Prompt Engineering - Strategische Beratung im Bereich Künstlicher Intelligenz
B2B Unternehmen werden immer mehr auf Künstliche Intelligenz (KI) zurückgreifen, um ihre Prozesse zu verbessern und Wettbewerbsvorteile zu erzielen! Eine effektive und effiziente Nutzung von KI ist deshalb von entscheidender Bedeutung. Das Konzept des Prompt Engineering wurde entwickelt, um Unternehmen dabei zu helfen, die volle Leistungsfähigkeit von KI auszuschöpfen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. Dieser Artikel wird den Begriff "Prompt Engineering" definieren, die Herausforderungen bei der Implementierung von KI im Unternehmen diskutieren, 20 Beispiele mit detaillierten Anleitungen geben und die Auswirkungen auf die Arbeitswelt erörtern. Abschliessend wird ein umfangreiches Fazit gezogen.
| Definition von Prompt Engineering: Entwicklung und Optimierung von Textaufforderungen zur Verbesserung der Leistung von KI-Modellen. | Relevanz für die digitale Transformation: Verbesserung der Kundeninteraktion und Unterstützung der digitalen Strategieentwicklung. | Dienstleistungen von mprofi AG: Unterstützung bei der Auswahl von Technologien, Strategie-Coaching und Bereitstellung von Lösungen für die digitale Transformation. |
Prompt Engineering und warum es für die Revolution in der Künstlichen Intelligenz wichtig ist
Prompt Engineering ist ein Ansatz zur Entwicklung von KI-Modellen, der darauf abzielt, die Implementierung und Wartung von KI-Modellen zu vereinfachen und effizienter zu gestalten. Es beinhaltet die Verwendung von einfachen und klaren Schnittstellen für die Interaktion zwischen dem KI-Modell und anderen Systemen, sowie die Integration von KI in die bestehende IT-Infrastruktur des Unternehmens. Darüber hinaus umfasst es die Verwendung von robusten und skalierbaren Architekturen für KI-Modelle, die in der Lage sind, mit großen Datenmengen umzugehen und hohe Anforderungen an die Verarbeitungsgeschwindigkeit zu erfüllen.
Begriffserklärung "Prompt Engineering"
Prompt Engineering bezieht sich auf einen Ansatz, der bei der Entwicklung von KI-Modellen angewendet wird. Damit soll sichergestellt werden, dass diese schnell und effizient implementiert werden können. Das Konzept basiert auf der Idee, dass ein KI-Modell nicht nur gute Ergebnisse liefern, sondern auch einfach in der Implementierung und Wartung sein muss, um einen echten Mehrwert für Unternehmen zu schaffen.
Prompt Engineering beinhaltet die Verwendung von einfachen und klaren Schnittstellen für die Interaktion zwischen dem KI-Modell und anderen Systemen sowie die Integration von KI in die bestehende IT-Infrastruktur des Unternehmens. Es umfasst auch die Verwendung von robusten und skalierbaren Architekturen für KI-Modelle, die in der Lage sind, mit großen Datenmengen umzugehen und hohe Anforderungen an die Verarbeitungsgeschwindigkeit zu erfüllen.
Überblick
Die Implementierung von KI im Unternehmen ist eine komplexe Aufgabe, die viele Herausforderungen mit sich bringt. Einige der größten Herausforderungen sind:
- Mangel an Fachwissen
KI ist ein relativ neues und schnell wachsendes Gebiet, das ein tiefes Verständnis von Mathematik, Statistik und Programmierung erfordert. Viele Unternehmen haben nicht genügend qualifizierte Mitarbeiter, um KI-Modelle zu entwickeln und zu implementieren.
- Datenqualität
KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie trainiert werden. Wenn die Datenqualität nicht gut ist, werden die KI-Modelle ebenfalls nicht gut sein.
- Integration in die bestehende IT-Infrastruktur
Die Integration von KI in die bestehende IT-Infrastruktur des Unternehmens kann schwierig sein, insbesondere wenn es sich um ältere Systeme handelt, die nicht für KI ausgelegt sind.
- Datenschutz und Sicherheit
KI-Modelle können sensible Informationen enthalten und Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie in der Lage sind, die Daten zu schützen und die Modelle vor Angriffen zu sichern.
- Veränderungsmanagement
Die Einführung von KI kann Veränderungen in den Arbeitsabläufen und der Unternehmenskultur erfordern, was eine umfassende Veränderungsmanagementstrategie erfordert, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten in der Organisation darauf vorbereitet sind.
