Was ist Prompt Engineering? Erklärung mit Beispielen

Es ist kein Geheimnis, dass der explosionsartige Aufstieg generativer künstlicher Intelligenz wie ChatGPT einige Arbeitsplätze überflüssig machen wird. Allerdings werden dadurch auch einige neue Arbeitsplätze entstehen. Eine dieser neuen spannenden Aufgaben, die langsam an Bedeutung gewinnt, ist das „Prompt Engineering“.

Unter Prompt Engineering versteht man den Prozess der Verfeinerung der Interaktionen mit KI-Systemen wie ChatGPT, um optimale Antworten zu erzielen. Ein prompter Techniker formuliert die richtige Frage oder den richtigen Befehl, der die KI anleitet, die genaueste und nützlichste Antwort zu liefern.

In diesem Artikel erkunden wir die faszinierende Welt des Prompt Engineering. Wir werden den Prozess des Prompt Engineering diskutieren, seine realen Anwendungen und Auswirkungen hervorheben und einige seiner Herausforderungen und Einschränkungen untersuchen.

Lasst uns loslegen!

Inhaltsverzeichnis

• Was ist Prompt Engineering?
• Was ist der Prompt-Engineering-Prozess?
• Was macht ein Prompt-Ingenieur?
  • Beispiel 1: Kundensupport-Chatbot
  • Beispiel 2: KI-gestützte Content-Generierung
  • Beispiel 3: KI in der wissenschaftlichen Forschung
• Erfordert Prompt Engineering eine Codierung?
• Wie wird man ein Prompt-Ingenieur?
• Wie kann man mit Prompt Engineering Geld verdienen?
• Abschließende Gedanken

Was ist Prompt Engineering?

Wenn Sie sich mit Nachrichten über künstliche Intelligenz befassen , stoßen Sie häufig auf den Begriff „Prompt Engineering“. Aber was genau bedeutet das?

Einfach ausgedrückt ist Prompt Engineering die Praxis, effektive Abfragen oder Eingaben – sogenannte Prompts – zu erstellen, um ein KI-Sprachmodell zur Generierung gewünschter Antworten zu führen.

Große Sprachmodelle wie GPT-4 von OpenAI sind sehr fortschrittliche Gesprächspartner, die die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzen, um menschenähnlichen Text zu verstehen und zu generieren; Sie verlassen sich jedoch auf Aufforderungen, um das Gespräch in Gang zu bringen. Die Art und Weise, wie Sie eine Frage oder einen Befehl formulieren, hat einen erheblichen Einfluss auf die Antwort, die Sie erhalten.

Nehmen wir zum Beispiel ein Szenario, in dem Sie die Hauptstadt Frankreichs anhand eines Sprachmodells kennenlernen möchten. Wenn Sie eine vage Eingabe wie „Frankreich“ machen, versteht das KI-Modell möglicherweise nicht, nach welchen spezifischen Informationen Sie suchen.

Es könnten verschiedene Ergebnisse zurückgegeben werden, beispielsweise Informationen zur Geographie, Geschichte oder Wirtschaft Frankreichs.

Wenn Sie die Eingabeaufforderung jedoch spezifischer gestalten, z. B. „Was ist die Hauptstadt Frankreichs?“, wird Ihnen das Modell wahrscheinlich genau die Antwort geben, die Sie benötigen: „Paris“.

Prompt Engineering beschränkt sich nicht nur auf einfache Sachverhaltsabfragen. Es gilt für eine Vielzahl von Anwendungen, von der Generierung kreativer Inhalte und der Bereitstellung personalisierter Empfehlungen bis hin zur Automatisierung des Kundenservice und der Unterstützung wissenschaftlicher Forschung.

In diesen komplexeren Situationen erfordert das Prompt Engineering das Hinzufügen von mehr Kontext, die Feinabstimmung der Formulierung oder das Experimentieren mit anderen Faktoren, die die Ausgabe des Modells beeinflussen könnten.

