Mit dem Begriff Prompt Engineering meint man einen Prozess im Bereich künstliche Intelligenz. Das Ziel hierbei ist es, Anweisungen für generative KI-Systeme so zu formulieren, dass man letztlich den gewünschten Output erhält. Sprachmodelle wie ChatGPT können mittlerweile in vielen Fachbereichen bei der Informationssuche und der Erstellung von Texten helfen. Worauf genau man hierzu achten muss, zeigen wir Dir!
Prompt Engineering – Grundlagen
Prompt Engineering meint den Prozess, bei dem sogenannte Prompt Engineers Eingabeaufforderungen für KI-Systeme erstellen. Genau diese textbasierten Aufforderungen bezeichnet man in der IT als Prompt. KI-Systeme greifen für ihre Antworten auf eine Wissensdatenbank zurück. Auf welche Weise sie dies tun, ist von der Wortwahl und der Struktur des Eingabetextes abhängig.
Das Ziel der Engineers ist es, die Prompts so zu formulieren, dass die KI eine präzise und passende Antwort generiert. Durch die Eingabe weiterer Aufforderungen lassen sich die ausgegebenen Ergebnisse überdies immer weiter spezifizieren, bis man schließlich ein zufriedenstellendes Resultat erhält.
Warum ist Prompt Engineering von Bedeutung?
Da KI-Systeme immer mehr an Relevanz gewinnen, wird auch das Prompt Engineering wichtiger. Denn durch die Erstellung von ausgeklügelten Eingabeaufforderungen sorgt man dafür, dass die Qualität des Outputs zunimmt. Dies ist unter anderem wichtig, wenn KI-Systeme in Branchen wie dem Maschinenbau bei der Texterstellung genutzt werden. Denn in solchen Bereichen ist es besonders wichtig, dass keine Fehler auftreten. Dies gilt insbesondere bei Texten für Bedienungsanleitungen oder andere technische Dokumentationen. Die Erstellung von Prompts findet überdies in der Software-Entwicklung oder bei der Generierung von Bild- sowie Videodateien Anwendung. Auch bei der Datenanalyse oder beim Testing von künstlicher Intelligenz kommen Eingabeaufforderungen zum Einsatz. Welche Vorteile dieses Tätigkeitsfeld mit sich bringt, ist im Folgenden aufgelistet:
- Spezifischere & hochwertigere Outputs
- Verringerung von Fehlern bei der Informationsausgabe
- Effizientere & kontrollierte Ausgabe von Inhalten
- Höhere Nutzungsfreundlichkeit von KI-Systemen
- Flexiblere Einstellung auf verschiedene Fachgebiete
Welche Techniken gibt es im Prompt Engineering?
Um zielführende Ergebnisse durch künstliche Intelligenz zu erzeugen, benötigen Prompt Engineers ein genaues Verständnis über die jeweiligen Systeme. Denn die verschiedenen KI-Modelle können sich in ihren Ausgaben unterscheiden. Für das Erstellen der konkreten Eingabeaufforderungen gibt es zudem mehrere Techniken. Welche man verwendet, hängt von dem jeweiligen Ziel der Eingabe ab. Drei gängige Methoden stellen wir hier einmal vor:
- Zero-Shot:
Hierbei handelt es sich um die unkomplizierteste Art der Eingabeaufforderung. Sie beruht darauf, dass lediglich eine Frage gestellt oder ein Befehl gegeben wird, ohne jedoch einen Kontext zu liefern. - Chain-of-Thought:
Diese Methode kann man verwenden, wenn es um die Beantwortung komplexer Fragen geht. Dabei zerlegt man die Frage in Zwischenschritte und lässt die KI diese nacheinander abarbeiten. Auf diese Weise wird gewissermaßen ein Gedankengang simuliert und man erhält hochwertigere Antworten. - Directional-Stimulus-Prompting:
Bei dieser Herangehensweise gibt man der künstlichen Intelligenz zusätzlich zu dem eigentlichen Befehl weitere Hinweise. Dabei kann es sich etwa um Begriffe oder Themen handeln, die in der Ausgabe berücksichtigt werden sollen. Somit kann man die Antwort in eine ungefähre Richtung lenken.
