Was ist Prompt Engineering für LLMs?

Was ist Prompt Engineering für LLMs?

Prompt Engineering ist eine Technik im Bereich der Künstlichen Intelligenz, speziell bei großen Sprachmodellen (LLMs). Es beinhaltet das Erstellen präziser Prompts, um ein KI-Modell, wie OpenAI GPT-4 oder Google Gemini, dazu zu leiten, gewünschte Ausgaben zu generieren.

Effektiv bedeutet dies, den richtigen Weg zu finden, eine Frage zu stellen, um die gewünschte Antwort zu erhalten.

Prompt Engineering ist wesentlich, da LLMs möglicherweise nicht immer intuitiv die gewünschten Informationen erfassen, aufgrund unklarer Benutzerabsichten oder Strukturen.

Prompt Engineering kann eine einfache Umformulierung einer Frage beinhalten oder es könnte komplexere Strategien erfordern, wie die Verwendung spezifischer Schlüsselwörter, das Bereitstellen von Kontext oder das Spezifizieren des Formats der gewünschten Antwort. Das Ziel ist es, die Fähigkeiten des KI-Modells so weit wie möglich zu nutzen, um sowohl die Relevanz als auch die Qualität der generierten Antworten zu verbessern.

Diese Technik hat zunehmend an Bedeutung gewonnen, da KI und LLMs weiterentwickeln und eine prominentere Rolle in verschiedenen Sektoren spielen, einschließlich der Erstellung von Inhalten, Kundensupport, Datenanalyse und mehr.

Hier ist eine Aufschlüsselung dessen, was Prompt Engineering beinhaltet:

• Verständnis der Modellfähigkeiten — Zu wissen, was das LLM kann und nicht kann, ist entscheidend, von seinem Sprachverständnis bis zu Problemlösungsfähigkeiten.

• Prompt-Erstellung — Formulierung klarer, prägnanter Prompts, die die Stärken des Modells nutzen, unter Verwendung spezifischer Schlüsselwörter oder Phrasen.

• Iteratives Testen — Ein Prozess aus Versuch, Irrtum und Bewertung, Verfeinerung der Prompts basierend auf den Antworten des Modells, um die gewünschten Ausgaben zu finden.

• Kontextualisierung — Bereitstellung genügend Kontext im Prompt, damit das Modell relevante und genaue Antworten generieren kann.

• Anweisungsdesign — Gestaltung des Prompts, um die Aufgabe für das Modell zu spezifizieren, wie Textgenerierung, Beantwortung von Fragen oder Codeerstellung.

• Ausrichtungsüberlegungen — Sicherstellung, dass Prompts nicht zu schädlichen, voreingenommenen oder unangemessenen Ausgaben führen.

Effektives Prompt Engineering kann die Leistung von LLMs erheblich verbessern und ist ein wichtiger Aspekt der Arbeit mit generativen Modellen.

Was sind einige Best Practices für Prompt Engineering in LLMs?

Prompt Engineering für große Sprachmodelle (LLMs) beinhaltet das Erstellen von Eingaben, die das Modell effektiv anleiten, um die gewünschte Ausgabe zu produzieren. Hier sind einige Best Practices für Prompt Engineering:

• Verstehen der Modellfähigkeiten — Wissen, was das Modell gut macht und seine Einschränkungen. Dieses Wissen kann helfen, Prompts an die Stärken des Modells anzupassen.

• Seien Sie spezifisch — Vage Prompts können zu mehrdeutigen Ergebnissen führen. Spezifische Prompts helfen dem Modell, die Aufgabe zu verstehen und genauere Antworten zu generieren.

• Verwenden Sie kontextuelle Prompts — Kontext hilft dem Modell, den Prompt besser zu verstehen. Die Bereitstellung relevanter Hintergrundinformationen kann die Qualität der Ausgabe verbessern.

• Iterieren und verfeinern — Prompt Engineering erfordert oft Iteration. Wenn der anfängliche Prompt nicht das gewünschte Ergebnis liefert, verfeinern Sie ihn basierend auf der Antwort des Modells.

