Wie man Verständnis durch Prompt Engineering kodiert

Stellen Sie sich vor, Sie erstellen ein Computerprogramm. Als Architekt der digitalen Welt kodieren Sie nicht einfach nur Funktionen, sondern Sie kodieren ein Verständnis, Sie schaffen einen virtuellen Rahmen, um mit den Nutzern auf eine bestimmte Weise zu interagieren. Diese Vorstellung von der Erstellung eines Programms ist nicht allzu weit von dem entfernt, was in der modernen dialogorientierten KI geschieht, wenn wir uns an schnelles Engineering.

Prompt Engineering mit großen Sprachmodellen (LLMs) wie ChatGPT und Googles Barde ist ein wesentlicher, aber oft übersehener Aspekt dieser leistungsstarken KI-Werkzeuge. Er ist so etwas wie die Bühne für einen KI-gestützten Dialog, der dem Gespräch mit den Computern eine erste Richtung gibt. Wenn Sie mit einem LLM in Kontakt treten, ist Ihre erste Aufforderung Ihr erster Schritt in die weite Landschaft der Möglichkeiten, die diese Modelle bieten. Auf diese Weise können Sie Erwartungen festlegen, das Gespräch lenken und vor allem die Antwort der KI gestalten.

In diesem Blog befassen wir uns mit der Macht der Eingabeaufforderungstechnik und der Bedeutung der Kodierung eines typischen Beispiels, einer Denkweise und möglicher Antworten in Ihren ersten Eingabeaufforderungen. Das Verständnis dafür kann Nutzern helfen, Token zu sparen, ihren KI-Assistenten zu konditionieren und besser zu wissen, was möglich ist. Genau wie die frühen nicht-visuellen Computerprogramme kann ein gut ausgearbeiteter Prompt als Kompass dienen, der in dem riesigen Meer der KI-gestützten Konversation die richtige Richtung weist.

Die Macht der Kodierung eines typischen Beispiels

Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, jemandem ein neues Konzept beizubringen. Was tun Sie? Sie könnten die Idee in abstrakten Begriffen erklären, aber höchstwahrscheinlich werden Sie ein typisches Beispiel anführen, um das Konzept zu veranschaulichen. Ein Beispiel liefert den Kontext, beleuchtet das Abstrakte und macht das Unbekannte vertraut. Wenn es um künstliche Intelligenz geht, insbesondere im Bereich der Souffleurtechnik, gilt dasselbe Prinzip.

Wenn wir in unserer ersten Aufforderung ein typisches Beispiel nennen, vermitteln wir der KI eine klare Vorstellung davon, was wir wollen. Dies ist besonders wertvoll, wenn es um die Bearbeitung komplexer Anfragen oder Aufgaben geht. Nehmen wir ein Szenario, in dem unsere KI bei der Erstellung eines Geschäftsvorschlags helfen soll. Statt einer vagen Anweisung wie "Entwirf einen Geschäftsvorschlag" können wir ein typisches Beispiel geben: "Entwerfen Sie ein Geschäftsangebot, das demjenigen ähnelt, das wir letztes Jahr für ABC Corp. erstellt haben. Hier kodieren wir ein typisches Beispiel in die erste Aufforderung und geben der KI eine klare Richtung vor.

Der Schlüssel dazu ist die Spezifität. Indem wir der KI ein konkretes Beispiel vorgeben, mit dem sie arbeiten kann, erhöhen wir die Chancen, die gewünschte Ausgabe zu erhalten. Außerdem hilft uns diese Methode, Token zu sparen - jedes Wort oder jede Information, die wir in der Eingabeaufforderung angeben, verwendet einen Bruchteil der gesamten Token, die dem Modell zur Verfügung stehen. Mit einem klaren Beispiel können wir eine präzisere Antwort mit weniger Token erhalten, was die Gesamteffizienz der Interaktion erhöht.

