PROMPT ENGINEERING
Hier findet sich alles Wissenswerte über das Prompt Engineering:
Details zu Aufbau und Komponenten eines effektiven Prompts,
Prompting Strategien und Prompting Frameworks.
1. Prompt-Komponenten & -Struktur
Prompt-Komponenten bieten einen strukturierten Rahmen, um die Antworten von Sprachmodellen gezielt zu beeinflussen.
Grundsätzlich bestehen Prompts aus drei Hauptkomponenten:
Der Aufgabe, Instruktionen und Kontext. Je nach Use Case kann zusätzlicher Input hinzugefügt werden, um die Aufgabe zu spezifizieren oder dem KI-Modell zu bearbeitende Dokumente zu geben. Zudem können optionale Parameter wie Temperatur oder Tokens definiert werden, um den Output des Modells weiter zu spezifizieren.
Task
Instruktionen geben
der KI präzise
Anweisungen,
wie die Aufgabe zu erledigen ist,
einschließlich Stil,
Format oder Tonalität.
Kontext liefert Hintergrund-informationen, damit die KI die Anfrage im richtigen Zusammenhang versteht.
Input bezieht sich
auf spezifische Daten
oder Inhalte, die der
KI zur Verfügung
gestellt werden,
um die Aufgabe
zu erfüllen.
Parameter ermöglichen die Feinabstimmung des Outputs durch Einstellungen wie Temperatur oder Antwortlänge.
Die Task definiert die spezifische Aufgabe, die die KI erfüllen soll.
Instruktionen
Kontext
Input
Parameter
DEEP DIVES
Diese Links bieten Deep Dives zu
spezifischen Prompt-Komponenten.
2. Prompting Strategien
Prompting Strategien dienen dazu, den Dialog (Chat) mit einem KI-Modell effektiver zu steuern.
Es existieren unterschiedliche Strategien, wie Zero-Shot- (keine Beispiele), Few-Shot- (Beispiele als Kontext), Chain-of-Thought-(schrittweises Denken) und Self-Consistency-Prompting (mehrfach selber Prompt für verlässlichere Antwort). Die jeweilige Eignung richtet sich u.a. nach Aufgabenkomplexität, Verfügbarkeit von Zeit und Ressourcen.
Grundlegende Techniken.
Diese Techniken bilden die Basis des Prompt Engineerings und eignen sich besonders für Aufgaben einfacher bis mittlerer Komplexität.
Kombinatorische Techniken.
Diese Techniken kombinieren verschiedene Ansätze und transformieren die Eingaben, um Modelleffizienz und -genauigkeit zu steigern.
Denk- & Argumentationstechniken.
Diese Techniken sind darauf ausgelegt, das Modell zu befähigen, komplexe Denkprozesse und Argumentationsprozesse durchzuführen.
3. Prompting Frameworks
Prompting Frameworks sind strukturierte Methoden, um präzise und relevante Eingaben für KI-Modelle zu erstellen.
Durch klare Vorgaben, Kontext und gezielte Anweisungen überbrücken sie die Kluft zwischen menschlicher Intention und maschinellem Verständnis. So verbessern sie die Zuverlässigkeit und Nützlichkeit von KI-generierten Inhalten in verschiedensten Bereichen – von der Inhaltserstellung bis zur Lösung komplexer Probleme. Die Interaktion mit KI wird effizienter und wirkungsvoller.
Task-Specific Frameworks.
Task-Specific Frameworks sind präzise Prompt Anleitungen für Aufgaben geringerer Komplexität und sorgen für konsistente und zielgerichtete Outputs.
Instruction-Based Frameworks.
Context-Based Frameworks.
Instruction-Based Frameworks liefern klare, detaillierte Anweisungen, die sich insbesondere für den Einsatz bei komplexen Fragestellungen eignen.
Context-Based Frameworks fokussieren auf die detaillierte
Beschreibung relevanter Umstände und Informationen, um die KI auf spezifische Faktoren und Rahmenbedingungen auszurichten.
©Urheberrecht. Alle Rechte vorbehalten.
Wir benötigen Ihre Zustimmung zum Laden der Übersetzungen
Wir nutzen einen Drittanbieter-Service, um den Inhalt der Website zu übersetzen, der möglicherweise Daten über Ihre Aktivitäten sammelt. Bitte überprüfen Sie die Details in der Datenschutzerklärung und akzeptieren Sie den Dienst, um die Übersetzungen zu sehen.