• Vermeiden Sie führende Fragen — Führende Fragen können die Antworten des Modells beeinflussen. Stellen Sie sicher, dass Prompts neutral sind, um unvoreingenommene Ausgaben zu erhalten.

• Verwenden Sie Rollenspiel-Prompting — Dem Modell eine Rolle zuzuweisen, kann seine Antworten in eine spezifische Richtung lenken, was sie relevanter und ansprechender macht.

• Verwenden Sie kognitive Verifizierer — Integrieren Sie Schritte, die das Modell dazu veranlassen, seine Argumentation oder die bereitgestellten Informationen zu überprüfen, was die Genauigkeit der Ausgabe verbessern kann.

• Achten Sie auf die Länge — Übermäßig lange Prompts können umständlich sein und die Antwort nicht verbessern. Halten Sie Prompts prägnant, aber informativ.

• Wählen Sie Wörter sorgfältig — Die im Prompt verwendete Sprache kann den Ton und Stil der Antwort des Modells beeinflussen. Verwenden Sie eine Sprache, die mit der gewünschten Ausgabe übereinstimmt.

• Testen und überarbeiten — Scheuen Sie sich nicht, mit verschiedenen Prompts zu experimentieren und basierend auf den Ergebnissen zu überarbeiten. Prompt Engineering ist ein iterativer Prozess.

• Verstehen Sie die Trainingsdaten — Zu wissen, auf welchen Daten das Modell trainiert wurde, kann helfen, Prompts zu erstellen, die mit den "Erfahrungen" des Modells übereinstimmen.

• Verwenden Sie Marker — Wenn Sie Kontext oder Daten bereitstellen, geben Sie deutlich an, wo es beginnt und endet, damit das Modell weiß, welche Informationen zu berücksichtigen sind.

• Nutzen Sie vorhandene Vorlagen — Suchen Sie nach Prompt-Vorlagen, die für andere effektiv waren, und passen Sie sie an Ihre Bedürfnisse an.

• Bleiben Sie auf dem Laufenden — Sprachmodelle entwickeln sich weiter, also bleiben Sie auf dem neuesten Stand der Entwicklungen und passen Sie Ihre Prompt-Engineering-Strategien entsprechend an.

Indem Sie diesen Best Practices folgen, können Sie Prompts erstellen, die wahrscheinlicher die gewünschten Antworten von LLMs hervorrufen, wodurch Ihre Interaktionen mit diesen Modellen effektiver und effizienter werden. Schauen Sie sich die Klu Prompt-Engineering-Dokumentation für weitere Best Practices an.

Wie funktionieren Prompts mit LLMs?

Prompts dienen als eine Form der Kommunikation zwischen dem Benutzer und dem großen Sprachmodell (LLM). Sie fungieren als die Eingabe, die dem LLM mitteilt, welche Art von Informationen oder Antwort erwartet wird. So funktionieren Prompts mit LLMs:

• Anfängliche Eingabe — Der Prompt ist das anfängliche Stück Text, das vom Benutzer eingegeben wird. Es legt die Grundlage für die Interaktion und teilt dem LLM mit, worauf es sich konzentrieren soll.

• Interpretation — Das LLM verarbeitet den Prompt, indem es den Text analysiert und die Absicht des Benutzers interpretiert. Dies beinhaltet das Verständnis der Sprache, des Kontexts und aller spezifischen Anweisungen.

• Kontextuelles Verständnis — LLMs verwenden den Prompt, um einen Kontext für ihre Antwort zu erstellen. Dies umfasst alle Hintergrundinformationen, den Ton und die Art des Inhalts (z.B. formell, informell, technisch), die erwartet werden.

• Generierung einer Antwort — Basierend auf dem Prompt und seinem Kontext generiert das LLM eine Antwort. Diese Antwort wird erstellt, indem die Sequenz von Wörtern oder Phrasen vorhergesagt wird, die am besten vom Prompt ausgehend fortgesetzt wird, unter Verwendung von Mustern, die während des Trainings gelernt wurden.

