Was sind Prompts?
Eingabeaufforderungen spielen eine wichtige Rolle bei der Kommunikation und Der Leitung des Verhaltens großer Sprachmodelle (LLMs) AI. Sie dienen als Eingaben oder Abfragen, die Benutzer bereitstellen können, um bestimmte Antworten von einem Modell zu erzwischen.
Die Subtilität der Eingabeaufforderung
Effektives Eingabeaufforderungsdesign ist unerlässlich, um die gewünschten Ergebnisse mit LLM AI-Modellen zu erzielen. Prompt Engineering, auch als Prompt-Design bezeichnet, ist ein aufstrebendes Feld, das Kreativität und Aufmerksamkeit auf Details erfordert. Es umfasst das Auswählen der richtigen Wörter, Ausdrücke, Symbole und Formate, die das Modell beim Generieren von qualitativ hochwertigen und relevanten Texten leiten.
Wenn Sie bereits mit ChatGPT experimentiert haben, können Sie sehen, wie sich das Verhalten des Modells basierend auf den von Ihnen bereitgestellten Eingaben erheblich ändert. Die folgenden Eingabeaufforderungen erzeugen beispielsweise sehr unterschiedliche Ausgaben:
Please give me the history of humans.
Please give me the history of humans in 3 sentences.
Die erste Eingabeaufforderung erzeugt einen langen Bericht, während die zweite Eingabeaufforderung eine präzise Antwort erzeugt. Wenn Sie eine Benutzeroberfläche mit begrenztem Platz erstellen, wäre die zweite Eingabeaufforderung für Ihre Anforderungen besser geeignet. Weiteres verfeinertes Verhalten kann erreicht werden, indem der Eingabeaufforderung noch mehr Details hinzugefügt werden, aber es ist möglich, zu weit zu gehen und irrelevante Ausgaben zu erzeugen. Als Eingabeaufforderungsingenieur müssen Sie das richtige Gleichgewicht zwischen Spezifität und Relevanz finden.
Wenn Sie direkt mit LLM-Modellen arbeiten, können Sie auch andere Steuerelemente verwenden, um das Verhalten des Modells zu beeinflussen. Sie können z. B. den temperature Parameter verwenden, um die Zufälligkeit der Ausgabe des Modells zu steuern. Andere Parameter wie Top-k, Top-p, Häufigkeitsstrafe und Anwesenheitsstrafe beeinflussen auch das Verhalten des Modells.
Prompt Engineering: eine neue Karriere
Aufgrund der menge an Kontrolle, die vorhanden ist, ist prompt engineering eine wichtige Fähigkeit für alle, die mit LLM AI-Modellen arbeiten. Es ist auch eine Fähigkeit, die sehr gefragt ist, da mehr Organisationen LLM AI-Modelle einführen, um Aufgaben zu automatisieren und die Produktivität zu verbessern. Ein guter Eingabeaufforderungstechniker kann Organisationen helfen, ihre LLM-KI-Modelle optimal zu nutzen, indem Sie Eingabeaufforderungen entwerfen, die die gewünschten Ausgaben erzeugen.
Werden Sie ein hervorragender Prompt-Techniker mit Semantic Kernel
Der semantische Kernel ist ein wertvolles Tool für das Prompt Engineering, da es Ihnen ermöglicht, mit verschiedenen Eingabeaufforderungen und Parametern über mehrere verschiedene Modelle hinweg mit einer gemeinsamen Schnittstelle zu experimentieren. Auf diese Weise können Sie die Ausgaben verschiedener Modelle und Parameter schnell vergleichen und aufforderungen durchlaufen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
Sobald Sie mit dem Prompt Engineering vertraut sind, können Sie auch den semantischen Kernel verwenden, um Ihre Fähigkeiten auf reale Szenarien anzuwenden. Indem Sie Ihre Eingabeaufforderungen mit systemeigenen Funktionen und Connectors kombinieren, können Sie leistungsstarke KI-basierte Anwendungen erstellen.
Schließlich erleichtert Ihnen die integrationsfreundliche Semantikkerne in Visual Studio Code auch die Integration von Prompt Engineering in Ihre vorhandenen Entwicklungsprozesse.
- Erstellen Sie Prompts direkt in Ihrem bevorzugten Code-Editor.
- Schreiben Sie Tests für sie mithilfe ihrer vorhandenen Testframeworks.
- Und stellen Sie sie mithilfe Ihrer vorhandenen CI/CD-Pipelines in der Produktion bereit.
Weitere Tipps für ein promptes Engineering
Das Werden eines qualifizierten Prompttechnikers erfordert eine Kombination aus technischem Wissen, Kreativität und Experimenten. Hier sind einige Tipps für Excel im Prompt Engineering:
- Grundlegendes zu LLM AI-Modellen: Gewinnen Sie ein tiefes Verständnis dafür, wie LLM-KI-Modelle funktionieren, einschließlich ihrer Architektur, Schulungsprozesse und des Verhaltens.
- Domänenwissen: Erwerben Sie domänenspezifische Kenntnisse, um Aufforderungen zu entwerfen, die den gewünschten Ausgaben und Aufgaben entsprechen.
- Experimentieren: Erkunden Sie verschiedene Parameter und Einstellungen, um Eingabeaufforderungen zu optimieren und das Verhalten des Modells für bestimmte Aufgaben oder Domänen zu optimieren.
- Feedback und Iteration: Analysieren Sie kontinuierlich die vom Modell generierten Ausgaben und iterieren Sie auf Aufforderungen basierend auf Benutzerfeedback, um ihre Qualität und Relevanz zu verbessern.
- Bleiben Sie auf dem neuesten Stand: Halten Sie mit den neuesten Fortschritten in prompten Engineeringtechniken, Forschungen und bewährten Methoden auf dem Laufenden, um Ihre Fähigkeiten zu verbessern und auf dem Gebiet zu bleiben.
Prompt Engineering ist ein dynamisches und sich entwickelndes Feld, und qualifizierte Prompt-Ingenieure spielen eine entscheidende Rolle bei der effektiven Nutzung der Fähigkeiten von LLM AI-Modellen.