Die Bedeutung des Prompt Engineering hat mit dem Aufkommen leistungsfähigerer Sprachmodelle zugenommen. Diese Modelle generieren Antworten auf der Grundlage ihrer Trainingsdaten und der spezifischen Aufforderung, die sie erhalten. Das bedeutet, dass die Erstellung von Aufforderungen entscheidend ist, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen.

Es ist eine Kunst und eine Wissenschaft, die sprachliche Nuancen mit technischem Verständnis verbindet, und sie wird zu einer wesentlichen Fähigkeit, wenn wir unsere Interaktion mit KI-Systemen vertiefen.

Im nächsten Abschnitt werfen wir einen Blick darauf, wie der Prompt-Engineering-Prozess aussieht.

Was ist der Prompt-Engineering-Prozess?

Wenn man in die Welt des Prompt Engineering eintaucht, fragt man sich vielleicht, wie der Prozess tatsächlich aussieht.

Auch wenn es wie eine unkomplizierte Aufgabe erscheint, Fragen oder Aussagen für ein KI-Modell zu formulieren, handelt es sich in Wirklichkeit um einen gut strukturierten, iterativen Prozess.

Lassen Sie uns es aufschlüsseln und einige konkrete Beispiele untersuchen, um den Prozess besser zu verstehen.

1. Definieren des Ziels : Der erste Schritt im Prozess des KI-Prompt-Engineerings besteht darin, ein klares Ziel festzulegen. Was soll die KI generieren? Wenn Sie als Content-Ersteller nach Blog-Ideen zum Thema erneuerbare Energien suchen, besteht Ihr Ziel möglicherweise darin, dass die KI eine Liste potenzieller Blog-Titel oder -Themen erstellt.

2. Ausarbeitung der ersten Aufforderung : Mit dem Ziel vor Augen ist es an der Zeit, eine erste Aufforderung zu entwerfen. Dies kann je nach Ziel in Form einer Frage, eines Befehls oder sogar eines Szenarios erfolgen. In Anlehnung an das vorherige Beispiel könnte die erste Aufforderung lauten: „Schlagen Sie fünf Blogpost-Themen zum Thema erneuerbare Energien vor.“

3. Testen der Eingabeaufforderung : Die anfängliche Eingabeaufforderung wird dann in das Sprachmodell eingegeben und die Antwort wird analysiert. Hier könnte das Modell eine Liste allgemeiner Themen zu erneuerbaren Energien erstellen. Diese mögen zwar relevant sein, ihnen fehlt jedoch möglicherweise der einzigartige Blickwinkel oder die Spezifität, die Sie sich erhofft haben.

4. Analyse der Antwort : In diesem Schritt wird die von der KI generierte Ausgabe sorgfältig überprüft. Entspricht es Ihrem Ziel? Wenn es Ihren Erwartungen nicht vollständig entspricht, notieren Sie die Bereiche, in denen es nicht erfüllt wurde. In unserem Beispiel zur Generierung von Blog-Themen stellen Sie möglicherweise fest, dass den Themen die Spezifität fehlt oder sie zu allgemein sind.

5. Verfeinerung der Eingabeaufforderung : Mit den Erkenntnissen aus Tests und Analysen ist es an der Zeit, die Eingabeaufforderung zu überarbeiten. Dies könnte darin bestehen, den Text konkreter zu gestalten, mehr Kontext hinzuzufügen oder die Formulierung zu ändern. Sie könnten die erste Aufforderung beispielsweise folgendermaßen verfeinern: „Schlagen Sie fünf Blog-Themen vor, die sich auf innovative Lösungen im Bereich der erneuerbaren Energien konzentrieren.“

6. Iterieren des Prozesses : Die Test-, Analyse- und Verfeinerungsschritte werden wiederholt, bis Sie davon überzeugt sind, dass die Eingabeaufforderung das Modell konsistent zur Generierung der gewünschten Antwort führt. Im Beispiel für die Blog-Themengenerierung kann dies mehrere Iterationen erfordern, bis das Modell Themen vorschlägt, die einzigartig, spezifisch und auf Ihre Bedürfnisse abgestimmt sind.

