• ChatGPT-Eingabeaufforderungsgenerator: Verwendet das HuggingFace-Tool, um eine Eingabeaufforderung zu generieren, wenn Sie nicht sicher sind, wo Sie anfangen sollen

Prompt-Bibliotheken und Beispiele

Sie können auch Aufforderungen, die andere bereits geschrieben haben, als Ausgangspunkt verwenden. Hier sind einige kostenlose Eingabeaufforderungsbibliotheken von Anthropic-, OpenAI-, Google- und GitHub-Benutzern:

• Eingabeaufforderungsbibliothek von Anthropic: Hierbei handelt es sich um eine durchsuchbare Bibliothek optimierter Eingabeaufforderungen für persönliche und geschäftliche Anwendungsfälle.
• ChatGPT-Warteschlangen-Eingabeaufforderungen: Dieses Repository verfügt über kopier- und einfügbare Eingabeaufforderungsketten, die zum Erstellen von Kontext für ChatGPT verwendet werden können, bevor es zum Abschließen einer Aufgabe aufgefordert wird. Enthalten sind Hinweise zur Recherche über Unternehmen, zur Ausarbeitung von Auftragnehmervorschlägen und zum Verfassen von Whitepapers.
• Tolle ChatGPT-Eingabeaufforderungen: Diese beliebte ChatGPT-Eingabeaufforderungsbibliothek enthält Hunderte von Eingabeaufforderungen, von denen viele damit beginnen, ChatGPT anzuweisen, eine bestimmte Rolle wie „Vermarkter“ oder „JavaScript-Konsole“ zu übernehmen.
• Awesome Claude Prompts: Diese benutzergenerierte Sammlung, die Awesome ChatGPT Prompts nachempfunden ist, ist kleiner, verfügt aber dennoch über viele nützliche Prompt-Vorlagen, auch für die Geschäftskommunikation.
• Google AI Studio: Dies ist eine Galerie mit vorgeschlagenen Eingabeaufforderungen zur Verwendung mit Gemini. Viele von ihnen konzentrieren sich auf das Extrahieren von Informationen aus Bildern.
• OpenAI-Eingabeaufforderungsbeispiele: Dies ist eine durchsuchbare Sammlung von Eingabeaufforderungsbeispielen für Aufgaben wie Übersetzung, Website-Erstellung und Codeüberarbeitung.

Testplattformen

Wenn Sie einige Eingabeaufforderungen haben, die Sie ausprobieren möchten, wie testen Sie sie? Mit diesen Tools können Sie verschiedene Aufforderungen nebeneinander vergleichen, um deren Wirksamkeit zu bewerten:

• OpenAI Playground: Sie können Eingabeaufforderungen mit verschiedenen GPT-Modellkonfigurationen testen und sehen, wie sich die Ergebnisse vergleichen.
• Anthropic Workbench: Sie können die Ausgaben verschiedener Eingabeaufforderungen nebeneinander vergleichen und eine Bewertungsfunktion verwenden, um die Leistung zu quantifizieren.
• Prompt Mixer: Dies ist eine Open-Source-Desktop-App für macOS, mit der Sie Bibliotheken mit Eingabeaufforderungen für verschiedene KI-Modelle erstellen, testen und erstellen können.

Zukunft des Prompt Engineering

In den kommenden Jahren wird Prompt Engineering zunehmend zu einer Aufgabe werden, die LLMs gemeinsam mit Menschen erledigen. Forscher im Bereich Prompt Engineering bringen generativen Modellen bei, ihre eigenen Prompts zu schreiben. Forscher von Google DeepMind haben beispielsweise einen „Meta-Prompting“-Ansatz namens Optimization by PROmpting (OPRO) entwickelt, bei dem ein LLM anhand einer Bibliothek von Eingabeaufforderungen trainiert wird und dann aufgefordert wird, als Reaktion auf Probleme eigene Eingabeaufforderungen zu generieren.

Forscher entwickeln außerdem Möglichkeiten für selbstgesteuerte LLMs, die Wirksamkeit der von ihnen generierten Eingabeaufforderungen zu vergleichen und zu bewerten, was das Potenzial hat, LLMs größere Autonomie bei der Reaktion auf komplexe Aufgaben zu geben.