Prompt Engineering, eine zunehmend gefragte Fähigkeit im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), kombiniert Kunst und Wissenschaft, um effektive Aufforderungen zu entwerfen, die präzise Ausgaben aus KI-Systemen wie ChatGPT hervorbringen. Mit der raschen Entwicklung großer Sprachmodelle wird Prompt Engineering zu einer Schlüsselkompetenz, um das volle Potenzial dieser Technologien auszuschöpfen.
Prompt Engineering basiert auf dem Verständnis der Fähigkeiten und Grenzen von KI-Modellen, wie ChatGPT. Die Verwendung einer präzisen Sprache und die Festlegung des richtigen Tons und Formats sind dabei unerlässlich. Fortgeschrittene Techniken wie Zero-Shot-, One-Shot- und Few-Shot-Prompting spielen eine wichtige Rolle. Die Einleitung eines Prompts sollte den Kontext des Problems und die erwartete Ausgabe klar definieren.
Wertvolle Ressourcen, wie der Leitfaden zu Best Practices von OpenAI, bieten grundlegende Einblicke in die Anatomie einer Aufforderung und die iterative Verfeinerung. Online-Kurse auf Plattformen wie Learn Prompting und Skillshare bieten systematische Strategien für das Prompting, die auf verschiedene Anwendungsbereiche zugeschnitten sind. Die Praxis des Prompt Engineering umfasst die Definition von Zielen, das Fokussieren der Aufforderungen, die Strukturierung von Anweisungen, die Verwendung von Formatierungen für mehr Klarheit und die kontinuierliche Optimierung durch Testen.
Branchenberichte deuten darauf hin, dass erfahrene Prompt Engineers Jahresgehälter von bis zu 335.000 US-Dollar erzielen können. Entscheidende Fähigkeiten in diesem Bereich umfassen analytisches Denken, Kreativität, technisches Fachwissen, Kommunikationsstärke und ein ethisches Bewusstsein. Die Anwendungsbereiche von Prompt Engineering sind vielfältig und reichen vom Gesundheitswesen über Marketing und Softwareentwicklung bis hin zur Kundenbetreuung und kreativen Künsten. Insgesamt ist das Prompt Engineering eine aufstrebende und hoch geschätzte Kompetenz, die es ermöglicht, das wahre Potenzial von KI-Systemen freizusetzen und zu nutzen.
Die 4 grundlegenden Formate beim Prompt Engineering (inkl. Beispiele für ChatGPT)
Prompt Engineering ist die Kunst und Wissenschaft des Erstellens Eingabeaufforderungen zur Steuerung von KI-Systemen wie ChatGPT. Wie in den Suchergebnissen hervorgehoben, gibt es vier grundlegende Formate für Eingabeaufforderungen bei der Arbeit mit ChatGPT: Fragen, Anfragen, Befehle und Richtlinien.