7. Implementierung : Sobald die Eingabeaufforderung durchgängig die gewünschten Ergebnisse liefert, kann sie in realen Anwendungen eingesetzt werden, sei es als Teil einer Chatbot-Konversation, eines KI-gestützten Recherchetools, eines Inhaltsgenerators oder einer anderen Anwendung.

Prompt Engineering ist eine faszinierende Mischung aus analytischem Denken, Kreativität und technischem Scharfsinn. Es geht nicht nur darum, Fragen zu stellen – es geht darum zu lernen, die richtigen Fragen auf die richtige Art und Weise zu stellen, um die nützlichsten Antworten zu erhalten.

Da wir unser Verständnis von Sprachmodellen immer weiter verfeinern und fortschrittlichere Prompt-Engineering-Techniken entwickeln, sind die Möglichkeiten, was wir mit KI erreichen können, praktisch unbegrenzt.

Vor diesem Hintergrund werfen wir im nächsten Abschnitt einen Blick auf einige Projekte, an denen Ingenieure zeitnah arbeiten würden.

Was macht ein Prompt-Ingenieur?

Was genau macht ein Prompt-Ingenieur?

Im Wesentlichen nutzt ein Prompt-Ingenieur sein Verständnis von KI und Sprachmodellen, um effektive Prompts zu erstellen, die KI-Systeme bei der Generierung gewünschter Antworten unterstützen.

Sehen wir uns einige Beispiele an, wie ein Prompt-Ingenieur in verschiedenen Szenarien arbeitet:

Beispiel 1: Kundensupport-Chatbot

Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, das einen Chatbot implementieren möchte, um häufige Kundenanfragen zu bearbeiten. Ein Prompt-Ingenieur würde daran arbeiten, Prompts zu entwerfen, die den Kunden die notwendigen Informationen entlocken können, um sie besser zu unterstützen.

Wenn ein Kunde beispielsweise sagt: „Ich kann mich nicht anmelden“, könnte der Prompt-Techniker den Chatbot so gestalten, dass er antwortet: „Es tut mir leid, dass Sie Probleme haben.“ Erhalten Sie Fehlermeldungen, wenn Sie versuchen, sich anzumelden?“ Diese Eingabeaufforderung dient dazu, spezifischere Informationen zu extrahieren, die zur Lösung des Problems beitragen.

Beispiel 2: KI-gestützte Content-Generierung

Nehmen wir in einem anderen Szenario an, dass ein Autor ein KI-Tool verwendet, um Ideen für Inhalte zu generieren. Eine schlecht gestaltete Eingabeaufforderung wie „Ideen“ würde eine Reihe unabhängiger Themen hervorbringen.

Ein Prompt-Ingenieur würde einen präziseren Prompt erstellen, wie zum Beispiel: „Generieren Sie fünf Blog-Themenideen im Zusammenhang mit nachhaltigen Modetrends im Jahr 2023.“ Diese Aufforderung führt mit größerer Wahrscheinlichkeit zu den gezielten Ergebnissen, die der Autor benötigt.

Beispiel 3: KI in der wissenschaftlichen Forschung

Stellen Sie sich einen Forscher vor, der KI verwendet, um eine große Datenmenge zu analysieren und Hypothesen zu erstellen. Der Forscher könnte das Modell zunächst mit „Daten analysieren“ auffordern. Doch dieser vage Hinweis könnte zu einer unkonzentrierten Analyse führen.

Ein Prompt-Ingenieur würde stattdessen dabei helfen, den Prompt spezifischer zu gestalten, etwa: „Analysieren Sie Daten, um potenzielle Korrelationen zwischen Variable A und Variable B zu identifizieren.“

Ein wichtiger Aspekt der Rolle eines Prompt-Ingenieurs ist der iterative Prozess des Testens und Verfeinerns von Prompts basierend auf den Antworten des Modells. Dies erfordert oft mehrere Anpassungszyklen, um das KI-System so zu steuern, dass es die bestmögliche Reaktion generiert.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ein prompter Ingenieur technisches Verständnis mit sprachlicher Finesse verbindet, um unsere Interaktionen mit KI zu gestalten.

