Was sind die Grundlagen der Prompt-Erstellung?

Ein Prompt ist eine Eingabe oder ein Befehl an ein KI-System, mit der/dem es angewiesen wird, eine bestimmte Aufgabe auszuführen oder eine bestimmte Antwort zu generieren.

Ein einfacher Prompt besteht aus einer einfachen Frage mit nur einer richtigen Antwort, z. B.:

Prompt: Welcher Wald ist weltweit der größte?

Ausgabe: Der größte Wald der Welt ist der Amazonas-Regenwald.

Ein etwas komplexerer Prompt ist z. B. die Aufforderung an die KI, Folgendes auszuführen:

Prompt: Erstelle eine Liste der drei größten Wälder in der Reihenfolge ihrer Fläche.

Ausgabe:

1. Amazonas-Regenwald – Südamerika
2. Taiga oder Boreale Wälder – Nordamerika, Europa und Asien
3. Regenwald des Kongobeckens – Zentralafrika

Prompts bestimmen die Qualität der spezifischen Ergebnisse von generativen KI-Systemen. Das Erstellen von optimierten Prompts, die relevante und nutzbare Ergebnisse liefern, ist der Schlüssel zum erfolgreichen Einsatz generativer KI. Generative KI-Systeme sind auf verfeinernde Prompt-Engineering-Techniken angewiesen, um aus verschiedenen Daten zu lernen, Verzerrungen zu minimieren, Unklarheit zu reduzieren und genaue Antworten zu erzeugen.

Prompt Engineers entwickeln Abfragen, die KI-Systemen helfen, die Sprache, die Nuancen und die Absicht eines Prompts zu verstehen. Gut formulierte Prompts haben einen erheblichen Einfluss auf die Qualität der Inhalte, die mittels KI generiert werden – unabhängig davon, ob es sich um Bilder, Code, Datenzusammenfassungen oder Text handelt.

Effektive Prompts schließen die Lücke zwischen unformatierten Abfragen und sinnvollen KI-Antworten. Prompt Engineers führen die Feinabstimmung von Prompts durch, verbessern die Qualität und Relevanz des Modell-Outputs und können sowohl spezifische als auch allgemeine Anforderungen erfüllen. Dieser Prozess reduziert die Notwendigkeit von manuellen Überprüfungen und Nachbearbeitungen und spart Zeit und Mühe beim Erzielen der gewünschten Ergebnisse.

Beispiele für Prompt Engineering

Nutzende interagieren über textbasierte Prompts mit generativen KI-Modellen. Auf der Grundlage eines eingegebenen Textes können die Modelle die darauf folgenden Wörter prognostizieren. Dies funktioniert nach dem Prinzip: „Woran denkst du zuerst, wenn ich <Prompt> sage?“ Bei einem Prompt mit den Anfangsworten eines bekannten Zitats oder Satzes kann das Modell den Text richtig fortsetzen:

Prompt: Das Gras ist

Ausgabe: grün.

Komplexere Prompts funktionieren auf die gleiche Art, weil das Modell die wahrscheinlichste Antwort ausgibt. Prompt-Engineering-Techniken helfen dem KI-System, Anfragen und Anweisungen besser zu verstehen, und verbessern so die Qualität des Modell-Outputs.

Was sind einige grundlegende Methoden zur Prompt-Erstellung?

Zero-Shot-Prompts

Dem Modell wird eine direkte Aufgabe gestellt, ohne dass Beispiele oder Kontext bereitgestellt werden. Es gibt mehrere Möglichkeiten, diese Methode anzuwenden:

• Frage: Es wird nach einer bestimmten Antwort gefragt. Fragen sind nützlich, um direkte, sachliche Antworten zu erhalten. Beispiel: Was sind die Hauptursachen des Klimawandels?
• Anweisung: Die KI wird aufgefordert, eine bestimmte Aufgabe auszuführen oder Informationen in einem bestimmten Format bereitzustellen. Das KI-Modell generiert strukturierte Antworten oder führt klar definierte Aufgaben aus. Beispiel: Liste die fünf wichtigsten Auswirkungen des Klimawandels auf die Umwelt auf und erläutere diese kurz.

Der Erfolg von Zero-Shot-Prompts hängt davon ab, für welche Aufgaben das Modell optimal trainiert wurde, sowie von der Komplexität der auszuführenden Aufgabe.

Nehmen wir folgendes Beispiel: Erkläre, wie Abholzung zum Klimawandel beiträgt.

