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Prompt-Engineering ist ein technischer Begriff 蹿眉谤 eine unkomplizierte Aktion: Es bedeutet, ein generatives KI-Tool aufzufordern, eine Aufgabe auszuf眉hren. Ein gutes Prompt-Engineering erfordert in der Regel eine Verfeinerung der Prompts mit dem Kontext, um ein m枚glichst spezifisches 鈥� und n眉tzliches 鈥� Ergebnis zu erhalten. Egal, ob Sie ChatGPT dazu auffordern, Ihnen beim Schreiben Ihres Lebenslaufs zu helfen, oder ob Sie DALL-E verwenden, um ein Foto 蹿眉谤 eine Pr盲sentation zu generieren 鈥� jeder kann ein Prompt-Engineer sein.听

In diesem Artikel gehen wir darauf ein, wie man einen Ingenieur auffordern kann. M枚chten Sie sofort loslegen? Dann sollten Sie sich 蹿眉谤 die Spezialisierung Prompt Engineering einschreiben. Sie werden in diesem Kurs lernen, wie Sie die neuen M枚glichkeiten gro脽er Sprachmodelle nutzen k枚nnen, um Aufgaben zu automatisieren, die Produktivit盲t zu erh枚hen und die menschliche Intelligenz zu verbessern.

Was ist Prompt-Engineering?

Generative KI kann Text, Bilder, Videos und mehr erstellen. Prompt-Engineering ist der Prozess der Verfeinerung dessen, was Sie von einem generativen KI-Tool verlangen. Jeder kann dies mit nat眉rlicher Sprache in Generatoren wie ChatGPT oder DALL-E tun. Es ist auch eine Technik, die AI-Ingenieure verwenden, wenn sie Large Language Models (LLMs) mit spezifischen oder empfohlenen Prompts verfeinern.听

Wenn Sie ChatGPT zum Beispiel 蹿眉谤 ein Brainstorming 眉ber eine berufliche Zusammenfassung verwenden, w盲hrend Sie Ihren Lebenslauf verfeinern, k枚nnten Sie mit einem einfachen Befehl wie 鈥濻chreiben Sie ein Beispiel 蹿眉谤 eine berufliche Zusammenfassung 蹿眉谤 einen Marketing-Analysten鈥� beginnen. Da diese Aufforderung eher vage ist, k枚nnen Sie einen zus盲tzlichen Kontext oder eine R眉ckmeldung einf眉gen: 鈥濪as war zu formell鈥� oder 鈥濳眉rze auf weniger als 100 W枚rter鈥�.

Warum ist es 蹿眉谤 die generative KI wichtig?

Prompt-Engineering ist 蹿眉谤 KI-Ingenieure wichtig, um bessere Dienste zu entwickeln, z. B. Chatbots, die komplexe Aufgaben wie Kundendienst oder die Erstellung von Rechtsvertr盲gen 眉bernehmen k枚nnen. Um sicherzustellen, dass generative KI-Dienste wie ChatGPT in der Lage sind, Ergebnisse zu liefern, m眉ssen Ingenieure Code erstellen und die KI anhand umfangreicher und genauer Daten trainieren.

In unserer von Big Data gepr盲gten Welt haben wir einen Punkt erreicht, an dem das Training von KI-Modellen dabei helfen kann, L枚sungen viel effizienter zu liefern, ohne gro脽e Datenmengen manuell zu sortieren. Ein angemessenes Prompt-Engineering kann auch Prompt-Injection-Angriffe (b枚swillige Versuche, die Logik hinter ChatGPT oder Chatbots zu hacken) identifizieren und entsch盲rfen, um sicherzustellen, dass Unternehmen konsistente und genaue Dienste liefern.

Erfahren Sie mehr 眉ber generative KI und ihr Potenzial, Ihre Projekte zu beschleunigen, mit dem Kurs Google AI Essentials. Sie werden generative KI-Tools verwenden, um Ideen und Inhalte zu entwickeln, fundiertere Entscheidungen zu treffen und die t盲glichen Arbeitsaufgaben zu beschleunigen.