Die Motivation hinter Prompt-Engineering kann auf den ersten Blick schwer verständlich sein, also beschreiben wir die Idee anhand eines Beispiels.
Stellen Sie sich vor, Sie richten eine Online-Lieferplattform für Nahrungsmittel ein und Sie haben Tausende von Bildern unterschiedlicher Gemüsesorten, die Sie auf der Website einfügen können.
Das einzige Problem ist, dass keine der Metadaten der Bilder eine Beschreibung ist, welches Gemüse auf welchem Bild ist.
An diesem Punkt könnten Sie die Bilder mühsam sortieren, indem Sie Bilder von Kartoffeln in den Ordner Kartoffeln, Bilder von Brokkoli in den Ordner Brokkoli und so weiter legen.
Sie könnten auch alle Bilder durch einen Klassifikator laufen lassen, um die Sortierung zu erleichtern. Aber wie Sie sehen, werden für das Training des Klassifikators immer noch beschriftete Daten benötigt.
Mit Hilfe der Prompt-Technik können Sie einen textbasierten Prompt schreiben, von dem Sie glauben, dass er die besten Ergebnisse bei der Klassifizierung der Bilder liefern wird.
Dies könnte z.B. die Eingabeaufforderung Zeige Modell "ein Bild mit Kartoffeln“ sein. Entscheidend für das Rapid Engineering ist die Struktur dieser Eingabeaufforderung - oder der Anweisung, die definiert, wie das Modell Bilder erkennt.
Es ist oft eine Frage von Versuch und Irrtum, die beste Eingabeaufforderung zu schreiben. In der Tat unterscheidet sich die Eingabeaufforderung „ein Bild mit Kartoffeln“ sehr von der Eingabeaufforderung „ein Foto von Kartoffeln“ oder "eine Sammlung von Kartoffeln".
Im Folgenden sind 20 Beispiele aufgeführt, wie Unternehmen Prompt Engineering anwenden können, um KI-Modelle effektiver und effizienter zu implementieren.
1. Implementierung von Chatbots:
Durch die Implementierung von Chatbots können Unternehmen ihren Kundenservice verbessern und gleichzeitig Kosten sparen. Chatbots können 24/7 verfügbar sein und Anfragen automatisch beantworten. Dies kann durch die Integration von Sprach- und Texterkennungssoftware und Machine Learning Algorithmen umgesetzt werden.
2. Datenauswertung mit KI:
Unternehmen können mithilfe von KI-Methoden ihre Daten effektiver analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse gewinnen. Durch die Anwendung von Machine Learning Algorithmen können Daten schneller und präziser ausgewertet werden, was zu fundierteren Entscheidungen führt.
3. Einführung von Personalisierung:
Personalisierung ist ein wichtiger Trend im Marketing und kann mithilfe von KI-Methoden umgesetzt werden. Unternehmen können mithilfe von Machine Learning Algorithmen personalisierte Angebote und Empfehlungen für Kunden erstellen, basierend auf deren Präferenzen und Verhalten.
4. Prozessautomatisierung:
KI-Methoden können auch genutzt werden, um Geschäftsprozesse zu automatisieren und zu optimieren. Durch die Automatisierung von Prozessen können Unternehmen ihre Effizienz steigern und Kosten senken.
5. Einführung von Predictive Maintenance:
Durch die Anwendung von KI-Methoden wie Machine Learning können Unternehmen Predictive Maintenance einführen. Das bedeutet, dass Wartungsarbeiten an Maschinen und Geräten automatisch durchgeführt werden, bevor ein Ausfall auftritt.
6. Bilderkennung:
Unternehmen können mithilfe von KI-Methoden wie Deep Learning Algorithmen Bilderkennung einsetzen. Dadurch können Bilder automatisch kategorisiert und verschlagwortet werden, was eine effektivere Verwaltung von Bildmaterial ermöglicht.
7. Anwendung von Spracherkennung:
Durch die Anwendung von Spracherkennungstechnologien können Unternehmen ihre Arbeitsprozesse optimieren. Spracherkennung kann genutzt werden, um Diktate zu transkribieren, Anrufe zu verarbeiten und Kundenanfragen automatisch zu beantworten.