• Verfeinerung — Benutzer können die Ausgabe durch Anpassen des Prompts, Hinzufügen weiterer Informationen oder Stellen von Folgefragen verfeinern. Dieser iterative Prozess hilft, die Antworten des LLMs besser auf die Erwartungen der Benutzer abzustimmen.

Prompts sind der Schlüssel, um das Potenzial von LLMs zu erschließen, und geschicktes Prompt Engineering kann zu genaueren, relevanteren und nützlicheren Ausgaben des Modells führen.

Welche Techniken werden im Prompt Engineering verwendet?

Prompt Engineering beinhaltet das Erstellen von Eingaben (oder "Prompts") für ein KI-Modell auf eine Weise, die die gewünschte Ausgabe hervorruft. Hier sind einige gängige Techniken, die im Prompt Engineering verwendet werden:

• Prompt-Design — Dies beinhaltet das Erstellen klarer Anweisungen für die KI, das Bereitstellen von Beispielen der gewünschten Ausgabe und das schrittweise Anpassen des Prompts basierend auf den Antworten der KI.

• Chain of Thought Prompting — Diese Technik ermutigt die KI, "laut zu denken", indem sie den Problemlösungsprozess in Schritte unterteilt.

• Few-Shot Learning — Dies beinhaltet das Einbeziehen einiger Beispiele im Prompt, um die KI bei der Aufgabe zu leiten.

• Zero-Shot Learning — Diese Technik erfordert das Erstellen von Prompts, die es der KI ermöglichen, Aufgaben zu verstehen und auszuführen, ohne vorherige Beispiele.

• Prompt-Vorlagen — Dies beinhaltet die Verwendung einer strukturierten Vorlage, die mit unterschiedlichen Inhalten für ähnliche Aufgaben gefüllt werden kann.

• Prompt-Tuning — Diese Technik beinhaltet das Feinabstimmen des Sprachmodells auf eine Reihe gut gestalteter Prompts, um die Leistung bei spezifischen Aufgaben zu verbessern.

• Negatives Prompting — Dies beinhaltet das Mitteilen an die KI, was sie nicht tun soll, um unerwünschte Arten von Antworten zu vermeiden.

• Meta-Prompts — Dies sind Prompts, die die KI anweisen, mehrere Perspektiven zu berücksichtigen oder mehrere Optionen zu generieren, bevor eine Antwort gegeben wird.

• Prompt-Verkettung — Dies beinhaltet die Verwendung der Ausgabe eines Prompts als Eingabe für einen anderen, um komplexe Argumentationen oder Arbeitsabläufe aufzubauen.

• Sensitivitätsanalyse — Diese Technik beinhaltet das Testen, wie Änderungen am Prompt die Ausgabe beeinflussen, um das Verhalten des Modells zu verstehen.

• Rollenspiel — Dies beinhaltet die Zuweisung eines Charakters oder einer Persona an die KI, um den Stil und Inhalt ihrer Antworten zu beeinflussen.

• Kontextuelle Einbettung — Dies beinhaltet das Einbeziehen relevanter Kontext- oder Hintergrundinformationen, um der KI zu helfen, den Prompt besser zu verstehen.

• Hyperparameter-Optimierung — Diese Technik beinhaltet die Anpassung von Modellparametern wie Temperatur und maximalen Tokens, um die Ausgabe zu optimieren.

• Prompt-Verkettung — Dies beinhaltet die Kombination mehrerer Prompts oder Elemente zu einer einzigen Eingabe, um die KI bei der Generierung einer umfassenden Antwort zu leiten.

• Multimodales Prompting — Diese Technik beinhaltet die Verwendung von Prompts, die nicht nur Text, sondern auch andere Modalitäten wie Bilder oder Klänge umfassen (für Modelle, die dies unterstützen).

Prompt Engineering ist eine Mischung aus Kunst und Wissenschaft und erfordert oft viel Experimentieren, um die effektivste Art der Kommunikation mit KI-Modellen zu finden.

Wie trägt Prompt Engineering zur Weiterentwicklung von LLMs bei?

