Prompt-Engineering

Aufbau eines Prompts

Ein guter Prompt sollte zunächst klar und präzise formuliert sein, um Unklarheiten zu minimieren und die gewünschte Antwort zu lenken. Zudem sollte er Kontext liefern, da dies der KI hilft, relevante und nuancierte Antworten zu generieren. Schließlich sollte ein guter Prompt offen genug sein, um kreatives Denken und umfangreiche Antworten zu fördern, ohne zu vage oder unspezifisch zu sein.

Zero-Shot vs. Multi-Shot Prompts

Es gibt eine Vielfalt an Aufgaben, die sich durch das so genannte Zero-Shot-Prompting lösen lassen. Bei dieser Methode wird ein KI-Modell ohne spezifische vorherige Anweisungen oder Kontext aufgefordert, eine Aufgabe zu erfüllen. Für andere, komplexere Anforderungen erweisen sich jedoch Multi-Shot-Prompts als unerlässlich. Diese Ansätze bieten dem Modell mehr Kontext oder Beispiele, um eine bestimmte Aufgabe zielgerichtet zu erfüllen.

Prompt-Parameter

Den Nutzern von Chat-Oberflächen ist oftmals nicht bewusst, dass das hinterlegte Sprachmodell je nach Aufforderung automatisch über Parameter konfiguriert wird. Als Entwickler kann man diese Parameter gezielt setzen, um die Ergebnisse zu optimieren. Die wichtigsten Parameter von ChatGPT sind beispielsweise die Temperatur, die die Vorhersagewahrscheinlichkeit der nächsten Wörter steuert, und die maximale Token-Anzahl, die die Länge der generierten Antworten bestimmt. Darüber hinaus gibt es noch den Parameter "top_p", der die Auswahl der in Betracht gezogenen Wörter oder Phrasen für die nächsten Textstellen beeinflusst.

Längenbeschränkungen

Es ist wichtig zu beachten, dass die Länge eines Prompts je nach verwendetem KI-System variieren kann und in einigen Fällen mehr oder weniger eingeschränkt sein könnte. Dies beeinflusst, wie ausführlich und präzise der Prompt gestaltet werden kann.

Lange Prompts können die Betriebskosten einer KI-Lösung erheblich steigern. In solchen Fällen ist das Fine-Tuning von Sprachmodellen oft das wirtschaftlich sinnvollere Herangehen.

Zeitliche Veränderungen von KI-Ergebnissen

Ein weiterer Aspekt des Prompt-Engineering ist die mögliche Instabilität der Prompts. Prompts können sehr sensibel auf Änderungen reagieren, was dazu führen kann, dass die Ergebnisse, die das Modell liefert, sich von Sekunde zu Sekunde ändern. Dies unterstreicht die Notwendigkeit einer sorgfältigen Planung und Anpassung beim Erstellen von Prompts für KI-Systeme.

Unterschiedliche KI-Sprachmodelle

Ebenfalls beachtenswert ist, dass Prompts nicht immer direkt auf unterschiedliche Sprachmodelle übertragen werden können. Jedes Modell hat seine spezifischen Eigenschaften und Besonderheiten, die bei der Formulierung von Prompts berücksichtigt werden müssen.