8. Einführung von Virtual Assistants:
Virtual Assistants können Unternehmen dabei helfen, ihre Arbeitsprozesse zu optimieren und den Kundenservice zu verbessern. Sie können mithilfe von KI-Methoden wie Natural Language Processing und Machine Learning Algorithmen entwickelt werden.
9. Betrugserkennung:
Durch die Anwendung von KI-Methoden wie Machine Learning können Unternehmen Betrugserkennung implementieren. Dies kann beispielsweise im E-Commerce-Bereich genutzt werden, um Betrugsversuche bei Online-Bestellungen zu identifizieren und zu verhindern.
10. Entwicklung von Robotics-Lösungen:
Unternehmen können mithilfe von KI-Methoden wie Machine Learning Robotics-Lösungen entwickeln. Diese können beispielsweise in der Fertigungsindustrie genutzt werden, um Arbeitsprozesse zu automatisieren und zu optimieren.
Prompt Engineering:
- Umfangreicher Guide: https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
- E-Book zum Thema: https://prompt.mba
- Udemy Kurse: https://www.udemy.com/course/chat-gpt/
- Learn Prompting: https://learnprompting.org/
- Übersicht Prompts: https://prompts.chat
ChatGTP:
- Sammlung von Prompts: https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts/
- Inspirierende Beispiele: https://mpost.io/100-best-chatgpt-prompts-to-unleash-ais-potential/
Midjourney:
- Art Styles: https://medium.com/mlearning-ai/32-art-styles-on-midjourney-v4-you-must-try-e1844e75daf3
- Advanced Prompts: https://medium.com/mlearning-ai/an-advanced-guide-to-writing-prompts-for-midjourney-text-to-image-aa12a1e33b6
Unser KI Angebot
Auswirkungen auf die künftige Arbeitswelt
Prompt Engineering und KI im Allgemeinen werden die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, grundlegend verändern. Wir können erwarten, dass viele manuelle und sich wiederholende Aufgaben automatisiert werden, neue Berufe und Arbeitsprofile entstehen, Arbeitsabläufe effizienter werden, die Kundeninteraktion verbessert wird und die Rentabilität der Unternehmen steigt. Um diese Veränderungen zu bewältigen, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Mitarbeiter in der Lage sind, mit KI-Modellen umzugehen und zu arbeiten.
Prompt-Engineering als Schlüsselelement
In der Biologie ist Emergenz eine unglaubliche Eigenschaft, bei der Teile, die zusammenkommen, weil sie interagieren, ein neues Verhalten zeigen (Emergenz genannt), das man in kleinerem Maßstab nicht sehen kann.
Noch unglaublicher ist, dass, obwohl die Version in einem kleineren Massstab ähnlich zu sein scheint wie die Version in einem größeren Massstab , die Tatsache, dass der größere Massstab aus mehr Teilen und Interaktionen besteht, am Ende ein völlig anderes Verhalten zeigt.
Und es gibt keinen Weg, um vorherzusagen, wie das aussehen könnte oder aussehen wird.
Das ist das Schöne (im Guten wie im Schlechten) an der Skalierung!
Der aufregendste Aspekt der aktuellen KI-Revolution besteht darin, dass neue Eigenschaften von maschinellen Lernmodellen, die in großem Maßstab eingesetzt werden, auftauchen.
Und alles begann damit, dass es möglich wurde, diese Modelle der künstlichen Intelligenz unbeaufsichtigt trainieren zu lassen. Unbeaufsichtigtes Lernen war in der Tat eines der wichtigsten Prinzipien dieser KI-Revolution, und es war auch die Lösung für die Fortschritte der KI in den letzten Jahren.
Vor 2017 arbeiteten die meisten KI-Systeme mit überwachtem Lernen. Dabei wurden kleine, strukturierte Datensätze verwendet, mit denen maschinelle Lernmodelle für sehr begrenzte Aufgaben trainiert werden konnten.
Nach 2017, mit der Einführung einer neuen Architektur mit der Bezeichnung Transformer, begannen sich die Dinge zu ändern.
Diese neue Architektur konnte mit einem Ansatz für das unüberwachte maschinelle Lernen verwendet werden. Das Modell des maschinellen Lernens könnte auf einem sehr großen, unstrukturierten Datensatz mit einer sehr einfachen Zielfunktion vortrainiert werden: Text-zu-Text Vorhersage.