Prompt Engineering ist ein aufkommendes Feld, das eine bedeutende Rolle bei der Weiterentwicklung großer Sprachmodelle (LLMs) wie OpenAI's GPT-3 und anderen spielt. Hier sind einige Wege, auf denen Prompt Engineering zur Entwicklung und Nützlichkeit dieser Modelle beiträgt:

Anpassung und Feinabstimmung

• Aufgabenspezifische Prompts — Durch das Entwerfen von Prompts, die auf spezifische Aufgaben zugeschnitten sind, können Ingenieure LLMs anleiten, genauere und relevantere Antworten zu generieren.
• Feinabstimmung von Modellen — Durch iteratives Prompt Engineering können Modelle feinabgestimmt werden, um Kontext besser zu verstehen und verbesserte Antworten zu liefern.

Effizienz und Kosteneffektivität

• Optimierte Interaktionen — Gut entwickelte Prompts können die Anzahl der verarbeiteten Token reduzieren, wodurch Rechenressourcen und Kosten gespart werden.
• Reduzierter Bedarf an Training — Effektive Prompts können manchmal die Notwendigkeit weiterer Schulungen eliminieren, indem sie die vorab trainierten Fähigkeiten des Modells nutzen.

Benutzererfahrung

• Intuitive Nutzung — Gute Prompts erleichtern es den Benutzern, mit LLMs zu interagieren, und verbessern so das Gesamterlebnis.
• Zugänglichkeit — Durch die Vereinfachung der Kommunikation der Benutzer mit LLMs kann das Prompt Engineering diese Technologien einem breiteren Publikum zugänglich machen.

Erforschung der Modellfähigkeiten

• Grenztestung — Prompt-Ingenieure testen oft die Grenzen dessen, was LLMs tun können, was zu Einblicken in die Fähigkeiten und Einschränkungen der Modelle führen kann.
• Ethische und sichere Ausgaben — Durch sorgfältiges Prompt-Design können Ingenieure LLMs davon abhalten, schädliche oder voreingenommene Inhalte zu generieren.

Forschung und Entwicklung

• Benchmarking — Gut gestaltete Prompts werden verwendet, um LLMs gegen spezifische Aufgaben zu benchmarken, was hilft, den Fortschritt im Feld zu quantifizieren.
• Neue Anwendungen — Prompt Engineering kann neue Anwendungsfälle für LLMs aufdecken, indem es zeigt, wie sie verschiedene Arten von Anfragen und Anweisungen handhaben können.

Wissensextraktion und -transfer

• Kontextuelles Wissen — Indem die richtigen Fragen gestellt werden, können Prompt-Ingenieure nuanciertere und kontextuell relevantere Informationen von LLMs extrahieren.
• Wissenstransfer — Prompts können so gestaltet werden, dass sie den Transfer von Wissen von einem Bereich zu einem anderen innerhalb der Antworten des Modells erleichtern.

Effizienz der Trainingsdaten

• Datenerweiterung — Prompts können verwendet werden, um synthetische Trainingsdaten für andere Modelle zu generieren, wodurch deren Leistung ohne die Notwendigkeit zusätzlicher realer Daten verbessert wird.

Anpassung und Feinabstimmung

• Aufgabenspezifische Prompts — Durch das Entwerfen von Prompts, die auf spezifische Aufgaben zugeschnitten sind, können Ingenieure LLMs anleiten, genauere und relevantere Antworten zu generieren.
• Feinabstimmung von Modellen — Durch iteratives Prompt-Engineering können Modelle feinabgestimmt werden, um den Kontext besser zu verstehen und verbesserte Antworten zu liefern.

Effizienz und Kosteneffektivität

• Optimierte Interaktionen — Gut entwickelte Prompts können die Anzahl der verarbeiteten Tokens reduzieren, wodurch Rechenressourcen und Kosten gespart werden.
• Reduzierter Bedarf an Training — Effektive Prompts können manchmal die Notwendigkeit weiterer Schulungen eliminieren, indem sie die vorab trainierten Fähigkeiten des Modells nutzen.

Benutzererfahrung

• Intuitive Nutzung — Gute Prompts erleichtern es den Benutzern, mit LLMs zu interagieren, und verbessern so das Gesamterlebnis.
• Zugänglichkeit — Durch die Vereinfachung der Kommunikation der Benutzer mit LLMs kann das Prompt-Engineering diese Technologien einem breiteren Publikum zugänglich machen.

