📄️ 🟢 Einführung
In diesem Kapitel werden einfache Prompting-Techniken und die Terminologie vorgestellt. Um Prompting/Prompt Engineering zu verstehen, musst du zunächst einige sehr grundlegende AI-Konzepte verstehen. Wenn du mit den unten aufgeführten Themen bereits vertraut bist, kannst du gerne zum nächsten Artikel übergehen.
📄️ 🟢 Prompting
Im vorherigen Kapitel haben wir über KI gesprochen und darüber, wie Menschen KI anweisen können, Aufgaben auszuführen. Der Prozess, eine KI anzuweisen, eine Aufgabe auszuführen, wird Prompting genannt (@shin2020autoprompt). Wir geben der KI eine Reihe von Anweisungen (den Prompt) und sie führt die Aufgabe aus. Prompts können so einfach wie eine Anweisung/Frage oder so komplex wie große Textstücke sein.
📄️ 🟢 Anweisungen geben
Eine der einfachsten Prompting-Methoden ist das Geben von Anweisungen (manchmal auch Instruction Prompting genannt)(@efrat2020turking)(@mishra2022reframing). Wir haben bereits in einem früheren Abschnitt eine einfache Anweisung gesehen (Stell sicher, dass deine Antwort genau richtig ist. Was ist 965*590? Stell sicher, dass deine Antwort genau richtig ist:). Allerdings, können moderne KIs viel komplexere Anweisungen befolgen.
📄️ 🟢 Rollen Prompting
Eine weitere Prompting Technik ist die Zuweisung einer Rolle an die KI. Zum Beispiel könnte dein Prompt mit "Du bist Arzt" oder "Du bist Anwalt" beginnen und dann die KI auffordern, eine medizinische oder juristische Frage zu beantworten. Hier ist ein Beispiel:
📄️ 🟢 Few Shot Prompting
Eine weitere Prompting-Strategie ist das Few Shot Prompting(@logan-iv-etal-2022-cutting)(@lake2015human), bei dem es im Grunde nur darum geht, dem Modell einige Beispiele (sogenannte Shots) für das zu zeigen, was es tun soll.
📄️ 🟢 Techniken Kombinieren
Wie wir auf den vorhergehenden Seiten gesehen haben, können Prompts unterschiedliche Formate und Komplexität haben. Sie können Kontext, Anweisungen und mehrere Eingabe-/Ausgabebeispiele enthalten. Bislang haben wir jedoch nur einzelne Klassen von Prompts untersucht. Die Kombination dieser verschiedenen Prompting-Techniken kann zu leistungsfähigeren Prompts führen.
📄️ 🟢 Prompts formalisieren
Wir haben nun mehrere Arten von Prompts sowie Möglichkeiten, sie zu kombinieren, behandelt. Auf dieser Seite findest du Begriffe, die die verschiedenen Arten von Prompts erklären. Obwohl es Ansätze zur Formalisierung des Diskurses über das Prompt-Engineering gibt (@white2023prompt), ist das Feld ständig im Wandel begriffen, so dass wir dir gerade genug Informationen für den Einstieg geben.
📄️ 🟢 Prompt Engineering
- What is prompt engineering?
📄️ 🟢 Learn Prompting Embeds
- Set up the Learn Prompting Embed
📄️ 🟢 Chatbot Grundlagen
Bislang wurde in diesem Kurs hauptsächlich GPT-3 als Beispiel verwendet. GPT-3 ist ein LLM, das kein Gedächtnis hat. Wenn du ihm eine Frage (einen Prompt) stellst, erinnert es sich an nichts, was du es zuvor gefragt hast. Im Gegensatz dazu sind Chatbots wie [ChatGPT] (https://chat.openai.com) in der Lage, sich den Gesprächsverlauf zu merken. Dies kann für Anwendungen wie den Kundendienst nützlich sein oder einfach, wenn du eine Unterhaltung mit einem LLM führen möchtest!
📄️ 🟢 Fallen der LLMs
LLMs sind extrem leistungsfähig, aber sie sind keineswegs perfekt. Es gibt viele Fallstricke, auf die du achten solltest, wenn du sie nutzt.
📄️ 🟢 Priming Chatbots
- Control the style and structure of a conversation
📄️ 🟢 OpenAI Playground
- Set up the OpenAI Playground
📄️ 🟢 LLM Einstellungen
Die Ausgabe von LLMs kann durch Konfigurations-Hyperparameter beeinflusst werden, die verschiedene Aspekte des Modells steuern, z.B. wie ’zufällig’ es ist. Diese Hyperparameter können angepasst werden, um kreativere, vielfältigere und interessantere Ergebnisse zu erzielen. In diesem Abschnitt werden zwei wichtige Konfigurations-Hyperparameter besprochen und wie sie die Ausgabe von LLMs beeinflussen.
📄️ 🟢 Wie KIs Denken
Es gibt ein paar einfache Dinge, die du über die verschiedenen KIs und ihre Funktionsweise wissen solltest, bevor du den Rest des Kurses liest.
📄️ 🟢 The Learn Prompting Method
- Learn our method for Gen AI/prompt engineering
📄️ 🟢 Starte Deine Reise
Nachdem du nun die Grundlagen des Prompt-Engineering kennengelernt hast, bist du bereit, selbst mit dem Prompt-Engineering zu beginnen. Der Rest dieses Kurses wird zusätzliche Techniken und Ressourcen enthalten, aber der beste Weg, PE zu lernen, ist, mit eigenen Prompts zu experimentieren. Diese Seite zeigt dir, wie du mit der Lösung eines beliebigen Prompt-Engineering-Problems beginnen kannst.