Prompt Engineering bei OpenAI (ChatGPT): Ein Leitfaden

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Schritt für Schritt: Erfolgreiches Prompt Engineering

Prompt Engineering ist eine Methode, um effektiver mit großen Sprachmodellen wie GPT-4 zu interagieren. Es beinhaltet das Entwickeln von sogenannten "Prompts" oder Eingabeaufforderungen, die das Modell zu besseren und präziseren Ergebnissen führen. Im Wesentlichen geht es darum, dem Modell klar und detailliert zu erklären, was man von ihm möchte.

Warum ist Prompt Engineering wichtig?

Große Sprachmodelle sind mächtige Werkzeuge, aber sie sind nicht in der Lage, Gedanken zu lesen oder implizite Annahmen zu verstehen. Durch gezieltes Prompt Engineering kann man die Effizienz und Genauigkeit der Antworten des Modells erheblich steigern. Es hilft dabei, Missverständnisse zu vermeiden und gewährleistet, dass das Modell die Aufgabe so bearbeitet, wie es beabsichtigt ist.

Strategien für effektives Prompt Engineering

  1. Klare Anweisungen geben: Das Modell funktioniert besser, wenn die Eingabeaufforderung genau beschreibt, was gewünscht ist. Dies kann das Spezifizieren des gewünschten Formats, der Länge der Antwort oder der Art der gewünschten Informationen beinhalten.
  2. Referenztexte bereitstellen: Wenn man dem Modell spezifische Informationen oder Kontexte gibt, kann es präzisere und weniger erfundene Antworten generieren. Dies ist besonders bei speziellen Themen oder Anfragen nach Zitaten und URLs wichtig.
  3. Komplexe Aufgaben in einfachere Unteraufgaben aufteilen: Ähnlich wie in der Softwareentwicklung kann man komplexe Anfragen in einfachere, modular aufgebaute Teilaufgaben zerlegen. Dies verringert Fehler und macht die Bearbeitung effizienter.
  4. Dem Modell Zeit zum „Denken“ geben: Manchmal erzielt man bessere Ergebnisse, wenn man das Modell auffordert, zunächst einen Gedankengang zu entwickeln, bevor es eine endgültige Antwort gibt. Dies fördert das logische Denken und die Genauigkeit.
  5. Externe Tools nutzen: Die Kombination des Modells mit anderen Tools kann seine Schwächen ausgleichen. Beispielsweise können Textsuchsysteme oder Code-Interpreter dazu beitragen, genauere Ergebnisse zu erzielen.
  6. Änderungen systematisch testen: Um sicherzustellen, dass Änderungen an den Prompts tatsächlich zu Verbesserungen führen, sollten sie systematisch getestet werden. Dies kann durch den Vergleich mit „Goldstandard“-Antworten oder durch umfassende Testreihen geschehen.

Prompt Engineering

Foto: Prompt Engineering mit ChatGPT / Dall-E

Beispiele für Prompt Engineering

Klare Anweisungen:

Schlechtes Beispiel: "Wie fügt man in Excel Zahlen hinzu?"

Besseres Beispiel: "Wie summiert man eine Reihe von Dollarbeträgen in Excel? Ich möchte dies automatisch für ein ganzes Blatt mit Zeilen machen, wobei alle Summen rechts in einer Spalte namens 'Total' enden."

Referenztexte nutzen:

Beispiel: "Verwende die bereitgestellten Artikel, die mit drei Anführungszeichen abgegrenzt sind, um Fragen zu beantworten. Wenn die Antwort in den Artikeln nicht gefunden werden kann, schreibe 'Ich konnte keine Antwort finden.'"

Komplexe Aufgaben in Unteraufgaben aufteilen:

Beispiel: "Du erhältst Kundenanfragen zum technischen Support. Hilf dem Nutzer, indem du: a) Überprüfst, ob alle Kabel am Router angeschlossen sind, b) bei anhaltenden Problemen das Routermodell erfragst, c) Anweisungen zur Neustart des Routers gibst, basierend auf dem Modell."

Diese Beispiele illustrieren, wie spezifische und detaillierte Anweisungen das Verständnis und die Antwortqualität des KI-Modells verbessern können.

Abschlussgedanken

Prompt Engineering ist eine Kunst und eine Wissenschaft. Es erfordert Übung, Experimentierfreudigkeit und ein gutes Verständnis dafür, wie Sprachmodelle Informationen verarbeiten und darauf reagieren. Durch effektives Prompt Engineering kann man das volle Potenzial von Modellen wie GPT-4 ausschöpfen und hochwertige, präzise und relevante Ergebnisse erzielen.

Quelle: Prompt engineering (OpenAI)

Sitting Wolf

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