Sie sind ein wesentlicher Bestandteil jedes Teams, das die Leistungsfähigkeit von KI-Sprachmodellen nutzen möchte, und ihre Arbeit ist entscheidend dafür, diese komplexen Tools für eine Reihe von Anwendungen zugänglich, nützlich und effizient zu machen.

Erfordert Prompt Engineering eine Codierung?

Eine häufige Frage im Zusammenhang mit Prompt Engineering ist, ob dafür Programmierkenntnisse erforderlich sind. Die kurze Antwort lautet: Nicht unbedingt, aber es kann helfen .

Im Wesentlichen geht es beim Prompt Engineering mehr darum, die Funktionsweise von Sprachmodellen zu verstehen und effektive Eingabeaufforderungen zu erstellen, um sie zu einer bestimmten Ausgabe zu führen.

Sie müssen zwar keinen Abschluss in Informatik haben oder ein Ingenieur für maschinelles Lernen sein, der Job erfordert jedoch ein solides Verständnis der Prinzipien der Sprache, die Fähigkeit, analytisch und kreativ zu denken, sowie ein Verständnis für die KI-Modelle und KI-Systeme, die Sie verwenden Wir arbeiten mit.

Allerdings kann eine gewisse Vertrautheit mit der Programmierung von Vorteil sein, insbesondere bei technischeren oder fortgeschritteneren Anwendungen des Prompt Engineering.

Wenn Sie beispielsweise mit Sprachmodellen wie GPT-4 arbeiten , interagieren Sie normalerweise über eine API mit ihnen, und ein entscheidender Aspekt dabei ist das Schreiben von Code.

Darüber hinaus ist ein technischer Hintergrund erforderlich, wenn Sie komplexere Aufforderungsstrategien implementieren möchten, z. B. die dynamische Anpassung von Aufforderungen basierend auf den vorherigen Antworten des Modells oder den Eingaben des Benutzers.

Wenn Sie darüber hinaus daran interessiert sind, mithilfe von Reinforcement Learning ein Sprachmodell so zu verfeinern, dass es bei komplexeren Aufgaben besser auf bestimmte Arten von Eingabeaufforderungen reagiert, sind hierfür auch Programmierkenntnisse sowie ein tieferes Verständnis der Prinzipien des maschinellen Lernens erforderlich.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Sie zwar ohne Programmierkenntnisse mit dem Prompt Engineering beginnen können, gewisse Programmierkenntnisse jedoch mehr Möglichkeiten eröffnen und es Ihnen ermöglichen, sich auf einer tieferen Ebene mit dem Fachgebiet auseinanderzusetzen.

Die gute Nachricht ist, dass es für diejenigen, die das Programmieren lernen möchten, zahlreiche

Wie wird man ein Prompt-Ingenieur?

Angesichts der wachsenden Bedeutung von Prompt Engineering in der Welt der KI ist es nicht verwunderlich, dass viele Menschen daran interessiert sind, es beruflich anzustreben oder in ihre bestehenden Rollen zu integrieren. Doch wie wird man zum Prompt-Ingenieur?

Hier sind einige Schritte von professionellen Prompt-Ingenieuren:

1. Machen Sie sich mit KI und maschinellem Lernen vertraut : Das Verständnis der Grundprinzipien von KI und maschinellem Lernen ist für jeden, der eine zeitnahe Stelle als Ingenieur in Betracht zieht, von entscheidender Bedeutung. Es stehen viele Online-Kurse und Ressourcen zur Verfügung, die eine solide Grundlage in diesen Bereichen bieten können.

2. Erfahren Sie mehr über Sprachmodelle : Da es beim Prompt Engineering in erster Linie um die Interaktion mit Sprachmodellen geht, ist ein tiefes Verständnis dieser Modelle von entscheidender Bedeutung. Erfahren Sie mehr über verschiedene KI-Systeme und KI-Modelle wie BERT, GPT-3, GPT-4 und andere und verstehen Sie, wie sie trainiert werden und wie sie Antworten generieren.