Spannend ist, dass das maschinelle Lernmodell, um zu lernen, wie man eine Text-zu-Text-Vorhersage (was wie eine sehr einfache Aufgabe klingen mag), begann zu lernen, eine Reihe von Mustern und Heuristiken rund um die Daten, auf denen es trainiert wurde.
Dadurch wurde das maschinelle Lernmodell in die Lage versetzt, eine Vielzahl von Aufgaben zu erlernen.
Das große Sprachmodell begann, Muster aus den Daten abzuleiten und diese bei der Ausführung neuer Aufgaben wiederzuverwenden, anstatt zu versuchen, eine einzelne Aufgabe auszuführen.
Das war eine grundlegende Revolution. Die andere Revolution, die mit GPT-3 kam, war die Fähigkeit, diese Modelle zu initiieren.
Kurz gesagt, ermöglicht es diesen Modellen, den Kontext eines Benutzers durch das Lernen in natürlicher Sprache weiter zu erlernen. Dies könnte die Ausgabe des Modells dramatisch verändern.
Dieser andere Aspekt ergab sich ebenfalls aus der Tatsache, dass niemand explizit nach diesem Aspekt gefragt hatte. Auf diese Weise haben wir kontextbasiertes Promptlernen als Kerneigenschaft aktueller maschineller Lernmodelle erhalten.
Prompt-Engineering ist eines der Schlüsselelemente des aktuellen KI-Paradigmas.
Einer der interessantesten Aspekte des Prompt-Engineering ist die Tatsache, dass sich die Skalierbarkeit der Transformer-Architektur, um große Sprachmodelle zu trainieren, als eine neue Eigenschaft erwiesen hat.
Genauso wie die Wünsche, die man äußert, nach hinten losgehen können, kann die Art, wie man ausdrückt, was die Maschine tun soll, dramatisch verändern, was herauskommt.
Und was ist das Interessanteste daran?
Prompting war keine Funktion, die von Experten auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz entwickelt wurde. Es war eine im Entstehen begriffene Funktion. Kurz gesagt, durch die Entwicklung dieser riesigen Modelle für maschinelles Lernen wurde Prompting zu einer Möglichkeit, die Maschine dazu zu bringen, das zu tun, was man von ihr verlangt.
Niemand hat nach dieser Funktion gefragt, es ist einfach so passiert!
In der Geschichte der künstlichen Intelligenz (KI) wurde die KI weiterentwickelt und homogenisiert. Mit der Einführung des maschinellen Lernens wird aus Beispielen automatisch abgeleitet, wie eine Aufgabe zu erledigen ist. Mit dem Deep Learning werden die High-Level-Features entwickelt, die für die Vorhersage verwendet werden, und mit den Basismodellen werden noch weitergehende Funktionalitäten entwickelt, wie z.B. kontextuelles Lernen. Gleichzeitig homogenisiert maschinelles Lernen Lernalgorithmen (z.B. logistische Regression). Deep Learning homogenisiert Modellarchitekturen (z.B. Convolutional Neural Networks) und Basismodelle homogenisieren das Modell selbst (z.B. GPT-3).
Prompt Engineering ist ein Prozess, der in der KI verwendet wird. Dabei werden eine oder mehrere Aufgaben in einen Prompt-basierten Datensatz umgewandelt, der ein Sprachmodell darstellt, das dann trainiert wird, um zu lernen.
Update: 05.10.2023: Einführung: Was ist Prompt Engineering und warum ist es wichtig?
Prompt Engineering ist nicht nur ein Fachbegriff in der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI); es ist eine Kunstform, die es uns ermöglicht, das volle Potenzial generativer KI-Technologien auszuschöpfen. In diesem Leitfaden gehen wir darauf ein, wie Sie Prompt Engineering nutzen können, um effizientere und qualitativ hochwertigere Ergebnisse in Ihrer täglichen Arbeit zu erzielen.
Kernaussagen
- Prompt Engineering als Mittel zur Optimierung generativer KI.
- Anwendbarkeit in verschiedenen Sektoren wie Marketing und Datenanalyse.
- Steigerung der Effizienz und Qualität der generierten Inhalte.
Der Prozess des Prompt Engineering: Eine gründliche Annäherung
Der Mechanismus hinter Prompt Engineering
Der Prozess des Prompt Engineerings ermöglicht es uns, Anweisungen oder "Prompts" so zu formulieren, dass sie die gewünschten Ergebnisse von einer KI-Technologie erzeugen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, bei denen oft zufällige Ergebnisse erzielt werden, bietet Prompt Engineering eine systematische Vorgehensweise, um präzise und nützliche Antworten zu erhalten.
