Prompt Engineering erklärt

Prompt Engineering umfasst verschiedene Techniken und Methoden zur Optimierung von Eingabeaufforderungen für generative KI-Werkzeuge. Wir erklären den Begriff genauer und zeigen Beispiele und Best Practices.

Die richtige Formulierung von Prompts für KI-Werkzeuge ist entscheidend, um das volle Potenzial von Sprachmodellen auszuschöpfen und hochwertige Ergebnisse in verschiedenen Anwendungsfällen, von Text bis hin zu Bildern und Videos zu erzielen. Mit der stetigen Weiterentwicklung von künstlicher Intelligenz ist auch der Bedarf an Fachkräften gestiegen, die wissen, wie man diese am effizientesten steuern kann. Dadurch ist der Beruf des Prompt Engineers entstanden.

Prompt Engineering: Definition

Der Begriff „Prompt-Engineering“ bezieht sich auf Techniken und Methoden, die zur Optimierung der Eingabeaufforderung (engl. prompt) für Natural Language Processing (NLP) und Large Language Models (LLMs) wie GPT-3 oder GPT-4, die auf Machine Learning beruhen. Ziel ist es, bessere, präzisere oder spezifischere Antworten zu erhalten, da die Art, wie eine Frage oder eine Anweisung formuliert wird, großen Einfluss auf die Qualität und Relevanz der Antwort einer künstlichen Intelligenz hat.

Prompt Engineering für AI-Modelle erfordert neben Kreativität und Präzision auch ein umfangreiches Verständnis für das jeweilige Sprachmodell, denn die Wahl der Wörter und ihre Reihenfolge können die Ausgabe erheblich verändern. Die Prompts können Text in natürlicher Sprache, Bilder oder andere Arten von Dateneingaben enthalten. Dabei kann derselbe Prompt auf verschiedenen KI-Plattformen zu unterschiedlichen Ergebnissen führen. Daher muss Prompt Engineering bei jedem KI-Text-Generator oder KI-Video-Generatoren individuell durchgeführt werden.

Warum ist Prompt Engineering wichtig für AI?

Prompt-Engineering ist unerlässlich, um das Potenzial von Sprachmodellen voll auszuschöpfen und dadurch bessere Ergebnisse mit generativen AI-Tools zu erzielen. Ein Prompt Engineer kann beispielsweise mit verschiedenen Möglichkeiten experimentieren, eine Frage zu formulieren, um herauszufinden, wie diese in einem bestimmten Stil und innerhalb verschiedener Einschränkungen die Antwort beeinflusst. Bei Tools wie ChatGPT können Variationen in der Wortfolge und die einmalige oder mehrfache Verwendung eines einzelnen Modifikators wie z. B. „sehr“ oder „sehr, sehr, sehr“ das Ergebnis erheblich beeinflussen.

Bei KI-Bild-Website kann Prompt Engineering bei der Feinabstimmung verschiedener Merkmale der generierten Bilder helfen. Diese bieten häufig die Möglichkeit, KI-Bilder in einem bestimmten Stil, einer bestimmten Perspektive, einem bestimmten Seitenverhältnis oder einer bestimmten Bildauflösung zu erstellen. Die erste Eingabeaufforderung ist in der Regel nur ein Ausgangspunkt. Mit den folgenden Eingabeaufforderungen können z. B. bestimmte Elemente abgeschwächt oder verstärkt und Objekte in einem Bild hinzugefügt oder entfernt werden.

Auch bei der Entwicklung neuer Tools kann Prompt Engineering dabei helfen, LLMs abzustimmen und Arbeitsabläufe für bestimmte Ergebnisse zu optimieren. Daneben gibt es noch weitere Gründe, warum Prompt Engineering wichtig für AI ist:

• Ergebnisse optimieren: Durch sorgfältig gestaltetes Prompt Engineering können Sprachmodelle hochwertigere und relevantere Ergebnisse liefern.
• Effizienz: Gut formulierte Prompts führen dazu, dass ein Modell die gewünschte Information schneller liefert, ohne dass mehrere Prompts oder Iterationen erforderlich sind.
• Kontrolle über den Output: Durch geschicktes Prompt-Engineering kann der Benutzer bzw. die Benutzerin die Art steuern, wie die KI antwortet, einschließlich der Länge, des Stils und des Tons der Antwort.
• Reduzierung von Fehlern: Klare und präzise Prompts tragen dazu bei, mögliche Voreingenommenheit, Missverständnisse oder ungenaue Antworten, die ein Modell geben könnte, zu minimieren.
• Erweiterte Anwendungsmöglichkeiten: Mit dem richtigen Prompt Engineering können KI-Modelle für spezifische Aufgaben oder in speziellen Domänen eingesetzt werden, für die sie ursprünglich nicht entwickelt wurden.
• Experimentelle Erkenntnisse: Das Experimentieren mit verschiedenen Prompts kann dazu beitragen, ein tieferes Verständnis dafür zu erlangen, wie eine bestimmte generative AI funktioniert und wie diese auf verschiedene Eingaben reagiert.

Prompt Engineering: Beispiele

Prompts, die man für die Erstellung von Text, Bildern oder Videos verwenden kann, unterscheiden sich deutlich voneinander. Für alle KI-Websites gilt dabei jedoch, dass durch gezieltes Prompt Engineering Nutzer effektiver mit dem jeweiligen KI-Tool interagieren können und Antworten erhalten, die ihren Erwartungen entsprechen.

Prompt-Beispiele für Text-Generatoren

Gezieltes Prompt Engineering für Text-Generatoren kann wie folgt aussehen:

1. Spezifität

• ursprünglicher Prompt: „Erzähl mir etwas über Bäume“.
• verbesserter Prompt: „Erkläre mir den Prozess der Fotosynthese bei Laubbäumen.“

2. Formatierung der Antworten

• ursprünglicher Prompt: „Was sind die Vorteile der Sonnenenergie?“
• verbesserter Prompt: „Nenne fünf Vorteile der Solarenergie.“

3. Einfügen von Beispielantworten

• ursprünglicher Prompt: „Schreibe einen Satz über Paris.“
• verbesserter Prompt: „Schreibe einen Satz über Paris im Stil von Hemingway.“

4. Länge und Details

• ursprünglicher Prompt: „Beschreibe Wasser.“
• verbesserter Prompt: „Gib mir eine detaillierte wissenschaftliche Erklärung der Molekularstruktur von Wasser.“

5. Vermeidung von Vorurteilen

• ursprünglicher Prompt: „Was hältst du von Kryptowährungen?“
• verbesserter Prompt: „Beschreibe Kryptowährungen neutral und objektiv.“

6. Kontext

• ursprünglicher Prompt: „Warum fallen Aktien?“
• verbesserter Prompt: „Unter Berücksichtigung wirtschaftlicher Faktoren, warum könnten Technologieaktien in einer Rezession fallen?“

7. Stile oder Perspektiven

• ursprünglicher Prompt: „Erzähle mir die Geschichte von Napoleon.“
• verbesserter Prompt: „Erzähle mir die Geschichte von Napoleon aus der Perspektive eines seiner Soldaten.“

Prompt-Beispiele für Bild-Generatoren

Prompt Engineering ist nicht nur für Sprachmodelle relevant, sondern auch für Modelle, die Bilder generieren, wie z. B. DALL-E. Bei Bild-Generatoren müssen Prompts textuell beschreiben, was für ein Bild erzeugt werden soll:

1. Spezifität

• ursprünglicher Prompt: „Katze.“
• verbesserter Prompt: „Schlafende orange Katze auf blauem Kissen.“

2. Kombination von Elementen

• ursprünglicher Prompt: „Gebäude und Wolken.“
• verbesserter Prompt: „Ein altes viktorianisches Haus, das auf schwebenden Wolken ruht.“

3. Stil und Epoche

• ursprünglicher Prompt: „Autos.“
• verbesserter Prompt: „Futuristische Autos im Retrostil der 1950er Jahre.“

4. Gefühle und Atmosphäre

• ursprünglicher Prompt: „Wald.“
• verbesserter Prompt: „Ein dunkler, nebliger Wald im Mondschein.“

5. Kombination ungewöhnlicher Elemente

• ursprünglicher Prompt: „Tisch und Früchte.“
• verbesserter Prompt: „Ein Tisch aus Wassermelonen mit einer Platte aus getrockneten Bananenscheiben.“

6. Perspektive und Dimension

• ursprünglicher Prompt: „Berge.“
• verbesserter Prompt: „Ein riesiger Berg in Form eines umgedrehten Teeglases.“

7. Abstraktion

• ursprünglicher Prompt: „Gefühle.“
• verbesserter Prompt: „Visualisierung von Freude als leuchtende Farbexplosion.“

Prompt-Beispiele für Video-Generatoren

Bei Video-Generatoren besteht die Herausforderung im Prompt Engineering darin, nicht nur einen einzelnen Moment oder ein Standbild zu erfassen, sondern eine dynamische, zeitgesteuerte Sequenz von Aktionen und Ereignissen. Gutes Prompt Engineering hilft dabei, die gewünschte Aktion, die Umgebung, die Dauer und die Interaktionen der Elemente im Video genau zu spezifizieren:

1. Handlungsablauf

• ursprünglicher Prompt: „Katze läuft.“
• verbesserter Prompt: „Orangefarbene Katze, die langsam an einer Pfütze vorbeigeht und dann hineinspringt.“

2. Umgebung und Stimmung

• ursprünglicher Prompt: „Strandszene.“
• verbesserter Prompt: „Ein einsamer Strand bei Sonnenuntergang, mit sanft brechenden Wellen und einer Gruppe von Vögeln, die am Horizont fliegen.“

3. Zeitliche Entwicklung

• ursprünglicher Prompt: „Eine wachsende Blume.“
• verbesserter Prompt: „Eine Rose, die in 30 Sekunden von einer Knospe zu einer voll erblühten Blume wächst.“

4. Dynamische Aktionen

• ursprünglicher Prompt: „Sportspiel.“
• verbesserter Prompt: „Ein Basketballspiel, bei dem ein Spieler in den letzten Sekunden des Spiels einen entscheidenden Dreipunktewurf macht.“

5. Kombination von Elementen und Übergängen

• ursprünglicher Prompt: „Tageszeiten.“
• verbesserter Prompt: „Ein Stadtpanorama, das vom Morgen in die Nacht übergeht, wobei die Lichter der Stadt bei Einbruch der Dunkelheit angehen.“

6. Geschichte und Erzählung

• ursprünglicher Prompt: „Ein Vogel fliegt.“
• verbesserter Prompt: „Ein junger Vogel, der zum ersten Mal versucht zu fliegen, nach einigen Fehlversuchen schließlich die Lüfte erobert und sicher in sein Nest zurückkehrt.“

Best Practices für Prompt Engineering

Mit gezieltem Prompt Engineering lassen sich optimale Ergebnisse aus generativen KI-Tools, insbesondere Sprachmodellen, erzielen. Dabei gibt es einige bewährte Best Practices, die bei der Formulierung von Prompts berücksichtigt werden sollten:

• Präzise sein: Klarheit in der Formulierung eines Prompts hilft der KI, besser zu verstehen, was von ihr erwartet wird.
• Spezifisch sein: Stellen Sie sicher, dass Ihre Prompts spezifisch genug sind, um die Art der gewünschten Antwort zu steuern.
• Experimentieren: Wenn Sie nicht sofort die gewünschte Antwort erhalten, versuchen Sie, die Frage anders zu formulieren oder mehr Kontext hinzuzufügen.
• Formatierungsanweisungen: Wenn Sie möchten, dass die Antwort in einem bestimmten Format (z. B. Liste, kurzer Absatz, formale Sprache) gegeben wird, sollten Sie dies in der Eingabeaufforderung angeben.
• Beispielantworten: Es kann hilfreich sein, der KI ein Beispiel für die gewünschte Antwort zu geben, um diese in die richtige Richtung zu lenken.
• Kontext: Einige KIs profitieren von zusätzlichen Informationen oder einem längeren Kontext, der vor der eigentlichen Frage gegeben wird.
• Mehrdeutigkeit vermeiden: Vermeiden Sie unklare oder mehrdeutige Formulierungen.
• Begrenzen und lenken: Wenn Sie befürchten, dass die KI voreingenommen antworten könnte, oder wenn Sie einen bestimmten Stil oder eine bestimmte Perspektive wünschen, geben Sie klare Anweisungen.
• Überprüfen: Es ist wichtig, die Antworten einer KI kritisch zu überprüfen und sicherzustellen, dass sie sowohl genau als auch frei von unerwünschten Vorurteilen sind.
• Iterativer Ansatz: Häufig ist es sinnvoll, iterativ vorzugehen und die Fragestellung auf der Grundlage der erhaltenen Antworten zu verfeinern.

Welche Qualifikationen muss ein Prompt Engineer haben?

Der Beruf des Prompt Engineers bietet vielversprechende Möglichkeiten für Personen, die ein tiefes Verständnis für die Verarbeitung von Sprache und eine kreative Denkweise mitbringen. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI- und NLP-Technologien in den unterschiedlichsten Branchen wird die Nachfrage nach qualifizierten Prompt Engineers weiter steigen.

Auch wenn es keine Anforderungen im Sinne einer spezifischen Ausbildung gibt, kann ein Abschluss in einem verwandten Bereich hilfreich sein. Obwohl z. B. Programmierkenntnisse nicht unbedingt erforderlich sind, kann ein Abschluss in Informatik oder Linguistik das Verständnis von Sprachmodellen und die Entwicklung von Prompts erleichtern. Beim Prompt Engineering geht es in erster Linie darum, zu verstehen, wie Sprache funktioniert und wie sie gestaltet werden muss, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Dabei können folgende Fähigkeiten hilfreich sein:

• Verständnis von KI und maschinellem Lernen: Ein grundlegendes Verständnis der Funktionsweise von Neural Networks, insbesondere von Sprachmodellen, um die Mechanismen hinter Ergebnissen besser zu verstehen.
• Analytisches Denken: Die Analyse von Ergebnissen und die Anpassung der Prompts auf deren Grundlage erfordert analytisches Denken.
• Kommunikationsfähigkeiten: Die Fähigkeit, klare und präzise Anweisungen zu formulieren, ist für Prompt Engineering unerlässlich.
• Fehlererkennung: Die Fähigkeit, Ungenauigkeiten oder Fehler in den Antworten eines AI-Modells zu erkennen und entsprechende Anpassungen vorzunehmen.
• Domänenspezifisches Wissen: Je nach Anwendungsgebiet kann spezielles Fachwissen in bestimmten Bereichen erforderlich sein, um Prompts und Antworten effektiv gestalten und auswerten zu können.
• Kontinuierliches Lernen: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen entwickelt sich schnell weiter. Gutes Prompt Engineering erfordert daher ein Engagement für kontinuierliches Lernen und die Bereitschaft, sich ständig an neue Technologien anzupassen.
• Teamwork: Häufig muss ein Prompt Engineer mit anderen Fachleuten wie Datenwissenschaftlern und -wissenschaftlerinnen, Software-Ingenieuren und -Ingenieurinnen oder Geschäftsanalysten und -analystinnen zusammenarbeiten.