Indem wir unseren KI-Assistenten auf diese Weise anleiten, bringen wir ihn dazu, unsere Anforderungen besser zu verstehen, genau wie ein Programmierer ein Computerprogramm konditioniert. Dies verbessert nicht nur das Benutzererlebnis, sondern erweitert auch unser Verständnis dessen, was mit Prompt Engineering möglich ist.

Denken Sie daran, dass die Stärke einer gut strukturierten Eingabeaufforderung nicht nur in den darin enthaltenen Informationen liegt. Die Stärke eines gut strukturierten Prompts liegt nicht nur in den enthaltenen Informationen, sondern auch in der Art und Weise, wie er Beispiele nutzt, um das Verständnis und die Aktionen der KI zu steuern

Beeinflussung der Denkweise: AI durch Prompts leiten

Als Menschen werden wir stark von unserer Umgebung, unseren Erfahrungen und den Informationen, die wir konsumieren, beeinflusst, die unsere Denkweise lenken. In ähnlicher Weise werden KI-Modelle wie ChatGPT und Google Bard von den Aufforderungen beeinflusst, die wir ihnen geben.

Über sorgfältiges und durchdachtes Sofortengineeringkönnen wir die "Denkweise" der KI beeinflussen und sie dazu bringen, Antworten zu geben, die unseren Bedürfnissen oder Erwartungen näher kommen. Es geht jedoch nicht nur darum, einen klaren Befehl oder eine Reihe von Anweisungen zu geben. Es geht darum, die Essenz eines Denkprozesses oder eines Gedankengangs in der Eingabeaufforderung zu erfassen.

Nehmen wir zum Beispiel an, wir möchten, dass die KI ein mathematisches Problem löst. Anstatt direkt nach der Lösung zu fragen, könnten wir die KI anleiten, die Schritte zur Problemlösung zu demonstrieren. Eine Aufforderung wie "Führen Sie mich wie ein Mathenachhilfelehrer durch die Schritte zur Lösung dieser Gleichung..." kann die Antwort der KI erheblich beeinflussen und eine schrittweise Lösung hervorrufen, die die Denkweise eines Nachhilfelehrers nachahmt.

Dieser Ansatz gibt der KI nicht nur einen klaren Weg vor, dem sie folgen soll, sondern er bringt auch den Nutzer dazu, mit der KI auf eine strukturiertere, effizientere und kontextbezogenere Weise zu interagieren. Dies ermöglicht eine tiefere, nuanciertere Interaktion zwischen dem Nutzer und der KI.

Prompt Engineering ermöglicht es uns, den Entscheidungsprozess der KI strategisch zu beeinflussen. Wir können unser Verständnis der KI-Mechanik nutzen, um ihre "Denkweise" und damit die von ihr erzeugten Ergebnisse zu beeinflussen. Es ist jedoch wichtig, sich daran zu erinnern, dass die Präzision des Outputs oft ein direktes Spiegelbild der Durchdachtheit des Inputs ist.

Auf diese Weise geht es bei der Gestaltung einer Eingabeaufforderung weniger darum, zu befehlen, als vielmehr darum, zu führen. Wir sind nicht mehr nur Benutzer, die mit einer Schnittstelle interagieren. Stattdessen werden wir zu Mitgestaltern in einem fortlaufenden Dialog mit der KI, indem wir ihre "Denkweise" aktiv beeinflussen, um wünschenswertere Antworten hervorzurufen.

Die Eingabeaufforderung als Benutzerhandbuch: Die Bühne für die Interaktion bereiten

Stellen Sie sich vor, Sie bekommen ein neues Gerät mit zahlreichen Tasten, Knöpfen und Bildschirmen in die Hand gedrückt, aber ohne Bedienungsanleitung. Der Prozess, die Funktionen der einzelnen Elemente herauszufinden, kann entmutigend, wenn nicht sogar frustrierend sein. In ähnlicher Weise kann die Interaktion mit KI-Modellen wie ChatGPT oder Google Bard aufgrund der Breite ihrer potenziellen Anwendungen zunächst überwältigend erscheinen.