Erforschung der Modellfähigkeiten

• Grenztestung — Prompt-Ingenieure testen oft die Grenzen dessen, was LLMs tun können, was zu Einblicken in die Fähigkeiten und Einschränkungen der Modelle führen kann.
• Ethische und sichere Ausgaben — Durch sorgfältiges Prompt-Design können Ingenieure LLMs davon abhalten, schädliche oder voreingenommene Inhalte zu generieren.

Forschung und Entwicklung

• Benchmarking — Gut gestaltete Prompts werden verwendet, um LLMs gegen spezifische Aufgaben zu benchmarken, was hilft, den Fortschritt im Feld zu quantifizieren.
• Neue Anwendungen — Prompt-Engineering kann neue Anwendungsfälle für LLMs aufdecken, indem es zeigt, wie sie verschiedene Arten von Anfragen und Anweisungen handhaben können.

Wissensextraktion und -transfer

• Kontextuelles Wissen — Indem die richtigen Fragen gestellt werden, können Prompt-Ingenieure nuanciertere und kontextuell relevantere Informationen von LLMs extrahieren.
• Wissenstransfer — Prompts können so gestaltet werden, dass sie den Transfer von Wissen von einem Bereich zu einem anderen innerhalb der Antworten des Modells erleichtern.

Effizienz der Trainingsdaten

• Datenerweiterung — Prompts können verwendet werden, um synthetische Trainingsdaten für andere Modelle zu generieren, wodurch deren Leistung ohne die Notwendigkeit zusätzlicher realer Daten verbessert wird.

Prompt-Engineering ist im Wesentlichen eine Form der Programmierung für LLMs, bei der der Code aus sorgfältig gestaltetem natürlichen Sprachgebrauch besteht. Mit der Reifung des Feldes können wir erwarten, dass ausgefeiltere Techniken und Werkzeuge entwickelt werden, um die Interaktion zwischen Menschen und diesen leistungsstarken KI-Modellen zu optimieren.

Wie funktionieren Prompts mit großen multimodalen Modellen?

Prompts dienen als Eingabeschnittstelle für große multimodale Modelle wie OpenAI GPT-4V oder Google Gemini, die KI-Systeme sind, die in der Lage sind, Inhalte über mehrere Datentypen hinweg zu verarbeiten und zu generieren, wie Text, Bilder, Audio und Video.

Diese Modalitäten nehmen Text auf und passen ihn an Text-, Audio-, Bild- oder Videoausgaben an. Einige Modelle unterstützen Medieneingaben, um daraus Text, Bilder oder Videos zu generieren.

In multimodalen Modellen können Prompts sowohl textuell als auch visuell sein. Zum Beispiel kann ein neues multimodales Modell visuelle Prompts entschlüsseln, wodurch Benutzer mit dem Modell unter Verwendung natürlicher Hinweise wie einem "roten Begrenzungsrahmen" oder einem "gerichteten Pfeil" interagieren können. Diese Methode, bekannt als visuelles referenzierendes Prompting, bietet eine intuitivere Möglichkeit, mit diesen Systemen zu interagieren.

Prompt-Tuning ist ein neues Modell-Tuning-Paradigma, das Erfolg im natürlichsprachlichen Pretraining und im Vision-Pretraining gezeigt hat. Es beinhaltet das Hinzufügen einer Sequenz von lernbaren Einbettungen zu jeder Schicht und das Feinabstimmen des vortrainierten Modells auf eine nachgelagerte Aufgabe, wobei nur die lernbaren Einbettungen optimiert werden.

In multimodalen Modellen wurden Methoden wie Multi-modal Prompt Learning (MaPLe) und Multimodal Chain-of-Thought (CoT) Prompting vorgeschlagen. MaPLe stimmt sowohl die Vision- als auch die Sprachzweige ab, um die Ausrichtung zwischen den Vision- und Sprachdarstellungen zu verbessern, während CoT-Prompting Text und Vision in einen zweistufigen Rahmen einbindet.