Die generierte Antwort besteht möglicherweise aus bis zu 2.000 Wörtern – zu lang und zu ausführlich, wenn nur ein Satz nötig ist. In diesem Fall ist eine Präzisierung erforderlich. Das ermöglichen One-Shot- oder Few-Shot-Prompts:

One-Shot-Prompts

Es wird ein einzelnes Beispiel angegeben, um das gewünschte Format oder den Stil der Antwort zu veranschaulichen. Dadurch wird das Modell effizienter angewiesen als bei Zero-Shot-Prompts. Beispiel:

Gegebenes Beispiel: Bei der Verbrennung fossiler Brennstoffe wird CO₂ freigesetzt. Dadurch wird Wärme in der Atmosphäre gespeichert, was zur globalen Erwärmung führt.

Erkläre, wie die industrielle Landwirtschaft zum Klimawandel beiträgt.

Few-Shot-Prompts

Dieser Ansatz bietet dem Modell mehrere Beispiele, was die Aufgabe besser verständlich macht und die erwartete Ausgabe verbessert. Dies ist besonders nützlich bei komplexeren Abfragen oder um differenziertere Antworten zu generieren. Beispiel:

Gegebene Beispiele:

• Bei der Verbrennung fossiler Kraftstoffe durch Fahrzeuge werden Treibhausgase freigesetzt, was zur Erhöhung der Temperaturen in der Atmosphäre führt.
• Durch die Abholzung von Wäldern verringert sich die Anzahl der Bäume, die CO₂ binden können, was die globale Erwärmung verstärkt.
• In der industriellen Landwirtschaft wird bei der Nutztierhaltung Methan erzeugt, was zum Treibhauseffekt beiträgt.

Beschreibe, welchen Einfluss die Verstädterung auf den Klimawandel hat.

Prompt-Engineering-Techniken

Moderne Prompting-Techniken unterstützen generative KI-Tools dabei, komplexe Aufgaben erfolgreicher auszuführen. Prompt Engineers setzen folgende Techniken ein, um Geschwindigkeit und Effizienz zu steigern:

