Was ist eigentlich Prompt Engineering?

Was ist eigentlich Prompt Engineering?
Inhaltsverzeichnis
Autor:innen
Constance Belmontet
Online Marketing Managerin
Veröffentlicht am
17.10.2023
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Die Kunst des Prompt Engineerings besteht darin, präzise und effektive Anweisungen oder Fragen zu formulieren, um die gewünschten Ergebnisse von der Künstlichen Intelligenz zu erhalten. Es geht also darum, die Texte und Inhalte so zu gestalten, dass die KI bestmögliche Ergebnisse erzielt. Ein wichtiger Begriff in diesem Zusammenhang ist „Prompt“, der sich auf die textbasierte Befehlszeileneingabe bezieht, die bei großen Sprachmodellen, Chatbots oder Text-zu-Bild-Modellen verwendet wird.

Durch das Verfeinern und Anpassen dieser Prompts kann man eine KI dazu bringen, noch kreativer und genauer zu arbeiten. Zum Beispiel könnte man einer Chatbot-KI beibringen, bessere Antworten auf Kundenanfragen zu geben oder einem Sprachmodell beibringen, realistischere Geschichten zu generieren. Prompt Engineering eröffnet Texter:innen und anderen Fachleute im Bereich der generativen KI ganz neue Möglichkeiten.

In diesem Beitrag erfährst du konkret:

  • was GPT und LLM bedeuten,
  • warum Prompt Engineering so wichtig ist,
  • wie Prompt Engineering überhaupt entstanden ist

GPT und LLM – was heisst das genau?

GPT steht für Generative Pre-Trained Transformer und ist eines der Large Language Modelle (LLM) von OpenAI. ChatGPT ist ein LLM in Form eines Chatbots.

Das LLM ist ein leistungsstarkes maschinelles Lernmodell, das darauf trainiert ist, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Diese Modelle basieren in der Regel auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen und verwenden neuronale Netzwerke, um komplexe Aufgaben im Zusammenhang mit natürlicher Sprache zu bewältigen.

Sie haben eine große Anzahl von Parametern und Neuronen in diesen neuronalen Netzwerken. Sie können mehrere Milliarden Parameter haben, was ihnen eine enorme Fähigkeit zur Verarbeitung von Textdaten verleiht.

Beispiele für Large Language Models sind GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) und GPT-4, die von OpenAI entwickelt wurden. Diese Modelle haben aufgrund ihrer Größe und Leistungsfähigkeit erhebliche Aufmerksamkeit und Einsatzmöglichkeiten in der KI-Forschung und -Entwicklung erhalten.

Wie funktioniert das?

Dank Deep Learning-Algorithmen können LLM fast menschenähnliche Texte erstellen – nur mit einem einzigen Satz als Eingabe. Die Möglichkeiten sind endlos – Schriftsteller:innen bekommen neue Inspiration für ihre Werke, Content-Ersteller:innen produzieren automatisch hochwertige Artikel und Übersetzer:innen liefern präzise Übersetzungen. Darüber hinaus könnte diese Technologie auch bei der Erstellung personalisierter Nachrichtenbotschaften oder beim Generieren kreativer Werbetexte zum Einsatz kommen. Kurz gesagt: LLMs haben das Potenzial, die Art und Weise zu revolutionieren, wie Texte erstellt werden.

Im Bereich der Chatbots kommt Conversational Al ins Spiel: Das ist eine Technologie, die die Entwicklung der Bots, die genau genommen nichts anderes als Softwareprogramme sind, überhaupt erst ermöglicht. Die Bots können sich dann auf menschenähnliche Weise mit Menschen unterhalten bzw. schreiben. Anders formuliert: Chatbots sind das Sprachrohr für die Conversational AI.

Warum ist Prompt Engineering so wichtig?

Das Thema Prompting oder Prompt Engineering ist von großer Bedeutung in der Arbeitswelt der Zukunft. Durch die fortschreitende Entwicklung von Language Models wie GPTs wird es immer wichtiger, sicherzustellen, dass die generierte Texte auch die gewünschten Ziele erreichen. Gute Texter:innen müssen daher nicht nur über ein breites Allgemeinwissen und kreative Schreibfähigkeiten verfügen, sondern auch verstehen, wie man korrekte und zielgerichtete Prompts erstellt.