Die Analogie des Lego-Bauens: Verstehen durch Handeln
Die besten Analogien sind oft die einfachsten. Betrachten Sie Prompt Engineering als das Bauen mit einem Lego-Set. Es geht darum, individuelle "Bausteine" in Form von Prompts so zu kombinieren, dass ein nützliches, vollständiges Bild entsteht. Je besser die Bausteine kombiniert werden, desto beeindruckender ist das Endergebnis.
Wichtige Punkte
- Systematische Vorgehensweise für präzise Ergebnisse.
- Ähnlichkeit zum Lego-Bau: Individuelle Elemente zusammensetzen für ein vollständiges Ergebnis.
Die sieben Grundlagen für effektives Prompt Engineering
Zielorientierung, Klarheit und Kontext
Einer der ersten Schritte im Prompt Engineering ist die klare Definition der Ziele. Was möchten wir erreichen? Ein klares Verständnis der Ziele führt zu einer gezielten Nutzung der KI-Tools, sei es ChatGPT für Textgenerierung oder Midjourney für Bild-zu-Text-Anwendungen.
Sprachliche Feinheiten: Länge, Ton und Stil
Das Verständnis für Sprache ist im Prompt Engineering unerlässlich. Die Wahl der richtigen Worte, der Ton und der Stil können erheblich dazu beitragen, die Qualität der generierten Inhalte zu verbessern. Sie sollten sich mit den verschiedenen Stilen und Autoren vertraut machen, die in den KI-Tools implementiert sind.
Wichtige Punkte
- Wichtigkeit einer klaren Zielsetzung.
- Bedeutung der sprachlichen Elemente in der Prompt-Erstellung.
Iterative Verbesserung durch Follow-Up Prompts
Kontinuierliche Optimierung als Schlüssel zum Erfolg
Follow-Up Prompts sind eine fortschrittliche Technik im Prompt Engineering. Sie ermöglichen es uns, die von der KI generierten Inhalte iterativ zu verfeinern und zu verbessern. Diese Methode führt zu einer besseren Kontrolle und Vorhersagbarkeit der Ergebnisse.
Beste Methoden für die Anwendung von Follow-Up Prompts
Es gibt verschiedene bewährte Methoden, um Follow-Up Prompts effektiv zu nutzen. Das Spektrum reicht von der Eingrenzung des Kontexts bis zur präzisen Spezifikation der gewünschten Ausgabe.
Wichtige Punkte
- Die Rolle von Follow-Up Prompts in der Qualitätssteigerung.
- Bewährte Methoden für die effektive Anwendung von Follow-Up Prompts.
Fazit: Die Macht des Prompt Engineering für Ihre Effizienz
Prompt Engineering ist mehr als nur ein Werkzeug; es ist eine Fähigkeit, die jeder erlernen kann, um das volle Potenzial von KI in verschiedenen Bereichen zu nutzen. Durch systematisches Vorgehen und kontinuierliche Verbesserung können Sie die Qualität und Effizienz Ihrer Arbeit erheblich steigern.
Wichtige Punkte
- Prompt Engineering als wesentliche Fähigkeit für die Maximierung der Effizienz.
- Systematische und iterative Methoden für kontinuierliche Verbesserung.
Wir hoffen, dass dieser umfassende Leitfaden Ihnen wertvolle Einblicke in die Welt des Prompt Engineerings gibt und Sie ermutigt, diese mächtigen Techniken in Ihrer täglichen Arbeit anzuwenden.
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FAQ
Fazit
Prompt Engineering ist ein wichtiger Ansatz für eine effektivere und effizientere Implementierung von KI-Modellen. Durch den Einsatz von Prompt Engineering können Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Modelle auf ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten sind und effizient funktionieren.
Die Implementierung von KI-Modellen wird die Arbeitswelt verändern: Viele manuelle und sich wiederholende Aufgaben werden automatisiert, und die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, wird sich ändern. Zur Nutzung der Vorteile von KI und zur Vorbereitung auf die Veränderungen in der Arbeitswelt müssen Unternehmen eine umfassende Strategie für das Veränderungsmanagement umsetzen, mit der sichergestellt wird, dass alle Beteiligten auf die Veränderungen vorbereitet sind.