• Kontextualisierung: Im Prompt werden Hintergrundinformationen bereitgestellt, damit das Modell das Thema besser versteht. Beispiel: Die globale Temperatur ist um 1,2 Grad Celsius gegenüber dem vorindustriellen Niveau gestiegen. Erörtere die potenziellen Auswirkungen auf das Polareis.
• Rollenbasiertes Prompting: Das Modell wird angewiesen, in einer bestimmten Expertenrolle oder in einem bestimmten Stil zu antworten. Beispiel: Erläutere in der Rolle eines Klimaforschers den Zusammenhang zwischen Treibhausgasemissionen und Klimawandel.
• Prompt Injection: Es werden genaue Anweisungen eingefügt, die das Modell so beeinflussen, dass es die gewünschten Ergebnisse aus einer bestimmten Perspektive erzeugt und Relevanz und Genauigkeit berücksichtigt. Beispiel: Erläutere die Ursachen des Klimawandels. Erinnere Leserinnen und Leser auch daran, ihren CO₂-Fußabdruck durch die Nutzung erneuerbarer Energiequellen zu verringern.
• Sequenzielle Prompts: Komplexe Abfragen werden in kleinere, besser handhabbare Einheiten unterteilt, damit sie eindeutig und genau sind. Beispiel: Beschreibe zuerst die Hauptquellen von Methanemissionen. Erläutere dann, wie diese Quellen zum Klimawandel beitragen.
• Vergleichende Prompts: Das Modell wird aufgefordert, unterschiedliche Aspekte eines Themas miteinander zu vergleichen, damit die Antwort eine ausgewogene Perspektive bietet. Beispiel: Vergleiche die Auswirkungen der Einführung von erneuerbaren Energien auf die Verringerung des CO₂-Fußabdrucks in Industrieländern und Entwicklungsländern.
• Hypothetische Szenarien: Mithilfe von Was-wäre-wenn-Szenarien werden potenzielle Ergebnisse oder Folgen untersucht. Beispiel: Was wäre, wenn alle Länder bis 2030 eine klimaneutrale Strategie einführen würden? Wie würde sich dies auf die globale Temperaturentwicklung auswirken?
• Feedbackintegration: Feedback zu früheren Antworten wird integriert, um nachfolgendes Output des Modells zu verfeinern und zu verbessern. Beispiel: Du hast zuvor gesagt, dass die Abholzung einer der Hauptfaktoren des Klimawandels ist. Kannst du jetzt erläutern, welche Abholzungsmethoden die größten Auswirkungen haben?
• Chain-of-Thought-Prompting (CoT): Das KI-System wird explizit aufgefordert, seinen Lösungsweg Schritt für Schritt zu formulieren. Beispiel: Erläutere, wie industrielle Aktivitäten zum Klimawandel beitragen. Beginne mit der Rohstoffgewinnung, gefolgt von Herstellungsprozessen bis hin zu den Emissionen der fertigen Produkte.
• Self-Consistency-Prompting: Für einen Prompt werden mehrere Antworten generiert und die konsistenteste Antwort wird ausgewählt. Beispiel: Was sind die Hauptursachen der globalen Erwärmung? Nenne drei verschiedene Antworten und identifiziere dann ihre Gemeinsamkeiten.
• Tree-of-Thoughts-Prompting: Unterschiedliche Argumentationsweisen oder Problemlösungen werden untersucht. Beispiel: Betrachte drei Strategien zur Verringerung der CO₂-Emissionen: erneuerbare Energien, Kohlenstoffabscheidung und Wiederaufforstung. Erläutere die Vor- und Nachteile für jede Strategie.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Antworten werden mittels Informationen aus externen Datenbanken oder Dokumenten verbessert. Beispiel: Fasse auf der Grundlage des aktuellen IPCC-Berichts (Intergovernmental Panel on Climate Change) die prognostizierten Auswirkungen des Klimawandels auf den globalen Meeresspiegel zusammen.
• Automated Reasoning und Tool-Einsatz: Das KI-System wird angewiesen, zur Unterstützung seiner Antworten externe Tools oder Datensätze zu verwenden. Beispiel: Verwende die Klimadaten der NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration), um die Entwicklung der globalen Temperaturen in den letzten 50 Jahren zu analysieren, und erläutere die Ergebnisse.
• Graph-basiertes Prompting: Strukturierte Daten in Form von Graphen oder Netzwerken werden zum Erzeugen fundierter Antworten eingesetzt. Beispiel: Erörtere anhand des Diagramms der globalen CO₂-Emissionen nach Sektoren, welche Sektoren am dringendsten Reformen benötigen, damit die Klimaziele erreicht werden.
• Multimodales Chain-of-Thought-Prompting: Verschiedene Datentypen wie Text, Bilder und Grafiken werden in den Prompt integriert, um die Argumentation des Modells zu verbessern. Beispiel: Analysiere den bereitgestellten Graphen mit den CO₂-Werten des vergangenen Jahrhunderts und erkläre, wie diese Veränderungen mit den globalen Temperaturentwicklungen korrelieren, die auf dem Foto zu sehen sind.

Die Prompt-Erstellung ist eine besondere Fertigkeit innerhalb einer technischen Disziplin, die im Laufe der Zeit durch Experimentieren und zunehmende Erfahrung verfeinert und verbessert wird. Um die besten Ergebnisse zu erzielen, wenden Sie folgende Strategien an:

• Geben Sie genaue Anweisungen. Lassen Sie keinen Spielraum für Fehlinterpretationen und begrenzen Sie die Bandbreite der Einsatzmöglichkeiten.
• Nutzen Sie beschreibende Sprache. Verwenden Sie nachvollziehbare Vergleiche.
• Verstärken Sie notwendige Anweisungen. In einigen Fällen benötigen die Modelle wiederholte Anweisungen. Geben Sie am Anfang und am Ende eines Prompts Anweisungen an.
• Strukturieren Sie den Prompt logisch. Die Reihenfolge der Informationen beeinflusst die Ergebnisse. Wenn Anweisungen am Anfang eines Prompts angegeben werden, z. B. „Fasse das Folgende zusammen“, kann dies zu anderen Ergebnissen führen, als wenn die Anweisung am Ende steht und das Modell aufgefordert wird: „Fasse das Vorhergehende zusammen“. Die Reihenfolge der eingegebenen Beispiele kann sich ebenfalls auf die Ergebnisse auswirken, da bei den Modellen eine Verzerrung durch die Aktualität („Recency Bias“) besteht.
• Bieten Sie dem Modell eine Fallback-Option. Wenn das Modell Probleme bei der Ausführung einer zugewiesenen Aufgabe hat, schlagen Sie eine alternative Lösung vor. Wenn beispielsweise eine Textabfrage gestellt wird, kann eine Anweisung wie „mit ‚nicht gefunden‘ antworten, wenn keine Antwort existiert“ verhindern, dass das Modell falsche Antworten erzeugt.