Texter:innen könnten unter anderem für eine Marketingkampagne einen ausdrucksstarken Slogan entwickeln oder für eine technische Anleitung klare und präzise Anweisungen formulieren. In beiden Fällen ist das richtige Prompting entscheidend, um den gewünschten Effekt zu erzielen. Daher sollten Texter:innen stets darauf achten, dass die Prompts die beabsichtigte Botschaft vermitteln und auf die Zielgruppe abgestimmt sind. Durch ein geschicktes Prompt-Engineering kann man sicherstellen, dass die generierten Texte nicht nur geistreich und kreativ sind, sondern auch ihre beabsichtigte Wirkung entfalten.

Ohne qualitativen Input geht es nicht

Die Technologie der generativen KI hat zweifellos das Potenzial, den Schreibprozess zu beschleunigen und kreative Inhalte zu generieren. Dennoch ist es wichtig anzumerken, dass die Qualität der Ergebnisse stark von der Qualität des Inputs abhängt. Ein entscheidender Faktor hierbei ist das sogenannte Prompting. Ein guter Prompt kann dafür sorgen, dass ein LLM oder speziell ChatGPT bessere und zielgerichtetere Antworten liefert.

Ein schlechter Prompt hingegen kann zu enttäuschenden oder sogar irreführenden Ausgaben führen. Es gibt zahlreiche Beispiele auf Social Media, in denen Menschen ihre Unzufriedenheit mit den Leistungen von LLMs ausdrücken. Daher ist es für Texter:innen essenziell, die Kunst des exzellenten Promptings zu beherrschen, um qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen.

Für gute Prompts sollten einer generativen KI unbedingt folgende Punkte mit auf den Weg gegeben werden:

  • Die Zielgruppe des Prompts,
  • wer, was, wo, wann und warum – also die Details,
  • was ist Anlass des Prompts?
  • Welche Absicht oder Intention verfolgt der Prompt Engineer?

Prompt Engineering ist in den letzten Jahren immer wichtiger geworden

Fortschrittliche Sprach- und Bildmodelle wie GPT-3, GPT-4, DALL-E, Stable Diffusion oder Midjourney sind in den letzten Jahren immer häufiger eingesetzt worden. Bei dieser Tätigkeit geht es darum, das volle Potenzial dieser Modelle auszuschöpfen und sie optimal für spezifische Anwendungsfälle zu nutzen. Texter:innen sollten daher ein tiefes Verständnis für die Funktionsweise dieser Modelle entwickeln.

Prompts sind der Knackpunkt für qualitativ hochwertige Inhalte. Wir müssen aber nicht nur wissen, wie man die Ausgabe interpretiert und anpasst, sondern auch durch stetiges Experimentieren lernen und innovative Lösungen für Kundenprojekte finden.

Schreiber:innen sind für KI-Modelle wie der heiße Draht zwischen Mensch und Maschine. 🤖 Sie haben die besondere Fähigkeit, komplexe Aufgabenstellungen effektiv in Prompts umzuwandeln.

Wie ist Prompt Engineering überhaupt entstanden?

Aus Fehlern lernt man bekanntlich: Weil KI-Systeme eine bessere Kommunikation brauchten, wurde Prompt Engineering geboren.💡

Der Prozess der Prompt-Optimierung hat sich dann im Laufe der Zeit herauskristallisiert und war entscheidend für die Ergebnisse, die erzielt werden konnten. Alles hing davon ab, was über die Befehlszeilenschnittstelle als Aufgabenbeschreibung und Anweisungen verschickt wurde.

Der Schlüssel liegt also darin, die KI so zu programmieren, dass sie versteht, was getan werden muss und auch alle nötigen Informationen und den Kontext bekommt. Denn dann liefern die Ergebnisse genau das, was Anwender:innen wollen – und sind äußerst nützlich. Beim Prompt Engineering wird es voraussichtlich, weiterhin rasant vorangehen.

Welche grundlegenden Prinzipien verfolgt Prompt Engineering?

Das Prompt-Engineering entscheidet darüber, ob eine Aufgabe allgemein oder spezifisch ist und in welchem Zusammenhang sie ausgeführt werden soll. Je besser diese Punkte beschrieben sind, desto besser funktioniert die generative Künstliche Intelligenz – denn über den Prompt erhält sie ihre Auftragsbeschreibungen und Befehle.

Wichtig: Für ein optimales Prompt-Engineering müssen die technischen Möglichkeiten, Entscheidungsprozesse, die grundlegenden Designmuster, aber auch die Grenzen und Schwächen der KI transparent sein.

Wenn es um Prompt Engineering geht, lautet die Devise: Präzision und eindeutige Formulierung sind das A und O. Aber nicht nur einzelne Eingaben sollten optimiert werden – auch Serien mehrerer hintereinander folgender Anweisungen können helfen, den Output der KI zu perfektionieren.

