Was ist Prompt-Engineering?

Die heutige Technologie hat Millionen von Veränderungen in unserem Leben bewirkt. Eine dieser Veränderungen ist das Aufkommen von Prompt Engineering. Für die meisten von uns ist das ein neuer Begriff. Wenn Sie auch noch nichts davon gehört haben, sind Sie hier genau richtig. Dieser Artikel ist ein perfekter Leitfaden für Sie, um zu erfahren, was Prompt Engineering ist. Außerdem erfahren Sie mehr über Prompt Engineering, wie beispielsweise Prompt Engineering funktioniert und die Prompt Engineering Beispiele.

Was ist Prompt-Engineering?

Lesen Sie diesen Artikel bis zum Ende, um detailliert zu erfahren, was Prompt Engineering ist.

Schnelle Antwort

Prompt Engineering ist der Prozess des Entwerfens und Verfeinerns von Eingabeaufforderungen oder Eingaben, die in maschinelle Lernmodelle oder Verarbeitungssysteme für natürliche Sprache eingespeist werden können. Das Ziel des Prompt Engineering ist es, qualitativ hochwertige und effektive Prompts zu generieren, die genaue und wünschenswerte Ausgaben von diesen Systemen erzeugen können.

Was ist Prompt-Engineering?

Prompt Engineering wird auch als Aufforderung bezeichnet. Dieser Begriff wird verwendet, um die zu definieren Konzept, mit einem KI-System zu sprechen, wie ChatGPT oder DALL-E, Und eine erforderliche Antwort erhalten. Eine Eingabeaufforderung kann eine Anweisung, ein Codeblock oder einfach eine Folge von Wörtern sein.

• Es ist ein Prozess des Entwerfens und Erstellens von Eingabeaufforderungen oder Eingabedaten für die KI-Modelle, um sie anzuweisen, eine bestimmte Aufgabe auszuführen.
• Dazu gehört die Erstellung einer richtiger Datensatz und es so zu formatieren, dass es vom Modell verstanden und gelernt werden kann.
• Die erfolgreichste Entwicklung des KI-Prompt-Engineering umfasst die Sprachmodell GPT-2 und GPT-3.

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Wie funktioniert Prompt Engineering?

Wie bereits erwähnt, arbeitet Prompt Engineering mit der Anweisungsfolgende Modelle. Sie werden mit einem vordefinierten Eingabeaufforderungsformat geschult, das gut funktioniert und besser auf die Aufgabenausführung abgestimmt ist. Eine Eingabeaufforderung kann Anweisungen, Fragen, Eingabedaten oder Beispiele enthalten. Eine erfolgreiche KI-Eingabeaufforderung funktioniert, wenn all diese Elemente richtig kombiniert werden. Unten sind technische Leitfäden aufgeführt, die Ihnen helfen können, zu verstehen, wie es funktioniert.

• Struktur formatieren mit so vielen besonderen, beschreibenden und winzigen Details wie möglich, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Anstatt beispielsweise zu schreiben – Schreiben Sie einen Aufsatz über KI, können Sie die Aufforderung schreiben als – Formell einen Aufsatz mit 500 Wörtern schreiben, der sich auf seine Auswirkungen auf das Geschäft konzentriert.
• Erläutern Sie, was Sie erwarten Beispiele. Wenn Sie beispielsweise über Mikroprozessoren schreiben möchten, geben Sie nicht einfach – Geben Sie mir die Definition eines Mikroprozessors ein, sondern schreiben Sie die Eingabeaufforderung wie folgt: – Geben Sie mir die Definition von a Mikroprozessor, seine Typen sowie Vor- und Nachteile.
• Die Aufforderung sollte sein klar und kurz ohne unnötige Worte. Zum Beispiel funktioniert die Eingabe – Erklären Sie den Unterschied zwischen IPv4 und IPv6 kurz mit Beispielen gut als tippen- Erklären Sie den Unterschied zwischen IPv4 und IPv6, seine Geschichte, Paketstruktur und Beispiele.
• Hochladen Bilder wie für Text-zu-Bild-KI-Tools erforderlich.
• Sei besonders mit Ihren Inhalten speziell, während Sie Text-zu-Bild-KI-Tools verwenden, und wählen Sie das richtige Thema.
• Stellen Sie sicher, dass die Anweisungen vor dem Kontext stehen und trennen Sie sie mit # oder “. Geben Sie die Eingabeaufforderung beispielsweise wie folgt ein:

 {Text Eingabe} 

Wir hoffen, dass diese Erklärung und Tipps und Tricks alle Ihre Zweifel bezüglich des Prompt Engineering Guide und der Funktionsweise von Prompt Engineering ausgeräumt haben. Lassen Sie uns nun einen Blick darauf werfen, warum schnelles Engineering für die KI-Revolution wichtig ist.

