Lernen Sie das Konzept des KI-Prompt-Engineering kennen. Sie müssen verstehen, wie Sie die richtigen Fragen stellen, um die gewünschten Ergebnisse mit Text-zu-Text- oder Text-zu-Bild-Systemen für künstliche Intelligenz wie ChatGPT oder DALL-E 2 zu erzielen. Das Potenzial dieser Instrumente legt nahe, dass diejenigen, die solche Fragen stellen Fragen werden an Bedeutung gewinnen, wenn sie im kommerziellen Bereich zur Standardpraxis werden.
Angesichts dieser Einsicht können wir jetzt Zeuge des Aufstiegs des gefragtesten Berufs der Zukunft werden: schnelle Ingenieure.
Was ist KI-Prompt-Engineering?
KI-Prompt-Engineering bezieht sich auf die Praxis, Prompts zu verwenden, um das gewünschte Ergebnis mit einem KI-Tool zu erzielen. Eine Eingabeaufforderung kann alles sein, von einem einzelnen Wort bis hin zu einer ganzen Anweisung oder einem Codeblock. Die Verwendung von Fragen als Eingabeaufforderungen ist eine menschliche Innovation. Die Verwendung von Eingabeaufforderungen, um ein KI-Modell so zu schulen, dass es die erforderlichen Ergebnisse liefert, wenn es einen bestimmten Job erhält, ist vergleichbar damit, einer Person einen Ausgangspunkt für das Schreiben eines Aufsatzes zu geben. Ähnlich wie ein menschlicher Autor einen Aufsatz beginnen kann, könnte ein KI-Modell eine Frage annehmen und daraus ein fertiges Stück entwickeln.
Was ist eine Aufforderung? Denken Sie daran, dass Text die Schlüsselschnittstelle für die meisten generativen KI-Modelle ist, um mit ihren Benutzern zu kommunizieren. Dem Modell kann gesagt werden, was zu tun ist, indem Befehle in eine Textschnittstelle eingegeben werden. Die Eingabeaufforderung des Modells ist die allgemeine Richtung, die Sie ihm geben. DALLE-2 und Stable Diffusion, zwei Modelle der künstlichen Intelligenz, die zur Generierung von Bildern verwendet werden, reagieren hauptsächlich auf Beschreibungen des gewünschten Ergebnisses. Sowohl GPT-3 als auch ChatGPT sind Beispiele für LLMs, bei denen die Eingabeaufforderung alles sein kann, von einer einfachen Frage (z. B. „Wer ist der Präsident der Türkei?“) bis hin zu einem schwierigen Problem mit mehreren Fakten (beachten Sie, dass Sie sogar eine CSV-Datei eingeben können). mit Rohdaten als Teil der Eingabe). Vielleicht halten Sie „Erzähl mir einen Witz“ auch für eine recht vage Aufforderung.
KI-Prompt-Engineering beinhaltet das Entwerfen und Generieren von Eingabedaten für KI-Modelle, um ihnen beizubringen, wie eine bestimmte Aktivität ausgeführt wird. Die Daten müssen korrekt eingegeben und formatiert sein, damit das Modell sie lesen und daraus lernen kann. Das KI-Prompt-Engineering zielt darauf ab, qualitativ hochwertige Trainingsdaten zu generieren, die es dem KI-Modell ermöglichen, zuverlässige Vorhersagen und Urteile zu generieren. Es ist eine entscheidende Phase, um KI-Technologien zum Leben zu erwecken.
Die GPT-2- und GPT-3-Sprachmodelle sind bedeutende KI-Prompt-Engineering-Fortschritte. Multitasking-Prompt-Engineering, bei dem viele Datensätze zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet wurden, hat sich bei neuen Aufgaben im Jahr 2021 gut bewährt. Sprachmodelle haben sich als genauer erwiesen, wenn sie mit Fällen konfrontiert werden, die eine Reihe von Argumenten erfordern. Die Formulierung in der Aufforderung (z. B. „Lassen Sie uns Schritt für Schritt nachdenken“), die zum logischen Fortschreiten anregt, kann die Effizienz eines Sprachmodells beim Lösen von Problemen erhöhen, die mehrere logische Schritte durch Zero-Shot-Lernen erfordern. Die allgegenwärtige Zugänglichkeit dieser Ressourcen kann mehreren Open-Source-Notebooks und von der Community geleiteten Aktivitäten zur Bildsynthese zugeschrieben werden.
Im Jahr 2022 wurden viele Modelle für maschinelles Lernen der Öffentlichkeit zugänglich gemacht, darunter DALL-E, Stable Diffusion und Midjourney. Die Fähigkeit dieser Modelle, Wortaufforderungen als Eingabe zu verwenden und relevante Bilder auszugeben, hat einen neuen Sektor der KI-Aufforderungstechnik geschaffen, der als Text-zu-Bild-Aufforderung bezeichnet wird. Obwohl diese Technologie weit verbreitet ist, stoßen viele Benutzer immer noch auf Hindernisse für den Erfolg; wir geben ein paar Vorschläge für diese Leute.
KI-Prompt-Engineering-Leitfaden
Wenn Sie wissen, wie Sie diese neuen breiten und leistungsstarken generativen Modelle anregen, können Sie sie alles generieren lassen, von großartigen Geschichten über atemberaubende Grafiken bis hin zu einzigartigen Funktionen wie einer Textzusammenfassung oder einem automatischen Videobearbeitungstool.