Vorteile des Prompt Engineerings

Einer der Hauptvorteile des Prompt Engineerings ist der minimale Überarbeitungsaufwand nach dem Generieren von Ausgaben. KI-gestützte Ergebnisse können sich in ihrer Qualität unterscheiden und erfordern häufig eine fachkundige Überprüfung und Nachbearbeitung. Gut formulierte Prompts helfen jedoch sicherzustellen, dass die KI-Ausgabe die ursprüngliche Absicht widerspiegelt, und minimieren so den Nachbearbeitungsaufwand.

Weitere wichtige Vorteile des Prompt Engineerings sind u. a.:

• Effizienz bei langfristigen KI-Interaktionen, da sich die KI durch kontinuierliche Nutzung weiterentwickelt
• Innovative Nutzung von KI, die über das ursprüngliche Konzept und den ursprünglichen Zweck hinausgeht
• Zukunftssicherheit, da die Größe und Komplexität von KI-Systemen wächst

Geschäftlicher Nutzen von Prompt Engineering

Prompt Engineering bietet Unternehmen zudem Vorteile bei täglichen Geschäftsabläufen, z. B.:

• Verbesserte Entscheidungsfindung durch KI-gestützte Erkenntnisse, die das strategische Unternehmenswachstum fördern
• Personalisierte Customer Experiences durch maßgeschneiderte Antworten und nahtlose Interaktionen
• Optimierte Ressourcenzuweisung, die Rechenressourcen spart und Kosten senkt
• Bessere Anpassungsfähigkeit an branchenspezifische Anforderungen, wodurch der Wert einer KI-Implementierung maximiert wird
• Ethische KI-Praktiken, die Vorurteile bekämpfen und Fairness in generativen KI-Systemen sicherstellen, um die Inklusion und gerechtere Bedingungen in Unternehmen und Gesellschaft zu fördern

Wie werden generative KI-Systeme mittels Prompt Engineering verbessert?

Effektives Prompt Engineering macht generative KI-Systeme intelligenter, indem es technisches Wissen mit einem fundierten Verständnis von natürlicher Sprache, einem spezifischen Vokabular und einem spezifischen Kontext kombiniert. Dadurch werden verwertbare Ergebnisse erzielt, die nur eine minimale Überarbeitung erfordern.

Die Foundation-Modelle, die generative KI unterstützen, sind große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), die auf Transformatorarchitekturen basieren – Deep-Learning-Modelle, die Eingabedaten parallel statt sequenziell verarbeiten. Dadurch sind sie besonders nützlich für Aufgaben wie Sprachübersetzung und Textgenerierung. LLMs enthalten alle Informationen, die das KI-System benötigt.

Generative KI-Modelle nutzen Transformatorarchitekturen, um sprachliche Feinheiten zu verstehen und große Datenmengen über neuronale Netze zu verarbeiten. KI-Prompt-Engineering beeinflusst die Ausgabe des Modells und stellt sicher, dass das KI-System sinnvoll und kohärent antwortet.

Die Modelle wenden verschiedene Taktiken an, um effektive Antworten zu generieren:

• Tokenisierung: Text wird in kleinere Einheiten unterteilt, die einfacher zu analysieren sind, damit Maschinen die menschliche Sprache besser verstehen.
• Modellparameter-Tuning: Die Parameter eines vortrainierten Modells werden beibehalten, um den Rechenaufwand zu verringern.
• Top-K-Sampling: Die Auswahl des nächsten Wortes der Ausgabe wird auf die wahrscheinlichsten Optionen beschränkt, basierend auf der vorhergesagten Wahrscheinlichkeit; dadurch bleibt der Antwortkontext erhalten und die Kohärenz steigt.

Generative KI-Modelle können durch Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) komplexe Antworten erzeugen. NLP ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich auf die Interaktion zwischen Computern und Menschen mittels natürlicher Sprache konzentriert. Es ermöglicht Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen.

Datenwissenschaftliche Vorbereitungsschritte, Transformatorarchitekturen und Algorithmen für maschinelles Lernen ermöglichen es den Modellen, Sprache zu verstehen und riesige Datensätze zu nutzen, um Text- oder Bildausgaben zu erstellen. Bei Text-zu-Bild-Modellen wird ein LLM zusammen mit Bildgeneratoren wie Stable Diffusion verwendet, um Bilder anhand von Textbeschreibungen zu erzeugen.

