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AI und Sie #3: Wollen Sie einen Job als Prompt-Ingenieur?

Hallo Abonnent,

Haben Sie schon einmal eine Karriere als KI-Chef, auch Prompt Engineer genannt, in Betracht gezogen? Das ist kein typischer Entwicklungs-/Ingenieursjob. Ähnlich wie bei einem Chefkoch braucht es jemanden, der die richtigen Zutaten, Werkzeuge und das richtige Timing hat.

Der CEO von OpenAI, Sam Altman, hat die Bedeutung von Prompt-Ingenieuren hervorgehoben und bezeichnet das Schreiben von Prompts für Chatbot-Personas als "eine Fähigkeit mit erstaunlich hoher Hebelwirkung". Mit dem unglaublichen Aufstieg der generativen KI wird dies einer der begehrtesten Jobs im Tech-Bereich sein.

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https://skimai.com/what-is-prompt-engineering/

Was ist Prompt Engineering?

Prompt-Engineering, ein Teilbereich der KI, konzentriert sich auf die Erstellung optimierter Prompts für NLP-basierte KI-Systeme. Dabei geht es um die Entwicklung von Abfragen oder Eingaben, die die KI-Antworten so steuern, dass sie genaue, relevante und wertvolle Ergebnisse liefern.

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Das Prompt-Engineering-Rezept

Im Bereich des Prompt-Engineering könnte man eine passende Analogie zum Kochen ziehen: Das richtige "Rezept" für die Erstellung effektiver Prompts zu finden, ist entscheidend für den Erfolg von KI-Systemen. Genau wie beim Kochen spielen die Zutaten (Worte), die Utensilien (Techniken) und das Timing (Reihenfolge der Anweisungen) eine entscheidende Rolle für das Ergebnis.

Die Aufgaben eines prompten Ingenieurs

Der Aufstieg dieser KI-Systeme macht den Weg frei für eine neue berufliche Rolle: ein Prompt-Ingenieur. Ein Prompt-Ingenieur ist ein Fachmann, der sich auf die Entwicklung und Optimierung von Prompts für KI-Systeme spezialisiert hat. Prompt-Ingenieure verfügen über eine einzigartige Kombination von Fähigkeiten, einschließlich Fachwissen in KI, NLP, Linguistik und domänenspezifischem Wissen. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, Prompts zu erstellen und zu verfeinern, die KI-Systeme dabei unterstützen, genaue, relevante und kontextgerechte Antworten zu generieren.

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Wie Sprachmodelle funktionieren

KI-Sprachmodelle werden anhand großer Mengen von Textdaten trainiert, um menschenähnliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Der Trainingsprozess umfasst zwei Hauptschritte: das Vortraining, bei dem das Modell lernt, das nächste Wort in einem Satz vorherzusagen, und die Feinabstimmung, bei der das Modell verfeinert wird, um bestimmte Aufgaben zu erfüllen. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Tokenisierung, bei der der Text in kleinere Einheiten, so genannte Token, zerlegt wird, die vom Modell verarbeitet werden.

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Die Bedeutung von Aufforderungen in Sprachmodellen

Prompts dienen Sprachmodellen in mehrfacher Hinsicht als wichtige Orientierungshilfe. Erstens legen sie den Kontext für die Antwort des Modells fest und stellen sicher, dass die Ausgabe relevant und auf die Absicht des Benutzers abgestimmt ist. Zweitens kann der Benutzer durch die Formulierung spezifischer Aufforderungen die Art der vom Modell generierten Informationen steuern, z. B. das Format, die Länge oder den Inhalt.

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https://skimai.com/role-of-prompts-in-gpt-and-ai-language-models/

Anwendungen von Advanced Prompt Engineering

Mit der Weiterentwicklung des Prompt-Engineering werden seine Auswirkungen auf verschiedene Branchen immer deutlicher. Durch die Erstellung effektiver Prompts, die KI-Systeme steuern, können Entwickler Anwendungen erstellen, die genauere und kontextbezogene Ergebnisse liefern, was zu höherer Effizienz und Benutzerzufriedenheit führt.

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https://skimai.com/the-future-of-prompt-engineering-and-its-potential-applications/

Schritt-für-Schritt-Anleitung für ChatGPT

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