KI-BeratungDynamische Prompts passen sich basierend auf den Kontext oder frühere Interaktionen mit dem Benutzer an. Sie können diese implementieren, indem Sie Zustandsinformationen oder Benutzerdaten in die Prompt-Konstruktion einfließen lassen, um relevantere und personalisierte Antworten zu erzeugen.
Wir bieten für Unternehmen KI Workshops zum Thema “Einführung Künstlicher Intelligenz” an.
Um konsistente Ergebnisse zu erzielen, halten Sie die Prompts so einheitlich wie möglich. Die Verwendung einer standardisierten Vorlage oder Richtlinie für Prompts kann helfen, Varianzen in den Antworten zu minimieren.
Dazu können Unternehmensdatenbanken, Templates oder Repositories aufgebaut werden.
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Ja, Sie können die Privatsphäre durch das Entfernen oder Maskieren von persönlichen Daten in Prompts schützen, bevor sie an das KI-Modell gesendet werden. Außerdem sollte überprüft werden, wie das Modell mit diesen Daten umgeht, um sicherzustellen, dass keine sensiblen Informationen ungewollt offenbart werden.
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Um Verzerrungen zu vermeiden, sollten Prompts neutral formuliert sein, keine stereotypen oder voreingenommenen Ansichten enthalten und ausgewogene Datenquellen verwenden. Überprüfen und anpassen von Prompts basierend auf den Antworten des Modells kann auch helfen, Bias zu reduzieren.
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Ja, durch sorgfältig formulierte Prompts können Sie die kreativen Outputs eines KI-Modells in eine bestimmte Richtung lenken. Beispielsweise können spezifische Stilrichtungen, Themen oder komplexe Szenarien vorgegeben werden, die das KI-Modell in seiner Antwort berücksichtigen soll.
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Im Bereich des Prompt Engineering gibt es verschiedene Typen oder auch Arten von Prompts, die dazu genutzt werden können, eine Aufgabe zu definieren.
Prompt Engineering bezeichnet die Fähigkeit, Interaktionen mit KI-Modellen, insbesondere mit Sprachmodellen wie GPT-3 oder GPT-4, so zu gestalten, dass sie effektiv und effizient auf spezifische Eingaben reagieren. Dieses Fachgebiet und auch neue Rolle hat sich als kritischer Aspekt für die Nutzung von KI-Systemen herausgestellt. Denn die Art und Weise der Formulierung hat einen erheblichen Einfluss auf die Qualität und Relevanz der KI-Antworten haben kann.
Diese neue Disziplin erfordert eine Mischung aus kreativem Denken und technischem Verständnis, um sowohl die linguistischen als auch die technologischen Aspekte der Interaktion mit KI-Modellen navigieren zu können. Dabei erfordert die Entwicklung effektiver Prompts häufig experimentelle Ansätze, um herauszufinden, welche Formulierungen die besten Ergebnisse liefern. Iteratives Testen und Anpassen der Prompts ist üblich, um die Antworten der KI stetig zu verbessern. Es gibt also nicht den perfekten Prompt. Dennoch versteht ein effektiver Prompt Engineer die Stärken und Schwächen des verwendeten KI-Modells, einschließlich seiner Trainingsdaten und potenzieller Biases. Dieses Wissen ermöglicht es ihm, Prompts zu entwickeln, die die Leistung des Modells maximieren und Verzerrungen sogenannte Halluzination minimieren.
Prompt Engineering umfasst also das sorgfältige Design von Eingabeanweisungen (Prompts), um die gewünschten Ausgaben von einem KI-Modell zu erhalten. Dies kann die Formulierung präziser Fragen, die Strukturierung von Informationen oder das Einbeziehen spezifischer Instruktionen beinhalten.
Ein so genannter Anweisung Prompt kann komplexe Sachverhalte so strukturieren, dass das LLM phasenweise bestimmte Informationen in Bezug auf die Eingabe vom Nutzer einfordert. Darüber hinaus empfiehlt es sich, die Prompt gemäß einer Struktur zu formulieren, um optimales Ergebnis zu erreichen.
Es gibt zwei Arten von Promptings. Zum einen gibt es die Zero-Shot Prompts und zum andern die Few-Shot Prompts.
Erstere, also die Zero Shot, Promptings beziehen sich auf einen bereits trainiertes, Large Language Model (LLM) ohne weitere Trainings. Zero-Shot-Prompting ist eine Methode im Bereich des maschinellen Lernens – insbesondere bei Modellen der künstlichen Intelligenz, bei der ein Modell eine Aufgabe ohne spezifisches vorheriges Training für diese spezielle Aufgabe ausführen soll. Das Modell beim Zero-Shot-Learning bekommt keinerlei spezifische Trainingsdaten für die neue Aufgabe.
Der Begriff “Few-Shot Prompts” bezieht sich auf eine Methode im Bereich der künstlichen Intelligenz, speziell im maschinellen Lernen, bei der Modellen eine sehr begrenzte Menge an Beispielen oder Daten zur Verfügung gestellt wird, um sie zu trainieren oder auf eine bestimmte Aufgabe vorzubereiten. Diese Technik wird oft in Zusammenhang mit fortgeschrittenen Sprachmodellen wie GPT (Generative Pre-trained Transformer) verwendet. In der Praxis ermöglicht diese Technik, dass selbst sehr komplexe Modelle neue Aufgaben schnell lernen und auf sie reagieren können, indem sie nur wenige, aber gezielt ausgewählte Datenpunkte als Lerngrundlage verwenden.
Für die Erstellung von Prompts gibt es keine Vorgaben oder allgemeinen Regeln. Es hat sich aber als nützlich herausgestellt, Prompt nach dem folgenden Kriterien zu strukturieren:
Wichtige Tipps für die Formulierung
Zunächst gibt es erst einmal die Instruktion. Das bedeutet, das ist die Aufgabe, was die KI oder das Modell tun soll. Anschließend wird der Kontext definiert. Hier Können Beispiele beschrieben werden, um das Ergebnis zu verbessern. Im Anschluss folgen eigentlichen Daten, die hochgeladen werden. Dazu können Texte, Daten, Bilder oder sogar Audio verwendet werden. Zuletzt könnte der Output spezifiziert werden, der vorgibt, wie das Ergebnis letztendlich aussehen soll. Das kann zum Beispiel ein Bild, eine Tabelle, eine PowerPoint Datei bis hin zu einer einfachen Liste sein. Weitere wichtige Elemente sind die Persona und auch der Stil. Alle Elemente funktionieren nach einer Hierarchie, die einen optimalen Output als Ergebnis zur Verfügung stellt.