Warum Prompt Engineering für die KI-Revolution wichtig ist?

Wir haben einige Gründe aufgeschrieben, die sehr gut erklären, warum schnelles Engineering für die KI-Revolution wichtig ist.

• Vermeiden versehentlicher Ergebnisse: KI-Systeme, die auf schlecht gestaltete Eingabeaufforderungen trainiert wurden, können zu unerwünschten Konsequenzen führen. Beispielsweise könnte ein KI-System, das darauf trainiert ist, Bilder von Stiften zu identifizieren, alle verschiedenen Farbstifte als Stifte klassifizieren und uns daher nicht so genaue Ergebnisse liefern.
• Steigerung von Effizienz und Genauigkeit: Es hilft KI-Systemen, auf mehreren und repräsentativen Datensätzen zu trainieren. Dies führt zur Überwindung von Situationen wie Overfitting, bei denen das KI-System bei Trainingsdaten hervorragend ist, bei Testdaten jedoch versagt.
• Verantwortungsbewusste KI fördern: Dieses Konzept lässt KI-Systeme ethische Grundsätze und menschliche Werte in einer Linie abschließen.

Dies waren einige der Punkte, die wir zusammengestellt hatten, um die Frage zu beantworten, warum es für die KI-Revolution wichtig ist. Lesen Sie weiter, um Beispiele und Vorteile dieses Konzepts zu erfahren.

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Beispiele für schnelles Engineering

Die Weiterentwicklung von KI-Modellen mit Hilfe von Prompt Engineering ist atemberaubend. Wir haben Ihnen einige Beispiele zusammengestellt, die unten aufgeführt sind.

• Zuerst war das Text-zu-Text mit Sprachmodelle wie BERT, GPT-3, und andere.
• Zweitens waren die Text-to-Image-KI-Modelle wie MidJourney, DALL-E, Imagen, Und StableDiffusion.
• Das nächste Beispiel sind die von Google entwickelten Text-to-Video-KI-Modelle Imagen Video und Metas Make-A-Video.
• Google Research Lab hat ein weiteres Beispiel gesetzt, indem es Text-to-3D mithilfe von 2D Diffusion namens the erstellt hat DreamFusion.

Dies waren einige der prompten Engineering-Beispiele. Kommen wir nun zu den Vorteilen des Prompt Engineering.

Vorteile von Prompt Engineering

Nachfolgend sind die Vorteile von Prompt Engineering in den folgenden Bereichen aufgeführt:

• Finanzen: Es wird von Finanzinstituten für ihre Chatbots verwendet, um Kontoaktualisierungen bereitzustellen, bei Finanztransaktionen zu helfen und Kontoanfragen zu bearbeiten.
• E-Commerce: Genau wie der Finanzsektor spielt er auch hier eine wichtige Rolle. Online-Shopping-Websites verwenden Chatbots, um ihren Kunden zu antworten, ihre Präferenzen basierend auf dem Suchverlauf zu empfehlen und Bestellungen zu bearbeiten.
• Gesundheitspflege: Viele Organisationen des Gesundheitswesens verwenden Chatbots, um Patienten den Zugriff auf ihre Gesundheitsinformationen zu ermöglichen, Antworten auf ihre Fragen zu erhalten und Termine zu vereinbaren.
• Kundendienst: Die meisten Unternehmen in verschiedenen Bereichen verwenden Chatbots, um Kundenanfragen zu bearbeiten, sofortigen Support zu leisten und Wartezeiten zu verkürzen.

So erweist sich dieses Konzept in vielerlei Hinsicht als vorteilhaft. Wir haben nur einige für Sie aufgelistet, damit Sie sie verstehen können.

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Wir hoffen, dass Sie davon erfahren haben was ist prompt engineering. Zögern Sie nicht, uns mit Ihren Fragen und Vorschlägen über den Kommentarbereich unten zu kontaktieren. Teilen Sie uns auch mit, über welches Thema Sie in unserem nächsten Artikel erfahren möchten.