| Interaktionsart | Beschreibung | Beispiel |
|---|---|---|
| Fragen | Nutzer können ChatGPT befragen, um auf sein umfangreiches Wissen zuzugreifen oder Experteninformationen zu erhalten. Fragen können zu einer breiten Palette von Themen gestellt werden, um Antworten oder Erklärungen zu erhalten. | „Können Sie die wichtigsten Unterschiede zwischen überwachtem, unüberwachtem und Bestärkendem Lernen erklären?“ |
| Anfragen | Nutzer können Anfragen stellen, um bestimmte Aufgaben von ChatGPT auszuführen. Dies kann das Zusammenfassen von Texten, das Generieren von Inhalten oder andere nützliche Aufgaben umfassen. | „Bitte schreiben Sie einen 150-Wörter-Blogbeitrag über bewährte Methoden für Prompt Engineering.“ |
| Befehle | Befehle sind direkte Anweisungen an ChatGPT, bestimmte Aktionen auszuführen. Diese Befehle können dazu verwendet werden, semantische Schlüsselwörter zu generieren oder andere spezifische Aufgaben zu erledigen. | „Listen Sie 10 verwandte Schlüsselwörter für die Abfrage ‚Prompt Engineering‘.“ |
| Richtlinien | Richtlinien geben ChatGPT klare Regeln, Vorlagen oder Workflows vor, die bei der Interaktion mit dem Nutzer befolgt werden sollen. Diese helfen dabei, konsistente und präzise Informationen bereitzustellen. | „Verwenden Sie die folgende Vorlage bei der Beantwortung von Fragen zu Machine-Learning-Algorithmen: [Algorithmusname], [Lerntyp], [Hauptmerkmale], [Häufige Anwendungsfälle].“ |
Weitere Tipps für gute Prompts: So bekommst du bessere Ergebnisse
Prompt Engineering ist entscheidend, um hochwertige Antworten von KI-Chatbots wie ChatGPT zu erhalten. Diese Kunst erfordert Geschick und Verständnis für die Funktionsweise der KI. Hier sind einige fortgeschrittene Techniken und Best Practices, basierend auf Expertenrat aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI):
- Kontext und Spezifität: Präzise und detaillierte Informationen sind essenziell. Je spezifischer und kontextreicher deine Anfrage, desto genauer und relevanter sind die Antworten von ChatGPT. Achte darauf, vollständige Sätze zu verwenden und deine Erwartungen klar zu definieren.
- One-Shot-Learning: Ein leistungsstarker Ansatz ist, ChatGPT eine Beispielinteraktion vorzustellen. Dies hilft dem Modell, das gewünschte Antwortformat und den Stil besser zu verstehen.
- Folge-Prompts: Kontextverlust in neuen Chats kann durch gezielte Folge-Prompts ausgeglichen werden. Diese Methode ist besonders wirksam für die Verfeinerung von Antworten und die Klärung von Unklarheiten.
- Anpassungsmöglichkeiten: Die Anpassung deiner Prompts in Bezug auf Tonfall (z.B. humorvoll, sachlich), Zielgruppe (Studenten, Fachleute), Zweck (Unterhaltung, Information) sowie Länge und Format kann zu deutlich besseren Ergebnissen führen.
- Vielfältige Ansätze: Experimentiere mit unterschiedlichen Prompt-Stilen wie Listen, Beispielen oder Erklärungen. Fordere ChatGPT auch auf, Referenzen oder Quellen zu nennen, um die Tiefe und Verlässlichkeit der Antworten zu erhöhen.
- Umfangreiche Tests: Durch ausgiebige Tests mit verschiedenen Formulierungen und Komplexitätsstufen kannst du die Effektivität deiner Prompts verbessern. Diese Praxis ist essenziell, um ein Gefühl für die Sprachmodelle zu entwickeln.
- Einschränkungen klarstellen: Gib klare Grenzen vor, wie eine maximale Wortzahl oder spezifische Formatierungsvorgaben, und weise auf Themen hin, die vermieden werden sollten.
- Strukturierte Prompts: Strukturierte oder vorlagenbasierte Prompts sorgen für Konsistenz und sind leichter wiederverwendbar. Sie können helfen, standardisierte Antworten für häufige Anfragen zu erhalten.
- Validierung der Ausgaben: Überprüfe die Antworten von ChatGPT sorgfältig. Trotz seiner Fortschritte kann das Modell immer noch Fehler machen oder Missverständnisse aufweisen.
- Prompt Engineering Skills: Entwickle Fähigkeiten wie Kreativität, analytisches Denken und ein tiefes Verständnis für Sprachmodelle, um das volle Potenzial von ChatGPT auszuschöpfen.
Indem du diese fortgeschrittenen Techniken anwendest und kontinuierlich experimentierst, kannst du die Leistungsfähigkeit von KI-Chatbots wie ChatGPT maximieren und beeindruckende Ergebnisse erzielen. Der Schlüssel liegt in klarer Kommunikation, strategischem Prompting und gründlicher Validierung der Ausgaben.
Was sind Large Language Models (LLMs)?
Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) spielen eine zentrale Rolle in der Entwicklung künstlicher Intelligenz. Diese Modelle, die aufgrund ihrer komplexen Strukturen und weitreichenden Anwendungsmöglichkeiten sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie Beachtung finden, sind das Ergebnis fortgeschrittener Forschung und Innovation im Bereich des maschinellen Lernens. Ihre Fähigkeit, menschenähnliche Texte zu generieren und zu interpretieren, hat nicht nur die Grenzen der Technologie erweitert, sondern auch neue Perspektiven für deren Einsatz in verschiedenen Branchen eröffnet.
Im Kern dieser Entwicklung stehen die enormen Datensätze, auf denen LLMs trainiert werden. Diese Datensätze, die Milliarden oder gar Billionen von Wörtern umfassen, ermöglichen es den Modellen, ein tiefgehendes Verständnis von Sprache und Mustern zu entwickeln. Dies ist ein wesentlicher Schritt, um die Effizienz und Genauigkeit der Modelle zu gewährleisten. Die Architektur dieser Systeme basiert auf neuronalen Netzen, insbesondere auf Transformer-Modellen, die durch ihre Encoder- und Decoder-Komponenten eine detaillierte Analyse von Textbeziehungen ermöglichen.
- Training mit riesigen Datensätzen: LLMs werden anhand von massiven Datensätzen mit Milliarden oder Billionen von Wörtern trainiert. Dies ermöglicht ihnen, ein tiefgehendes Verständnis von Sprache und Mustern zu entwickeln. Je größer der Datensatz, desto leistungsfähiger das Modell.
- Architektur mit neuronalen Netzen: Sie nutzen neuronale Netzwerke, insbesondere Transformer-Modelle, als ihre grundlegende Architektur. Transformer haben Encoder- und Decoder-Komponenten, die dem LLM helfen, Beziehungen im Text zu analysieren.
- Führende Beispiele: Zu den bekannten Modellen gehören GPT-3, PaLM, Jurassic-1 und Bard. GPT-3 verfügt über 175 Milliarden Parameter, während PaLM über 200 Billionen aufweist.
- Vielfältige Sprachaufgaben: LLMs können eine Vielzahl von Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung ausführen, darunter Zusammenfassungen, Übersetzungen, Content-Erstellung, Sentimentanalyse und Beantwortung von Fragen.
- Anwendungen in verschiedenen Branchen: Sie finden Anwendung in zahlreichen Branchen, von der Gesundheitsbranche über Marketing bis hin zum Kundenservice. Ihre Flexibilität erlaubt es, sie für spezialisierte Aufgaben anzupassen.
- Herausforderungen: Zu den Herausforderungen gehören hohe Rechenanforderungen für das Training, Energieverbrauch, potenzielle Verzerrungen in den Datensätzen und rechtliche Fragen im Zusammenhang mit der Content-Erstellung.
Große Sprachmodelle (LLMs) nutzen umfangreiche Datensätze und Transformer-Architekturen, um tiefgehendes Sprachverständnis zu erlangen. Dadurch können sie menschenähnliche Texte für eine breite Palette von Aufgaben in der natürlichen Sprachverarbeitung über verschiedene Branchen hinweg generieren. Ihre Fähigkeiten entwickeln sich rasch weiter.
Gibt es Regeln für gute Prompts?