Beispiele 蹿眉谤 Prompt-Engineering

Hier sind ein paar Beispiele 蹿眉谤 Prompt-Engineering, um Ihnen ein besseres Verst盲ndnis da蹿眉谤 zu vermitteln, was es ist und wie Sie einen Prompt mit einem Text- und Bildmodell entwickeln k枚nnen.

• F眉r Textmodelle wie ChatGPT:

  • Was ist der Unterschied zwischen einer professionellen Zusammenfassung und einer Executive Summary?

  • Schreibe eine berufliche Zusammenfassung 蹿眉谤 einen Marketinganalysten, der sich um eine Stelle als Marketingleiter bewirbt.

  • K眉rze sie nun auf weniger als 60 W枚rter.

  • Schreibe ihn in einem weniger formellen Ton um.

• F眉r Bildmodelle wie DALL-E:聽

  • Ein Gem盲lde von einer Katze.

  • Ein Gem盲lde einer Katze, die eine Maus jagt, im Stil des Impressionismus.

  • Verwende jetzt nur noch warme T枚ne in dem Gem盲lde.

Wie man generative KI-Prompts erstellt

Hier finden Sie eine kurze Schritt-蹿眉谤-Schritt-Anleitung 蹿眉谤 die Entwicklung Ihrer Prompts.

1. Formulieren Sie Ihren Prompt so klar wie m枚glich

Da es sich bei der generativen KI um ein Deep-Learning-Modell handelt, das auf Daten von Menschen und Maschinen trainiert wurde, ist es nicht in der Lage, Ihre Kommunikation zu durchforsten, um zu verstehen, was Sie wirklich 蝉补驳别苍.听

Was Sie sagen, ist das, was Sie bekommen.

Wenn Sie einen Prompt in einen KI-Generator eingeben, ist es am besten, wenn Sie eine spezifische, einfache Sprache und einen Kontext verwenden. Statt 鈥濻chreibe eine Gliederung, die einen Titel und die n盲chsten Schritte enth盲lt鈥�, k枚nnten Sie zum Beispiel sagen 鈥濻chreibe eine Gliederung 蹿眉谤 einen akademischen Forschungsantrag, die Abschnitte 蹿眉谤 Titel, Zusammenfassung und die n盲chsten Schritte enth盲lt.鈥澛�

2. Experimentieren Sie, um die besten Verfahren zu finden

F眉r jede Art von Output, z. B. einen kurzen Abriss, einen Forschungsvorschlag oder Aufz盲hlungspunkte im Lebenslauf, sollten Sie mit der generativen KI experimentieren, indem Sie verschiedene Variationen des gleichen Prompt verwenden. Auf diese Weise k枚nnen Sie feststellen, ob Sie Anweisungen wie 鈥瀒n einem f枚rmlichen Tonfall鈥� einf眉gen m眉ssen.听

Spielen Sie auch mit Ihren Prompts. 脺berlegen Sie, ob Sie in einem Prompt Beispielskizzen eingeben oder Beispiele, die der Generator nachbilden soll.

3. F眉gen Sie Anweisungen oder Fragen hinzu

Wenn Sie Ihren Text in das richtige Format und den richtigen Ton gebracht haben, m枚chten Sie vielleicht die Anzahl der W枚rter oder Zeichen begrenzen. Oder Sie m枚chten zwei separate Versionen der Gliederung erstellen, eine 蹿眉谤 interne Zwecke.

Der Generator kann dies auf der Grundlage der zuvor erstellten Ausgabe tun. Iteration ist Ihr Freund. Arbeiten Sie so lange an dem Prompt, bis Sie die gew眉nschten Ergebnisse erzielen.