Anwendungsfälle von Prompt Engineering

Die Zugänglichkeit von generativer KI wächst, sodass Unternehmen sie mittels Prompt Engineering optimieren und für die Lösung realer Probleme in unterschiedlichen Bereichen einsetzen können:

Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen weisen Prompt Engineers KI-Systeme an, medizinische Daten zusammenzufassen und Behandlungspläne zu entwickeln. Effektive Prompts ermöglichen es KI-Modellen, Patientendaten genau zu verarbeiten und so fundierte und präzise klinische Empfehlungen zu liefern.

Marketing

Prompt Engineering beschleunigt das Erstellen von Inhalten, was Kostensenkungen und eine schnellere produktive Nutzung ermöglicht. Es bietet zudem Unterstützung bei der Ideenfindung, der Personalisierung und dem Entwerfen aller Arten von Leistungen.

Programmierung

Copiloten machen sich die Stärken des Prompt Engineerings zunutze, um die Codeerstellung zu beschleunigen. Sie liefern logische Vorschläge für nachfolgende Codezeilen und optimieren so die Dynamik der Softwareentwicklung.

Cybersicherheit

KI wird von Datenanalyse- und IT-Teams eingesetzt, um Cyberangriffe zu imitieren und bessere Verteidigungsstrategien zu entwickeln. Durch das Erstellen von Prompts für KI-Modelle können sie Schwachstellen in der Software finden.

Software Engineering

Mithilfe von generativen KI-Systemen, die in mehreren Programmiersprachen trainiert sind, können Prompt Engineers das Generieren von Code-Snippets optimieren und andere komplizierte Aufgaben vereinfachen. Spezifische Prompts ermöglichen Entwicklungsteams, die Fehlerbehebung und Code-Entwicklung zu automatisieren und API-Integrationen zu entwickeln, um manuelle Aufgaben zu reduzieren. Sie können API-basierte Workflows erstellen, um Datenpipelines zu steuern und Ressourcen besser zuzuordnen.

Chatbots

Bei der Chatbot-Entwicklung werden effektive Prompts erstellt, um sicherzustellen, dass KI-Systeme Benutzeranfragen verstehen und sinnvolle, kontextbezogene Antworten in Echtzeit geben.

Welche Fähigkeiten benötigen Prompt Engineers?

Große Technologieunternehmen stellen Prompt Engineers für die folgenden Aufgabenbereiche ein:

• Erstellen neuer Inhalte
• Beantworten komplexer Fragen
• Optimieren von Prompts für die Erfassung relevanter Informationen
• Feinabstimmung von Prompts zur Erhöhung der Genauigkeit
• Verbessern von maschinellen Übersetzungen und NLP-Aufgaben
• Bewerten der Qualität von generierten Ausgaben und entsprechende Optimierung von Prompts

Prompt Engineers benötigen u. a. folgende Kompetenzen:

• Kenntnis der Funktionsweise von LLMs
• Ausgeprägte Kommunikationsfähigkeit, um technische Konzepte verständlich zu erklären
• Programmierkenntnisse, insbesondere in Python
• Fundiertes Verständnis von Datenstrukturen und Algorithmen

Eine Kernkompetenz ist die Beherrschung der englischen Sprache, der vorrangigen Sprache für das Training generativer KI-Modelle. Prompt Engineers befassen sich eingehend mit Vokabular, Nuancen, Formulierungen, Kontext und Linguistik, um Prompts zu erstellen, die zu präzisen Antworten von KI führen. Um die gewünschten Ausgaben zu erhalten, passen Prompt Engineers die Prompts sorgfältig an die jeweilige Aufgabe und den Kontext an – ganz gleich, ob das Modell angewiesen wird, Code zu generieren, zur Bilderstellung Kunstgeschichte zu verstehen oder sich für Sprachaufgaben an unterschiedliche Erzählweisen anzupassen.

FAQs

Was sind neuronale Netze?

Neuronale Netze sind Rechenmodelle mit Knoten, die wie die Neuronen in einem Gehirn miteinander verschaltet sind. Sie ermöglichen eine schnelle, parallele Verarbeitung von Signalen und verbessern die Mustererkennung und das Deep Learning.

Was sind primäre Inhalte?

Primäre Inhalte bilden die Grundlage für jede Interaktion, Kommunikation oder Aktion, die ein generatives KI-Modell durchführt oder vorschlägt. Prompt Engineers stellen diese Rohdaten bereit und das Modell sammelt, analysiert und verarbeitet sie für unterschiedliche Anwendungszwecke.