Hier sind einige wichtige Regeln und bewährte Verfahren für das Schreiben effektiver Anfragen für KI-Systeme wie ChatGPT:
| Regel | Beschreibung |
|---|---|
| Sei klar und spezifisch | Gut formulierte Anfragen sollten das gewünschte Ergebnis klar definieren, notwendigen Kontext und Details liefern und Mehrdeutigkeiten vermeiden. Präzise Sprache hilft dem KI-Modell. |
| Setze Ziele und Grenzen | Formuliere die Ziele, das ideale Format, die Länge, den Ton usw. klar, um die Antwort zu gestalten. Einschränkungen wie Wortlimits fokussieren die Ausgabe. |
| Strukturieren und organisieren | Zerlege komplexe Anweisungen in klare Schritte. Verwende Überschriften, Listen, Trennzeichen usw. zur Organisation. Dies verbessert das Verständnis. |
| Gib Beispiele | Die Bereitstellung von Beispielen hilft dabei, Absicht und erwartete Ausgabe weiter zu definieren. Die KI kann Muster erkennen. |
| Fördere das Denken | Anfragen, die das Modell dazu bringen, logisch durch Probleme zu denken, führen zu einer besseren Analyse. Bitte es, seine Arbeit zu zeigen. |
| Annahme von Perspektiven | Die Definition von Personas und Szenarien unterstützt den Kontext und leitet Antworten, die für bestimmte Zielgruppen und Verwendungszwecke geeignet sind. |
| Iterieren und verfeinern | Keine einzelne Anfrage ist perfekt. Experimentieren und Testen von Variationen sind der Schlüssel zur Optimierung. |
Welche Konzepte gibt es im Prompt Engineering?
Beim Prompt Engineering, einem zentralen Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), stehen verschiedene Schlüsselkonzepte im Vordergrund, die das Zusammenspiel zwischen dem Nutzer und der KI optimieren. Hier sind die wichtigsten Aspekte:
- Chain-of-Thought Prompting: Diese Technik verbessert die Argumentationsfähigkeit von Sprachmodellen. Durch das Führen des Modells durch eine Reihe von logischen Zwischenschritten wird eine tiefere und klarere Antwortstruktur ermöglicht. Dieser Ansatz hilft besonders bei komplexen oder mehrstufigen Anfragen.
- User Interface: Hier geht es um die Gestaltung einer Benutzeroberfläche, die eine absichtsbasierte Interaktion fördert. Anstatt der KI detaillierte Anweisungen zu geben, kommuniziert der Nutzer klar und direkt seine Absichten und Ziele. Dies erfordert eine intuitive und benutzerfreundliche Gestaltung des Interfaces.
- Best Practices: Eine wichtige Praxis im Prompt Engineering ist es, eine Balance zwischen ausreichendem Kontext, effizienter Datennutzung und iterativer Verfeinerung der Prompts zu finden. Dies bedeutet, dass Prompts so gestaltet werden sollten, dass sie präzise genug sind, um relevante Antworten zu erzielen, aber auch flexibel genug, um verschiedene Arten von Anfragen zu unterstützen.
- Intent und Tone: Es ist essenziell, der KI eine bestimmte Rolle oder einen Ton vorzugeben. Dies kann von formell und informativ bis hin zu freundlich und umgangssprachlich variieren, abhängig vom gewünschten Einsatzbereich und dem Zielpublikum.
- Task Decomposition: Dieses Konzept beinhaltet die Zerlegung komplexer Aufgaben in kleinere, handhabbare Teil-Prompts. Durch diese Aufteilung kann die KI gezielter auf spezifische Teilaspekte einer Anfrage eingehen.
Zusammenfassend liegt der Schwerpunkt beim Prompt Engineering auf dem „Chain-of-Thought Prompting“ zur Verbesserung der Argumentationsfähigkeit und den „Best Practices“, um einen optimalen Kontext und effektive Interaktion zwischen Mensch und KI zu gewährleisten. Diese Ansätze sind entscheidend, um KI-Tools wie ChatGPT, DALL-E und andere Sprachmodelle effizient zu nutzen.
Was ist Zero-Shot-, One-Shot- und Few-Shot-Prompting?
