Prompt Engineering hat sich zu einer leistungsstarken Methode zur Optimierung von Sprachmodellen in der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) entwickelt. Dabei geht es darum, effiziente Eingabeaufforderungen zu erstellen, die oft als Anweisungen oder Fragen bezeichnet werden, um das Verhalten und die Ausgabe von KI-Modellen zu steuern.
Aufgrund der Fähigkeit von Prompt Engineering, die Funktionalität und Verwaltung von Sprachmodellen zu verbessern, hat es große Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Dieser Artikel befasst sich mit dem Konzept des Prompt Engineering, seiner Bedeutung und seiner Funktionsweise.
Prompt Engineering verstehen
Beim Prompt Engineering geht es darum, präzise und informative Fragen oder Anweisungen zu erstellen, die es Benutzern ermöglichen, die gewünschten Ergebnisse aus KI-Modellen zu erzielen. Diese Eingabeaufforderungen dienen als präzise Eingaben, die das Sprachmodellierungsverhalten und die Textgenerierung steuern. Benutzer können die Ausgabe von KI-Modellen ändern und steuern, indem sie Eingabeaufforderungen sorgfältig strukturieren, was deren Nützlichkeit und Zuverlässigkeit erhöht.
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Geschichte des Prompt Engineering
Als Reaktion auf die Komplexität und die wachsenden Fähigkeiten von Sprachmodellen hat sich das Prompt Engineering im Laufe der Zeit verändert. Auch wenn Quick Engineering keine lange Geschichte hat, lassen sich seine Grundlagen in der frühen NLP-Forschung und der Erstellung von KI-Sprachmodellen erkennen. Hier ein kurzer Überblick über die Geschichte des Prompt Engineering:
Ära vor dem Transformator (vor 2017)
Schnelles Engineering war vor der Entwicklung transformatorbasierter Modelle weniger üblich Der generative vortrainierte Transformator (GPT) von OpenAI. In früheren Sprachmodellen wie Recurrent Neural Networks (RNNs) und Convolutional Neural Networks (CNNs) mangelt es an Kontextwissen und Anpassungsfähigkeit, was das Potenzial für Prompt Engineering einschränkt.
Vorschulung und die Entstehung von Transformatoren (2017)
Die Einführung von Transformatoren, insbesondere mit dem Artikel „Attention Is All You Need“ von Vaswani et al. im Jahr 2017, revolutioniert dem Bereich NLP. Transformer ermöglichten es, Sprachmodelle in großem Maßstab vorab zu trainieren und ihnen beizubringen, wie Wörter und Sätze im Kontext dargestellt werden. Allerdings war Prompt Engineering zu dieser Zeit noch eine relativ unerforschte Technik.
Feinabstimmung und der Aufstieg von GPT (2018)
Ein wichtiger Wendepunkt für Rapid Engineering erfolgte mit der Einführung der GPT-Modelle von OpenAI. GPT-Modelle demonstrierten die Wirksamkeit des Vortrainings und der Feinabstimmung bei bestimmten nachgelagerten Aufgaben. Aus verschiedenen Gründen haben Forscher und Praktiker damit begonnen, Schnellentwicklungstechniken zu nutzen, um das Verhalten und die Ausgabe von GPT-Modellen zu steuern.
Fortschritte bei Prompt-Engineering-Techniken (2018–heute)
Als das Verständnis für Prompt Engineering zunahm, begannen Forscher, mit verschiedenen Ansätzen und Strategien zu experimentieren. Dazu gehörte die Gestaltung kontextreicher Eingabeaufforderungen, die Verwendung regelbasierter Vorlagen, die Einbindung von System- oder Benutzeranweisungen und die Erforschung von Techniken wie der Präfixoptimierung. Ziel war es, die Kontrolle zu verbessern, Vorurteile abzumildern und die Gesamtleistung von Sprachmodellen zu verbessern.
Community-Beiträge und Erkundung (2018–heute)
Als Prompt Engineering bei NLP-Experten immer beliebter wurde, begannen Akademiker und Programmierer, Ideen, gewonnene Erkenntnisse und Best Practices auszutauschen. Online-Diskussionsforen, wissenschaftliche Veröffentlichungen und Open-Source-Bibliotheken trugen wesentlich zur Entwicklung von Prompt-Engineering-Methoden bei.
Laufende Forschung und zukünftige Richtungen (gegenwärtig und darüber hinaus)
Prompt Engineering ist weiterhin ein aktiver Forschungs- und Entwicklungsbereich. Forscher erforschen Möglichkeiten, Prompt Engineering effektiver, interpretierbarer und benutzerfreundlicher zu gestalten. Techniken wie regelbasierte Belohnungen, Belohnungsmodelle und Human-in-the-Loop-Ansätze werden untersucht, um Prompt-Engineering-Strategien zu verfeinern.
Bedeutung des Prompt Engineering
Um die Benutzerfreundlichkeit und Interpretierbarkeit von KI-Systemen zu verbessern, ist ein zeitnahes Engineering von entscheidender Bedeutung. Es bietet eine Reihe von Vorteilen, darunter:
Verbesserte Kontrolle
Benutzer können das Sprachmodell anweisen, gewünschte Antworten zu generieren, indem sie durch Eingabeaufforderungen klare Anweisungen geben. Dieses Maß an Kontrolle kann dazu beitragen, sicherzustellen, dass KI-Modelle Ergebnisse liefern, die vorgegebenen Standards oder Anforderungen entsprechen.
Verringerung der Voreingenommenheit in KI-Systemen
Prompt Engineering kann als Werkzeug zur Reduzierung von Verzerrungen in KI-Systemen eingesetzt werden. Durch die sorgfältige Gestaltung der Eingabeaufforderungen können Verzerrungen im generierten Text gefunden und reduziert werden, was zu gerechteren und gleichwertigeren Ergebnissen führt.
Modellverhalten ändern
Sprachmodelle können mithilfe von Prompt Engineering so geändert werden, dass sie gewünschte Verhaltensweisen anzeigen. Dadurch können KI-Systeme zu Experten für bestimmte Aufgaben oder Domänen werden, was ihre Genauigkeit und Zuverlässigkeit in bestimmten Anwendungsfällen erhöht.
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So funktioniert Prompt Engineering
Prompt Engineering verwendet einen methodischen Prozess, um leistungsstarke Eingabeaufforderungen zu erstellen. Hier sind einige wichtige Maßnahmen:
Allgemeine GPT-4-Eingabeaufforderungstipps
Die folgenden Tipps helfen Ihnen, sich mit der neuesten Version von ChatGPT einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen:
→ Erfassen Sie Ihren Schreibstil
Geben Sie GPT einige Beispiele Ihres Schreibens und bitten Sie es, einen Styleguide für zukünftige Ausgaben zu erstellen.Beispielaufforderung:… pic.twitter.com/JWYYLV4ZLS
— Chase Curtis (@realchasecurtis) 2. April 2023
Geben Sie die Aufgabe an
Legen Sie das genaue Ziel fest, das Sie mit dem Sprachmodell erreichen möchten. Jede NLP-Aufgabe, einschließlich Textvervollständigung, Übersetzung und Zusammenfassung, kann beteiligt sein.
Identifizieren Sie die Ein- und Ausgänge
Definieren Sie klar die vom Sprachmodell benötigten Eingaben und die gewünschten Ausgaben, die Sie vom System erwarten.
Erstellen Sie informative Aufforderungen
Erstellen Sie Eingabeaufforderungen, die dem Modell das erwartete Verhalten klar mitteilen. Diese Fragen sollten klar, kurz und für den jeweiligen Zweck angemessen sein. Um die besten Eingabeaufforderungen zu finden, sind möglicherweise Versuche und Irrtümer sowie Überarbeitungen erforderlich.
Iterieren und bewerten
Stellen Sie die erstellten Eingabeaufforderungen auf die Probe, indem Sie sie in das Sprachmodell einspeisen und die Ergebnisse auswerten. Überprüfen Sie die Ergebnisse, suchen Sie nach Fehlern und optimieren Sie die Anweisungen, um die Leistung zu steigern.
Kalibrierung und Feinabstimmung
Berücksichtigen Sie die Ergebnisse der Evaluierung bei der Kalibrierung und Feinabstimmung der Eingabeaufforderungen. Um das erforderliche Modellverhalten zu erreichen und sicherzustellen, dass es mit der beabsichtigten Aufgabe und den Anforderungen übereinstimmt, sind bei diesem Verfahren geringfügige Anpassungen erforderlich.