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Eingabeaufforderung für grosse Sprachmodelle

Die Einführung von Deep Learning und grossen Sprachmodellen (LLMs) verändert das Prompt-Engineering grundlegend. LLMs können nun riesige Textmengen verarbeiten und Ergebnisse in menschlicher Qualität generieren. Dies eröffnet spannende Möglichkeiten für das Prompt-Design mit deutlich komplexeren und kreativeren Interaktionen. Als Prompt-Entwickler können wir uns nun darauf konzentrieren, das Verhalten des Modells durch gut ausgearbeitete Kontexte und Beispiele zu gestalten, anstatt wie in der Anfangsphase solcher Modelle spezifische Regeln zu programmieren.

Promt Engineering, das funktioniert

Bei den Techniken, die wir im Prompt Engineering verwenden, geht es darum, Prompts sorgfältig zu gestalten, um spezifische, qualitativ hochwertige Antworten von der KI zu erhalten. Stellen Sie es sich wie das Erlernen einer neuen Sprache vor - Wortschatz ist wichtig, aber Grammatik und Syntax sind für eine echte Kommunikation unerlässlich.

Strukturierte Eingabeaufforderungen für den Erfolg

Genau wie ein gut strukturierter Satz führt eine gut strukturierte Eingabeaufforderung die KI zur richtigen Antwort. Ein von uns verwendetes gängiges Framework umfasst die folgenden Schlüsselelemente:

Persona: Wir beschreiben der KI, welche Rolle sie spielen soll (Beispiel: Marketing-Texter).

Ziel: Wir formulieren klar, was unsere Kunden wollen (Beispiel: Verfassen einer Produktbeschreibung).

Kontext: Wir versorgen die KI mit den nötigen Hintergrundinformationen (Beispiel: Das Produkt ist ein geräuschunterdrückendes Hörgerät).

Einschränkungen: Wir geben Einschränkungen oder Anforderungen an (Beispiel: Die Beschreibung sollte weniger als 150 Wörter umfassen).

Diese Art der Struktur hilft der KI, ihre Rolle, die Aufgabe und die spezifischen Regeln zu verstehen. Beispiel: Statt „Schreiben Sie über Hörgeräte“ versuchen wir es mit etwas wie: „Schreiben Sie als HNO-Arzt einen kurzen Absatz, in dem Sie die Vorteile regelmässiger Untersuchungen bei leichtem Hörverlust erklären.“ Sehen Sie den Unterschied?

Erweiterte Eingabeaufforderungsmethoden

Sobald wir die Grundstruktur verstanden haben, nutzen wir fortgeschrittene Techniken, um die Interaktion mit der KI zu optimieren. Hier sind einige Beispiele:

Chain-of-Thought Prompting: Wir führen die KI durch eine logische Abfolge von Schritten für komplexe Probleme. Dies ist ideal für Aufgaben, die logisches Denken oder Problemlösung erfordern.

Few-Shot Learning: Wir geben der KI einige Beispiele der gewünschten Ausgabe. Das ist vergleichbar damit, einem Werbefachmann Beispiele einer guten Story zu zeigen, bevor er seine eigene Kampagne schreibt.

Kontextverfeinerung: Wir optimieren unsere Eingabeaufforderung basierend auf den Antworten der KI. Dadurch entsteht ein Austausch, der es uns ermöglicht, etwaige Unklarheiten zu klären und die KI zu einer präziseren Antwort zu führen.

Diese Techniken bieten uns einen kontrollierteren Ansatz und ermöglichen es uns, komplexere und anspruchsvollere KI-Interaktionen für unsere Kunden zu entwickeln.

Umgang mit gemeinsamen Herausforderungen

Selbst mit den besten Eingabeaufforderungen können wir auf einige Probleme stossen. Hier sind einige häufige Probleme und wie man sie behebt:

Halluzinationen: Manchmal erfindet die KI Dinge. Um dies zu vermeiden, basieren unsere Eingabeaufforderungen, wann immer möglich, auf spezifischen, zuverlässigen Quellen. Eingabeaufforderungen werden auch begrenz oder sequenziert.

Ausführlichkeit: KI kann etwas wortreich sein. Deshalb setzen wir Wortgrenzen oder bitten die KI um Zusammenfassungen, um die Dinge prägnant zu halten.

Allgemeine Antworten: Wenn die Ausgabe der KI langweilig ist, geben wir ihr spezifischere Anweisungen oder Beispiele, um die Kreativität anzuregen.

Die genaue Kenntnis dieser Fallstricke hilft uns, die Qualität der KI-Ergebnisse für unsere Kunden zu verbessern.

Iterative Verfeinerung und Prüfung

Bei der Entwicklung von Prompts dreht sich alles um Optimierung und Tests. Die kontinuierliche Verbesserung der Prompts für unsere Kunden basierend auf den Antworten der KI ist der Schlüssel zum Erreichen optimaler Ergebnisse. Das bedeutet:

A/B-Tests: Wir testen verschiedene Versionen der Eingabeaufforderung, um festzustellen, welche die beste Leistung bringt.

Menschliche Bewertung: Wir lassen die Arbeit der KI von echten Menschen auf Qualität und Relevanz überprüfen.

Leistungsüberwachung: Wir überwachen Aspekte wie Genauigkeit und Flüssigkeit, um Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren.

Durch Experimente und Analysen können wir hochwirksame Eingabeaufforderungen erstellen, die das volle Potenzial der KI ausschöpfen. Diese kontinuierliche Verbesserung und Anpassung ist in der sich ständig verändernden Welt der KI von entscheidender Bedeutung.

Alleinstellungsmerkmal

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