In dieser Tabelle werden die Unterschiede dargestellt:
| Prompting-Typ | Beschreibung | Beispiele |
|---|---|---|
| Zero-Shot Prompting | Nutzt ein vortrainiertes Sprachmodell für Aufgaben, für die es nicht speziell trainiert wurde, und verlässt sich dabei auf sein allgemeines Sprachverständnis. | GPT-3.5 für Übersetzungen ohne Feintuning, basierend auf breitem Sprachwissen. |
| One-Shot Prompting | Stellt ein einzelnes Beispiel im Prompt bereit, um das Modell in Richtung der gewünschten Antwort zu lenken. | Eine Demonstration für die Sentimentanalyse, um das Modell anzuleiten. |
| Few-Shot Prompting | Gibt einige Beispiele (typischerweise 2-5) als Kontext, damit das Modell das gewünschte Ausgabeformat versteht. | 2-3 Beispiele für Zusammenfassungen, um prägnante und informative Zusammenfassungen zu fördern. |
In welchen Branchen werden Prompt Engineers gesucht?
In folgenden Branchen kommt künstliche Intelligenz zum Einsatz:
| Branche | Bedarf |
|---|---|
| IT und Software | In AI- und Softwareunternehmen sind sie stark gefragt, um Prompts zu optimieren und die Leistung von Sprachmodellen zu maximieren. Ihre Fähigkeiten sind in den Bereichen Natural Language Processing, Machine Learning und der Entwicklung von Conversational AI wie Chatbots nützlich. |
| Marketing & Werbung | Agenturen nutzen Prompt Engineering, um Marketingtexte und kreative Inhalte mithilfe von KI-Tools zu generieren. Die Optimierung von Prompts erschließt das kreative Potenzial. |
| Beratung & Geschäftsdienstleistungen | Beratungsunternehmen stellen Prompt Engineering-Experten ein, um branchenspezifische Prompts zu erstellen, die Mehrwert aus KI ziehen und ihren Kunden besser dienen. Auch nützlich für die Datenanalyse. |
| Automotive & Mobilität | Selbstfahrende Fahrzeuge verwenden optimierte Prompts zur Verarbeitung von Sensordaten und zur Entscheidungsfindung. Kritisch für die Funktionalität. |
| Finanz- & Versicherungswesen | Prompt Engineers helfen dabei, Prompts für KI-Virtual Assistants im Kundenservice zu erstellen und eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung sicherzustellen. |
| Gesundheitswesen | Im Gesundheitswesen entwickeln Prompt Engineers Prompts für KI-Diagnosetools, personalisierte Behandlungsempfehlungen und die Kommunikation mit Patienten. |
Zusammenfassend sind Prompt Engineering-Rollen in verschiedenen Branchen von kreativen Feldern bis hin zu technischen Domänen im Aufkommen, da Unternehmen versuchen, Renditen aus ihren KI-Investitionen zu maximieren.
Was verdient ein Prompt Engineer?
Es ist eine eine neue und gefragte Rolle in der KI, mit lukrativen Gehältern, die ihren Wert widerspiegeln. Laut den Quellen:
- Anthropic, ein Google-Startup, hat kürzlich eine Stelle als Prompt Engineer mit einem Gehaltsrahmen von 335.000 bis 520.000 US-Dollar pro Jahr ausgeschrieben.
- Ein weiteres Unternehmen in Kalifornien, Klarity, bot 230.000 US-Dollar für eine ähnliche Position als Prompt Engineer. Das entspricht etwa 214.000 Euro jährlich.
- Es gibt nur begrenzte Gehaltsdaten speziell für Prompt Engineers in Deutschland. Eine Quelle gibt an, dass Positionen wie „AI Promoter/Prompt Crafter“ im Bereich von 75.000 bis 100.000 Euro liegen.
- Da Prompt Engineering ein aufstrebendes Feld ist, sollten die Gehälter mit der Nachfrage und Spezialisierung weiter steigen. Erfahrene Prompt Engineers in führenden Unternehmen könnten potenziell über 500.000 US-Dollar Gesamtvergütung verdienen.
Zusammenfassend übersteigen die Top-Gehälter für Prompt Engineering 300.000 US-Dollar bei führenden KI-Unternehmen in den USA. In Deutschland und anderswo ist die Vergütung niedriger, sollte aber aufgrund der hohen Nachfrage nach Expertise in der Optimierung von KI-Systemen schnell steigen.