4. Spielen Sie mit verschiedenen Prompting-Techniken

Generative KI ist noch eine neue (und in der Entwicklung befindliche) Technologie, aber das bedeutet nicht, dass Forscher nicht bereits einige Strategien 蹿眉谤 die Gestaltung effektiver Prompts entwickelt haben. Wenn Sie mit generativer KI spielen, sollten Sie einige dieser Prompting-Techniken anwenden, um die gew眉nschten Ergebnisse zu erzielen:

• Zero-Shot-Prompting: Dies ist die direkteste und einfachste Methode des Prompt-Engineerings, bei der einer generativen KI einfach eine direkte Anweisung gegeben oder eine Frage gestellt wird, ohne dass sie zus盲tzliche Informationen erh盲lt. Diese Methode eignet sich am besten 蹿眉谤 relativ einfache Aufgaben und weniger 蹿眉谤 komplexe Aufgaben.

• Few-Shot-Prompting: Bei dieser Methode werden der generativen KI einige Beispiele zur Verf眉gung gestellt, um ihre Ausgabe zu steuern. Diese Methode ist 蹿眉谤 komplexe Aufgaben besser geeignet als Zero-Shot Prompting.

• Chain-of-Thought (CoT) prompting: Diese Methode tr盲gt zur Verbesserung der Ergebnisse eines LLM bei, indem komplexe 脺berlegungen in Zwischenschritte zerlegt werden, was dem Modell helfen kann, genauere Ergebnisse zu erzielen.

• Prompt-Verkettung (Prompt Chaining): Der Prompter unterteilt eine komplexe Aufgabe in kleinere (und einfachere) Teilaufgaben und verwendet dann die Ergebnisse der generativen KI, um die 眉bergeordnete Aufgabe zu erf眉llen. Diese Methode kann die Zuverl盲ssigkeit und Konsistenz bei einigen der kompliziertesten Fragen verbessern.

Dies sind nur einige der Techniken, mit denen Sie spielen k枚nnen. Oft besteht die effektivste Prompt-Strategie darin, mehrere verschiedene Techniken zu kombinieren, um das gew眉nschte Ergebnis zu erzielen.

Wie sieht die Zukunft des Prompt Engineerings aus?

Die Prompt-Technik wird sich im Zeitalter von KI und maschinellem Lernen weiterentwickeln. Bald wird es Prompts geben, die es uns erm枚glichen, Text, Code und Bilder in einem zu kombinieren. Ingenieure und Forscher entwickeln auch adaptive Eingabeaufforderungen, die sich an den Kontext anpassen. Nat眉rlich wird es mit der Weiterentwicklung der KI-Ethik wahrscheinlich auch Aufforderungen geben, die Fairness und Transparenz gew盲hrleisten.

Karriereweg und Berufsaussichten 蹿眉谤 Prompt-Engineers

Eine Karriere im Bereich Prompt-Engineering hat eine vielversprechende Zukunft. Laut Stepstone [] gibt es derzeit 5.786 offene Stellen im Bereich Prompt Engineering und das durchschnittliche Jahresgehalt liegt zwischen 鈧� 52.762 und 鈧� 70.113 brutto im Jahr [].

Prompt-Engineers m眉ssen die Grundlagen der nat眉rlichen Sprachverarbeitung (NLP) beherrschen, einschlie脽lich Bibliotheken und Frameworks, Python Programmiersprache, generative KI-Modelle, und zu Open-Source-Projekten beitragen.

In der Regel ben枚tigen Prompt-Engeineers einen Bachelor-Abschluss in Informatik oder einem verwandten Fachgebiet. Es gibt jedoch auch einige Prompt-Ingenieure, die einen weniger technischen Hintergrund haben und Erfahrungen durch das Studium und Experimentieren mit KI gesammelt haben.

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Gewinnen Sie Sicherheit im Umgang mit Prompt Engineering durch die Spezialisierung Prompt Engineering. Sie werden in dieser Spezialisierung lernen, technische Muster, Techniken und Ans盲tze zu beherrschen, um generative KI effektiv zu nutzen.