An dieser Stelle kommt die Eingabeaufforderung ins Spiel. Im Bereich der KI-Interaktion kann eine anfängliche Eingabeaufforderung eine ähnliche Funktion wie ein Benutzerhandbuch erfüllen, indem sie dem Benutzer eine Anleitung zu den Möglichkeiten gibt. Sie hilft dabei, den Benutzer zu konditionieren, indem sie ihm einen Fahrplan für seine Interaktion mit der KI gibt. Es ist wie ein Auftakt, der den Ton für die nachfolgende Konversation angibt.

Nehmen wir an, wir verwenden ein KI-Modell für die Erstellung von Inhalten. Eine gut formulierte erste Aufforderung könnte etwa so aussehen: "Stellen Sie sich vor, Sie sind ein Reiseschriftsteller, der einen Artikel über die besten Cafés in Paris verfasst. Beginnen Sie Ihren Artikel mit einer anschaulichen Beschreibung eines charmanten Cafés an der Seine." Dies lenkt die KI nicht nur auf die gewünschte Aufgabe, sondern setzt auch eine Erwartung an den Nutzer hinsichtlich der Art der Antwort, die erzeugt werden kann.

Die anfängliche Eingabeaufforderung als Anleitung für den Benutzer zu verwenden, hilft auch dabei, Token zu sparen. Wenn der Benutzer von Anfang an genau weiß, wie er mit der KI interagieren soll, kann er präzisere Fragen stellen oder bessere Anleitungen geben, so dass weniger Token benötigt werden.

Dieser strategische Einsatz der ersten Eingabeaufforderung kann die Benutzererfahrung erheblich verbessern und die KI-Interaktion intuitiver und lohnender machen. Sie ist wie die visuelle Schnittstelle eines Computerprogramms; sie hilft den Nutzern, sich in den Fähigkeiten der KI zurechtzufinden und fördert eine effizientere und angenehmere Nutzung.

Letztendlich ist die erste Aufforderung viel mehr als nur die erste Nachricht. Sie ist ein mächtiges Werkzeug, das, wenn es richtig eingesetzt wird, das Potenzial unserer Interaktionen mit KI maximieren kann. Sie ist der Ausgangspunkt, die Benutzerführung und der Schlüssel zu einer lohnenderen KI-Erfahrung.

Kodierung von Fachwissen in KI

In dem Maße, in dem wir die Feinheiten großer Sprachmodelle entschlüsseln, wird klar, dass die Entwicklung von Eingabeaufforderungen nicht nur eine technische Anforderung ist, sondern ein grundlegendes Werkzeug, um unsere Denkweise in künstliche Intelligenz zu kodieren. Egal, ob es sich um eine einfache Erinnerung oder einen umfassenden Leitfaden handelt, der anfängliche Prompt dient als Eckpfeiler der Mensch-KI-Interaktion und definiert die Grenzen und Möglichkeiten der Konversation.

Durch den effektiven Einsatz der anfänglichen Eingabeaufforderung können wir ein typisches Beispiel dafür kodieren, wie die KI reagieren sollte, die Denkweise des Benutzers formen und die Antworten der KI steuern. Diese Praxis steigert die Effizienz der KI-Interaktion erheblich, indem sie Token einspart und den Nutzer auf das Gespräch vorbereitet, wodurch die Kluft zwischen den menschlichen Erwartungen und den Fähigkeiten der KI überbrückt wird.

In der Entwicklung der KI ist es wichtig, die wesentliche Rolle des anfänglichen Prompts als Werkzeug zum Leiten, Lehren und Kommunizieren mit KI zu erkennen. Wenn wir uns die nächste Welle von KI-Fortschritten vorstellen, können wir den bescheidenen Anfangsprompt als Schlüsselwerkzeug bei der Gestaltung der Zukunft von KI im Dialog betrachten.

Promptes Engineering ist viel mehr als nur ein Ausgangspunkt - es ist eine Kunst und eine Wissenschaft, die, wenn sie beherrscht wird, das volle Potenzial der KI freisetzen kann.