Welche Verfahren und Konzepte gibt es beim Prompting?

Wie oben beschrieben, bewegt sich das Prompt-Engineering in einem dynamischen Umfeld. Mit jedem veröffentlichten neuen KI-Modell entstehen teils neue oder angepasste Techniken und Verfahren.

Mit dem Chain-of-Thought Prompting geben wir der KI Anweisungen und sie erklärt uns dann Schritt für Schritt, wie sie zu einer finalen Antwort kommt. Und das Beste: Dadurch erzielen Sprachmodelle bei logischen Schlussfolgerungen, vernunftbasierter Argumentation und anderen Aufgaben bessere Ergebnisse. 🤩

In Puncto Strukturierung der Eingaben werden unterschiedliche Verfahren eingesetzt. Eine Eingabe könnte z. B. unstrukturiert sein und keinem besonderen Schema folgen. Ein einziger Satz wäre ausreichend. Ist eine Eingabe hingegen strukturiert, ist diese nach einem bestimmten Muster aufgebaut. Die Aufgabenstellung wird in mehrere Sätze aufgeteilt. Vorgegeben ist, wie sich die KI verhalten soll, um welches Thema es geht, für welche Zielgruppe das Ergebnis gedacht ist und wie genau die Antwort sein soll.

Wie sich eine KI verhalten soll? Diese Aufforderung nennt man Role Prompting. Hier wird vorgegeben, welche „Denkweise“ oder Rolle die KI einnehmen soll oder welchen Stil, welche Ausdrucksweise oder welche Verhaltensweise die KI nutzen soll. Durch die Implementierung von rollenbasiertem Prompt Engineering gehen wir einen Schritt in Richtung Entwicklung verantwortungsvoller KI-Systeme. Es stellt sicher, dass KI-generierte Inhalte relevant, genau und auf das beabsichtigte Thema ausgerichtet bleiben. Es trägt dazu bei, das Potenzial der KI zu minimieren, unangemessene oder schädliche Reaktionen hervorzurufen, und trägt so zu einer sichereren KI-Umgebung bei.

Innerhalb des Prompt-Engineerings entstehen häufig Prompt-Bibliotheken, die anschließend fortlaufend gepflegt und eingesetzt werden. Es handelt sich dabei um Sammlungen von Eingaben, die für bestimmte Modelle oder Aufgabenstellungen optimale Ergebnisse liefern können. Im Bedarfsfall kann dann auf die bereits in den Bibliotheken vorhandenen Anweisungen zurückgegriffen werden – eine neue Eingabe ist nicht nötig. So spart man Aufwand und Zeit bei der Erstellung eines optimalen Prompts.

Welche Vorteile ergeben sich noch durch den Einsatz von Prompt Engineering?

Prompt Engineering ist auf dem Vormarsch und bietet viele Vorteile. 🤩 Die Künstliche Intelligenz liefert bestmögliche Ergebnisse, z. B. beim Einsatz von Chatbots und verhindert missverständliche Anweisungen, wenn der Input eindeutig angelegt wurde. Bei Zeitersparnis punktet es: Es vereinfacht und beschleunigt die Kommunikation mit der KI und ermöglicht sogar das Erledigen komplexer Aufgabenstellungen – Unternehmen freuen sich über einen Wettbewerbsvorteil!

Fazit: Prompt Engineering kann durch präzise und gut formulierte Sprachbefehle die Qualität des Outputs erheblich verbessern

Prompt Engineering bedeutet Fortschritt und Effizienz auf höchstem Niveau. KI ist mittlerweile Teil des gesellschaftlichen Lebens geworden und das Potenzial an digitalen Abläufen wird immer größer. Chatbots finden sich in zahlreichen Bereichen, besonders im Kundenservice sind sie nicht mehr wegzudenken.

Durch Prompt Engineers können diese KI-basierten Prozesse, z. B. im Bereich der Chatbots, einfach und effizient kontrolliert und somit das volle Potenzial der Software ausgeschöpft werden.

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Die Kunst des Prompt Engineerings besteht darin, präzise und effektive Anweisungen oder Fragen zu formulieren, um die gewünschten Ergebnisse von der Künstlichen Intelligenz zu erhalten. Es geht also darum, die Texte und Inhalte so zu gestalten, dass die KI bestmögliche Ergebnisse erzielt. Ein wichtiger Begriff in diesem Zusammenhang ist „Prompt“, der sich auf die textbasierte Befehlszeileneingabe bezieht, die bei großen Sprachmodellen, Chatbots oder Text-zu-Bild-Modellen verwendet wird.