Verwendung bei der Übertragung von Texten
Künstliche Intelligenz vereinfacht die Übersetzung von Texten ungemein. Das Prompt Engineering kann dazu genutzt werden, diese Ausgaben weiter zu verbessern, wodurch immer genauere Texte in unterschiedlichen Sprachen (z. B. Spanisch) möglich sind. Die automatische Spracherzeugung ist jedoch kein Ersatz für die Arbeit professioneller Übersetzer:innen. Denn nur sie sind dazu in der Lage, qualitativ einwandfreie Texte zu liefern. Das ist gerade bei der technischen Übersetzung von großer Bedeutung, da es hier auf eine exakte Arbeitsweise ankommt. Expertinnen und Experten können überdies durch KI-Systeme erstellte Inhalte im Rahmen eines Lektorats korrigieren. Dies bietet sich insbesondere für weniger häufig genutzte Sprachen an, da künstliche Intelligenzen hierbei häufig an ihre Grenzen kommen. Aber auch besonders wichtige Unterlagen sollten unbedingt geprüft werden.
Das Prompt Engineering zielt also darauf ab, die Text-, Bild- und Videoerstellung durch künstliche Intelligenz zu optimieren. Dazu verfeinern Prompt Engineers ihre Eingabeaufforderungen immer wieder. Doch es gibt auch Situationen, in denen eine KI nicht an die Qualität von Spezialistinnen und Spezialisten heranreicht. Das ist etwa bei der Lokalisierung der Fall, wenn Inhalte exakt an bestimmte Zielgruppen angepasst werden sollen. In solchen Momenten sind wir für Dich zur Stelle – auf Wunsch selbst im Express!
FAQs zum Prompt Engineering
Mit dem Begriff Prompt bezeichnet man auf Englisch eine Texteingabe, mit der man eine KI zu einer bestimmten Aktion auffordert. Wie auch die Universität Göttingen beschreibt, lenkt man sie auf diese Weise in eine Richtung und erhält somit die gewünschten Ergebnisse.
Damit meint man den Prozess, bei dem man die Textanweisungen für eine KI immer weiter verfeinert. Auf diese Weise versucht man, passendere Outputs zu erhalten. Die Anwendungsgebiete sind hierbei vielfältig und reichen vom Erstellen einer Produktbeschreibung bis hin zur Unterstützung bei der Datenanalyse.
Sie sind dafür zuständig, bessere Eingabeaufforderungen für KI-Systeme zu erstellen, um somit präzisere Antworten zu erhalten. Dafür benötigen sie ein genaues Verständnis für künstliche Intelligenz und obendrein ausgeprägte Analysefähigkeiten.
Zunächst muss man sich mit der Funktionsweise der künstlichen Intelligenz auseinandersetzen. Um die eigenen Fähigkeiten zu verbessern, braucht es dann hauptsächlich Übung. Außerdem gibt es einige Online-Kurse, die einem dabei helfen können, sich immer weiter zu verbessern. Ein konkretes Studium existiert für diesen Bereich aktuell jedoch nicht.
Zu den Konzepten zählt man unter anderem Zero-Shot-, Few-Shot- oder Chain-of-Thought-Prompting. Damit bezeichnet man unterschiedliche Herangehensweisen bei der Kommunikation mit einer künstlichen Intelligenz. Die Technik Zero-Shot nutzt man beispielsweise, wenn man auf eine Frage eine direkte Antwort erhalten möchte. Das Chain-of-Thought-Prinzip ist hingegen für komplexe Fragen geeignet. Hier präsentiert man der KI die Frage in mehreren Schritten, um eine differenziertere Antwort zu erhalten.