3. Experimentieren Sie mit großen Sprachmodellen : Wenn Sie an schnellen Ingenieurjobs interessiert sind, ist praktische Erfahrung eine der besten Lernmöglichkeiten. Viele KI-Forschungsorganisationen, darunter auch OpenAI, stellen APIs bereit, die Ihnen die Interaktion mit ihren Sprachmodellen ermöglichen. Versuchen Sie, verschiedene Eingabeaufforderungen zu erstellen, und beobachten Sie, wie das Modell reagiert.

4. Eingabeaufforderungstechniken verstehen : Wenn Sie mit Sprach- und maschinellen Lernmodellen experimentieren, werden Sie Muster in der Reaktion auf verschiedene Eingabeaufforderungen bemerken. Erforschen und lernen Sie verschiedene Aufforderungstechniken kennen, um besser zu verstehen, wie Sie die Ausgabe eines Modells effektiv steuern können.

5. Starke sprachliche Fähigkeiten besitzen oder entwickeln : Ein guter Prompt-Ingenieur muss die Sprache gut beherrschen und in der Lage sein, kreativ und analytisch darüber nachzudenken, wie unterschiedliche Prompts die Reaktionen eines Modells beeinflussen könnten.

6. Programmieren lernen (optional, aber empfohlen) : Obwohl dies nicht unbedingt erforderlich ist, können Programmierkenntnisse Ihre Fähigkeiten als Prompt Engineer erheblich verbessern. Besonders vorteilhaft kann das Erlernen einer Programmiersprache wie Python sein, die häufig in der KI und beim maschinellen Lernen verwendet wird.

7. Bleiben Sie auf dem Laufenden : Der Bereich der KI entwickelt sich rasant weiter und es werden ständig neue Techniken und Modelle entwickelt. Bleiben Sie über die neuesten Forschungsergebnisse und Entwicklungen auf dem Laufenden, um sicherzustellen, dass Ihre Fähigkeiten relevant bleiben.

8. Sammeln Sie Erfahrung : Der beste Weg, sich mit Prompt Engineering vertraut zu machen, ist Erfahrung. Unabhängig davon, ob Sie an Ihren eigenen Projekten arbeiten, mit anderen zusammenarbeiten oder in einer Position beschäftigt sind, die schnelles Engineering erfordert, ist kontinuierliches Üben der Schlüssel.

Ein Prompt-Ingenieur zu werden, ist eher eine Reise als ein Ziel. Es erfordert kontinuierliches Lernen und Üben, aber für diejenigen, die sich für die Schnittstelle zwischen Sprache, Kreativität und KI interessieren, kann es ein lohnender und erfüllender Weg sein.

Wie kann man mit Prompt Engineering Geld verdienen?

Da KI weiterhin jeden Aspekt unseres Lebens durchdringt, ist die Rolle des Prompt Engineering immer wichtiger und lukrativer geworden. Aber wie kann man in diesem aufstrebenden Bereich Geld verdienen? Hier sind einige mögliche Möglichkeiten zur Monetarisierung Ihrer Fähigkeiten im Bereich Prompt Engineering.

1. Vollzeitbeschäftigung : Da KI-Sprachmodelle in immer mehr Unternehmen und Dienstleistungen zum festen Bestandteil werden, stellen viele Unternehmen Vollzeit-Prompt-Ingenieure ein, die sie bei der Verfeinerung ihrer KI-Interaktionen unterstützen. Diese Rollen sind in einer Vielzahl von Branchen zu finden, von Technologieunternehmen und KI-Startups bis hin zu größeren Unternehmen, die KI in ihre Dienste integrieren. Behalten Sie die Stellenangebote in den Bereichen KI, maschinelles Lernen und Datenwissenschaft im Auge, um diese Möglichkeiten zu finden.

2. Freiberufliche Tätigkeit : Wenn Sie eine flexiblere Arbeitsregelung bevorzugen, könnte die freiberufliche Tätigkeit als zeitnaher Ingenieur eine hervorragende Option sein. Viele Unternehmen benötigen eine KI-Optimierung, haben aber weder den Bedarf noch die Ressourcen für einen Vollzeitmitarbeiter. Sie können Ihre Dienste auf freiberuflichen Plattformen wie Upwork oder PromptBase anbieten oder Ihre eigene Website erstellen, um Kunden anzulocken.

