Was sind Prompts?

Prompts spielen eine entscheidende Rolle bei der Kommunikation mit und der Steuerung des Verhaltens großer KI-Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs). Sie dienen als Eingaben oder Abfragen, die Benutzer bereitstellen können, um bestimmte Antworten von einem Modell zu erzwischen.

Die Feinheiten des Promptings

Effektives Eingabeaufforderungsdesign ist unerlässlich, um die gewünschten Ergebnisse mit LLM AI-Modellen zu erzielen. Prompt Engineering, auch als Prompt-Design bezeichnet, ist ein aufstrebendes Feld, das Kreativität und Aufmerksamkeit auf Details erfordert. Es umfasst das Auswählen der richtigen Wörter, Ausdrücke, Symbole und Formate, die das Modell beim Generieren von qualitativ hochwertigen und relevanten Texten leiten.

Wenn Sie bereits mit ChatGPT experimentiert haben, können Sie sehen, wie sich das Verhalten des Modells basierend auf den von Ihnen bereitgestellten Eingaben erheblich ändert. Die folgenden Eingabeaufforderungen erzeugen beispielsweise sehr unterschiedliche Ausgaben:

Please give me the history of humans.

Please give me the history of humans in 3 sentences.

Die erste Eingabeaufforderung erzeugt einen langen Bericht, während die zweite Eingabeaufforderung eine präzise Antwort erzeugt. Wenn Sie eine Benutzeroberfläche mit begrenztem Platz erstellen, wäre die zweite Eingabeaufforderung für Ihre Anforderungen besser geeignet. Weiteres verfeinertes Verhalten kann erreicht werden, indem der Eingabeaufforderung noch mehr Details hinzugefügt werden, aber es ist möglich, zu weit zu gehen und irrelevante Ausgaben zu erzeugen. Als Prompt-Engineer müssen Sie die richtige Balance zwischen Spezifität und Relevanz finden.

Wenn Sie direkt mit LLM-Modellen arbeiten, können Sie auch andere Steuerelemente verwenden, um das Verhalten des Modells zu beeinflussen. Sie können z. B. den temperature Parameter verwenden, um die Zufälligkeit der Ausgabe des Modells zu steuern. Andere Parameter wie Top-k, Top-p, Häufigkeitsstrafe und Anwesenheitsstrafe beeinflussen auch das Verhalten des Modells.

Prompt Engineering: eine neue Karriere

Aufgrund der menge an Kontrolle, die vorhanden ist, ist prompt engineering eine wichtige Fähigkeit für alle, die mit LLM AI-Modellen arbeiten. Es ist auch eine Fähigkeit, die sehr gefragt ist, da mehr Organisationen LLM AI-Modelle einführen, um Aufgaben zu automatisieren und die Produktivität zu verbessern. Ein guter Prompt-Engineer kann Organisationen dabei helfen, das Beste aus ihren LLM-KI-Modellen herauszuholen, indem er Prompts so gestaltet, dass sie die gewünschten Ergebnisse liefern.

Werden Sie ein hervorragender Prompt-Techniker mit Semantischer Kernel

Der semantische Kernel ist ein wertvolles Tool für das Prompt Engineering, da es Ihnen ermöglicht, mit verschiedenen Eingabeaufforderungen und Parametern über mehrere verschiedene Modelle hinweg mit einer gemeinsamen Schnittstelle zu experimentieren. Dadurch können Sie die Ausgaben verschiedener Modelle und Parameter schnell vergleichen und Prompts schrittweise überarbeiten, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Sobald Sie mit dem Prompt Engineering vertraut sind, können Sie auch den semantischen Kernel verwenden, um Ihre Fähigkeiten auf reale Szenarien anzuwenden. Indem Sie Ihre Eingabeaufforderungen mit systemeigenen Funktionen und Connectors kombinieren, können Sie leistungsstarke KI-basierte Anwendungen erstellen.

Schließlich macht es Semantischer Kernel durch die tiefe Integration in Visual Studio Code auch Ihnen leicht, Prompt Engineering in Ihre bestehenden Entwicklungsprozesse zu integrieren.

Weitere Tipps für das Prompt-Engineering

Das Werden eines qualifizierten Prompttechnikers erfordert eine Kombination aus technischem Wissen, Kreativität und Experimenten. Hier sind einige Tipps, um im Prompt Engineering zu glänzen:

• Grundlegendes zu LLM AI-Modellen: Gewinnen Sie ein tiefes Verständnis dafür, wie LLM-KI-Modelle funktionieren, einschließlich ihrer Architektur, Schulungsprozesse und des Verhaltens.
• Domänenwissen: Erwerben Sie domänenspezifische Kenntnisse, um Aufforderungen zu entwerfen, die den gewünschten Ausgaben und Aufgaben entsprechen.
• Experimentieren: Erkunden Sie verschiedene Parameter und Einstellungen, um Eingabeaufforderungen zu optimieren und das Verhalten des Modells für bestimmte Aufgaben oder Domänen zu optimieren.
• Feedback und Iteration: Analysieren Sie kontinuierlich die vom Modell generierten Ausgaben und iterieren Sie auf Aufforderungen basierend auf Benutzerfeedback, um ihre Qualität und Relevanz zu verbessern.
• Bleiben Sie auf dem neuesten Stand: Verfolgen Sie die neuesten Fortschritte bei Prompt-Engineering-Techniken, Forschung und bewährten Verfahren, um Ihre Fähigkeiten zu verbessern und in diesem Bereich immer einen Schritt voraus zu sein.

Prompt Engineering ist ein dynamisches und sich entwickelndes Feld, und qualifizierte Prompt-Ingenieure spielen eine entscheidende Rolle bei der effektiven Nutzung der Fähigkeiten von LLM AI-Modellen.

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