Die Bestandteile einer Eingabeaufforderung:
- Anweisungen
- Frage
- Eingabedaten
- Beispiele
Alle diese Komponenten müssen richtig gemischt werden, damit das KI-Prompt-Engineering erfolgreich ist.
Also, wie schreibt man eine gute Aufforderung? Im Folgenden finden Sie einige Vorschläge zur Verbesserung des KI-Prompt-Engineerings:
- Stellen Sie sicher, dass das # oder ” die Anweisungen vom Kontext in der Eingabeaufforderung trennt.
Verwenden Sie es nicht wie folgt:
Schreiben Sie den folgenden Text um
{Text Eingabe}
Es ist besser, eine Eingabeaufforderung wie diese einzugeben:
Schreiben Sie den folgenden Text um
“””
{Text Eingabe}
“””
- Um das gewünschte Ziel, Länge, Struktur, Stil usw.
Verwenden Sie es nicht wie folgt:
Schreiben Sie einen Aufsatz über KI
Es ist besser, eine Eingabeaufforderung wie diese einzugeben:
Schreiben Sie offiziell einen 500-Wörter-Aufsatz über KI, der sich auf die Auswirkungen auf das Geschäft konzentriert
- Verwenden Sie ein Beispiel, um Ihre Ziele zu erläutern.
Verwenden Sie es nicht wie folgt:
Geben Sie mir eine Domain-Idee
Es ist besser, eine Eingabeaufforderung wie diese einzugeben:
Geben Sie mir eine Domain-Idee wie techbriefly.com mit Schlüsselwörtern darin und erklären Sie den Zweck der Website
- Seien Sie direkt und prägnant, wenn Sie Ihre Bedürfnisse angeben. Vereinfachen Sie Ihre Sprache und schneiden Sie den Flaum heraus.
Verwenden Sie es nicht wie folgt:
Erklären Sie mir kurz die Geschichte der KI und erwähnen Sie historische Ereignisse in den Köpfen des Lesers.
Es ist besser, eine Eingabeaufforderung wie diese einzugeben:
Erklären Sie kurz und eingängig die Geschichte der KI
- Insbesondere bei der Verwendung von Text-zu-Bild-KI-Techniken ist es wichtig, so anschaulich wie möglich zu sein und das geeignete Thema/Format auszuwählen.
- Fügen Sie den Text-zu-Bild-KI-Programmen einige Beispielbilder hinzu.
Obwohl KI-Modelle ständig verbessert werden, kann es immer noch schwierig sein, die genauen erforderlichen Ergebnisse zu erhalten. Während sich dies verbessert, ist auch ein schnelles KI-Engineering erforderlich, bevor diese massiven Modelle ihr volles Potenzial entfalten können. Lassen Sie uns dann einige reale Beispiele untersuchen.
Beispiele für schnelles Engineering
Hier sind einige der Prompt-Engineering-Beispiele:
Wie Sie aus dem obigen Beispiel ersehen können, haben wir einen Aufsatz, der versucht, das Problem zu klären, indem er verschiedene Themen mit raschen Änderungen berührt.
Wie Sie sehen können, konnten wir im zweiten Beispiel ein Ergebnis liefern, indem wir an der Eingabeaufforderung abtasteten; Im ersten Beispiel konnten wir jedoch nicht einmal einen Domänennamen erhalten.
Die Eingabeaufforderung lautet im Beispiel links „Zeichnen Sie einen Menschen in einem Büro“ und im Beispiel rechts „Zeichnen Sie einen Menschen in einem Büro, während er auf einen PC schaut“. Wie Sie sehen können, obwohl das Beispiel auf der linken Seite nur wenig Aufschluss über die Büroumgebung gibt, hat uns die Definition der Eingabeaufforderung geholfen, bessere Ergebnisse zu erzielen.
Es könnte schwierig sein, einen anständigen Prompt zu schreiben, da es sowohl eine klare und prägnante Sprache als auch ein Verständnis für den Zweck des Prompts erfordert. Eine gute Aufforderung sollte klar, offen und explizit sein; Die Antwort sollte genügend Details enthalten, um zu verstehen, was gefragt wird und welche Antwort beabsichtigt ist. Es lässt auch Raum für Interpretationen und originelle Gedanken.
Eine gute Aufforderung sollte auch faszinierend, relevant und ansprechend für die Zielgruppe sein. Der Kontext und Zweck der Eingabeaufforderung sollte ebenfalls im Auge behalten werden.
Insgesamt hängt es von der Schwierigkeit der Arbeit oder der Botschaft ab, die Sie auszudrücken versuchen, aber mit ein wenig Erfahrung und viel Liebe zum Detail kann jeder eine starke Aufforderung erstellen.
Eine Aufforderung sollte im Einklang mit der aktuellen Stelle, dem Thema oder dem Studienziel stehen. Es sollte geplant werden, die Daten zu erheben, die erforderlich sind, um die beabsichtigten Ergebnisse zu erzielen. Eine durchdachte Eingabeaufforderung kann sicherstellen, dass die gesammelten Informationen für das beabsichtigte Ziel relevant und hilfreich sind.
Source: KI-Prompt-Engineering: Master Guide