3. Beratung : Wenn Sie sich einen guten Ruf aufgebaut haben und über umfangreiche Erfahrung im Bereich Prompt Engineering verfügen, könnten Sie darüber nachdenken, Beratungsdienste anzubieten. Viele Unternehmen beginnen gerade erst mit der Erforschung von KI-Anwendungen und würden sich über eine fachkundige Anleitung zur effektiven Interaktion mit KI-Modellen freuen.

4. Aus- und Weiterbildung : Da es sich um einen aufstrebenden Bereich handelt, besteht ein wachsender Bedarf an Ausbildung im Bereich Prompt Engineering. Sie könnten einen Online-Kurs erstellen, personalisierte Schulungen anbieten oder sogar ein Buch zu diesem Thema schreiben.

5. Erstellung von KI-Inhalten : Prompt-Ingenieure können auch Geld verdienen, indem sie ihre Fähigkeiten nutzen, um KI-erstellte Inhalte zu generieren. Dies kann das Schreiben von KI-generierten Artikeln, Büchern oder anderen Formen von Inhalten umfassen, die verkauft oder für Marketingzwecke verwendet werden können.

6. KI-Tools entwickeln und verkaufen : Wenn Sie über die technischen Fähigkeiten verfügen und Erfahrung mit Programmiersprachen haben, können Sie KI-Tools erstellen, die effektives Prompt Engineering nutzen. Diese Werkzeuge könnten dann an Unternehmen oder Privatpersonen verkauft werden.

Wie in jedem Bereich hängt Ihre Fähigkeit, als Pünktlichkeitsingenieur Geld zu verdienen, von mehreren Faktoren ab, darunter Ihrem Fachwissen, Ihrem Ruf und der Marktnachfrage nach Ihren Dienstleistungen.

Da es sich außerdem um ein sich schnell entwickelndes Feld handelt, ist es für den Erfolg von entscheidender Bedeutung, über die neuesten Entwicklungen in den Bereichen KI und maschinelles Lernen auf dem Laufenden zu bleiben.

Mit den richtigen Fähigkeiten und einem proaktiven Ansatz sind den Möglichkeiten in der spannenden Welt des Prompt Engineering keine Grenzen gesetzt!

Abschließende Gedanken

Wie wir in diesem Leitfaden untersucht haben, steht Prompt Engineering an der spannenden Schnittstelle von Sprache, Technologie und Kreativität.

Dieser aufstrebende Bereich entwickelt sich zu einem wesentlichen Rädchen in der Maschinerie der künstlichen Intelligenz, da er uns hilft, effektiver mit KI zu kommunizieren und diese leistungsstarken Werkzeuge zugänglicher und praktischer zu machen.

Im Kern geht es beim Prompt Engineering zwar um die Erstellung von Eingaben zur Steuerung von KI-Sprachen und maschinellen Lernmodellen, es geht dabei aber um viel mehr als nur das Stellen von Fragen oder das Erteilen von Befehlen. Es geht darum zu verstehen, wie diese Modelle auf unterschiedliche Eingabeaufforderungen reagieren, und diese Eingabeaufforderungen zu iterieren und zu verfeinern, um die Ausgabe des Modells an unseren Zielen auszurichten.

Prompt Engineering findet bereits in verschiedenen Sektoren Anwendung – von der Inhaltserstellung bis zum Kundenservice, von der Datenanalyse bis zur Bildung. Und da sich die KI immer weiter entwickelt und reift, ist es wahrscheinlich, dass die Bedeutung und der Einfluss von „Prompt Engineering“ noch zunehmen wird.

Egal, ob Sie ein KI-Enthusiast, ein Entwickler, ein Content-Ersteller oder einfach nur neugierig auf die Zukunft der Technologie sind, das Verständnis von Prompt Engineering kann Ihnen wertvolle Fähigkeiten vermitteln!

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie ChatGPT und generative KI die Welt verändern werden, schauen Sie sich das folgende Video an: