In diesem Artikel verrate ich Ihnen alle Geheimnisse des richtigen, zeitnahen Engineerings. Sie lernen, wie Sie Sprachmodelle wie Chat GPT oder Notion richtig nutzen und die spezifischsten und relevantesten Antworten erhalten. Lasst uns beginnen!
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Was ist Prompt Engineering? Dabei handelt es sich um die Kunst, Eingabeaufforderungen, also Fragen oder Anweisungen für Sprachmodelle, zu verfassen. Richtig formulierte Eingabeaufforderungen helfen Modellen, die richtigen Aufgaben zu verstehen und auszuführen. Sie sind der Schlüssel, um genaue und relevante Informationen zu erhalten. Lassen Sie uns endlich herausfinden, wie Sie Eingabeaufforderungen verfassen, damit die Antworten neuronaler Netze für unsere Anfrage so relevant wie möglich sind und wir nicht eine Milliarde Millionen Stunden damit verbringen, eine Anfrage zu bearbeiten.
Hier sind die Schritte, die uns helfen, Sprachmodelle optimal zu nutzen:
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Schritt 1: Zieldefinition. Entscheiden Sie zunächst, was genau Sie von dem Modell erwarten. Stellen Sie sich die Frage: „Welche Informationen muss ich einholen?“ Beispielsweise möchten Sie vielleicht etwas über das Wetter, Filme, historische Fakten oder ein anderes Thema wissen.
Schritt 2: Konkrete Frage. Der nächste Schritt besteht darin, dem Modell eine konkrete Frage zu stellen. Vermeiden Sie allgemeine Fragen wie „Erzählen Sie mir etwas über die Filme.“ Machen Sie es konkreter, z. B. „Welcher Film hat 2020 den Oscar für den besten Film gewonnen?“ Eine solche Frage gibt dem Modell eine klare Richtung und hilft, eine genaue Antwort zu erhalten.
Schritt 3: Verfeinern Sie den Kontext. Oft benötigt ein Sprachmodell Kontext, um eine genauere Antwort zu liefern. Fügen Sie Ihrer Frage weitere Details hinzu, damit das Modell den Kontext der Anfrage versteht. Anstatt beispielsweise einfach zu fragen: „Wie ist das Wetter heute?“ Sie können fragen: „Wie ist das Wetter heute in Moskau?“ Eine solche Frage liefert eine spezifischere Antwort in Bezug auf den angegebenen Standort.
Schritt 4: Fehler Korrektur. Manchmal versteht das Modell die Frage möglicherweise falsch oder gibt die falsche Antwort. In diesem Fall ist es wichtig, den Fehler beheben zu können. Versuchen Sie, die Frage umzuformulieren oder weitere Details hinzuzufügen, um die benötigten Informationen zu erhalten. Wenn ein Model beispielsweise eine Frage zu einem Film falsch beantwortet, überprüfen Sie das Erscheinungsjahr oder die Namen der Hauptdarsteller.
Schritt 5: Experiment. Der Einsatz von Sprachmodellen ist ein kreativer Prozess. Scheuen Sie sich nicht, mit verschiedenen Eingabeaufforderungsoptionen zu experimentieren. Versuchen Sie, den Wortlaut der Frage zu ändern, Schlüsselwörter hinzuzufügen oder bestimmte Begriffe zu verwenden. Manchmal kann eine kleine Änderung der Eingabeaufforderung zu einem völlig anderen Ergebnis führen.
Schritt 6: Wachsen Sie mit dem Modell. Vergessen Sie nicht, dass Sprachmodelle ständig verbessert werden und aus neuen Daten lernen. Seien Sie gespannt auf Updates und neue Funktionen, damit das Modell sein volles Potenzial ausschöpfen kann.
Nachdem wir uns nun mit den Grundlagen des Prompt Engineering befasst haben, können Sie die Sprachmodelle besser nutzen und spezifischere und relevantere Antworten erhalten. Kehren wir zu unseren Beispielen zurück und sehen wir uns an, wie Sie diese Schritte anwenden, um genauere Ergebnisse zu erhalten.
Beispiel 1: „Wie viel wiegt eine Orange?“ Falsche Eingabeaufforderung. Stattdessen können wir es konkreter formulieren: „Was ist das durchschnittliche Gewicht einer Orange?“ oder „Wie viel Gramm wiegt eine Orange?“
Beispiel 2: „Welche Beziehung besteht zwischen Hunden und Raumschiffen?“ Falsche Eingabeaufforderung. Wir können Kontext hinzufügen und es konkreter machen: „Gibt es historische Fakten über Hunde, die in Raumschiffen reisen?“ oder „Welche Hunde wurden ins All geschickt?“ Denken Sie daran, dass eine gut formulierte Eingabeaufforderung der Schlüssel zum Erhalten der richtigen Informationen aus Sprachmodellen ist.
Befolgen Sie diese Schritte, experimentieren Sie und entwickeln Sie die Kunst des Prompt Engineering mit Ihrem Modell. Vielen Dank, dass Sie diesen Artikel gelesen haben! Ich hoffe, Sie wurden inspiriert und haben viele nützliche Informationen über Prompt Engineering und den effektiven Einsatz von Sprachmodellen erhalten. Wenn Ihnen der Inhalt gefallen hat, abonnieren Sie den Kanal, um immer über die neuesten Nachrichten aus der Welt der neuronalen Netze informiert zu sein!
