Künstlichen Intelligenz (KI) und Large-Language-Modelle (LLMs) wie GPT-4, Llama2 und andere sind zu entscheidenden Werkzeugen in der heutigen Geschäftswelt geworden. Mit ihren Fähigkeiten, Texte zu verstehen, Informationen zu generieren und menschenähnliche Texte zu produzieren, erobern LLMs ein breites Spektrum von Anwendungsgebieten in verschiedenen Branchen.

Aber um ihr volles Potenzial auszuschöpfen, ist es unerlässlich, die Grenzen dieser Modelle zu verstehen und sie individuell an spezifische Anforderungen anzupassen. Mithilfe von Anpassungstechniken können ihre Leistung optimiert werden, ethische Aspekte berücksichtigt und sichergestellt werden, sodass sie den spezifischen Anforderungen eines Projekts gerecht werden. 

Nachdem wir uns in unserer Artikelserie zu den Anpassungstechniken für LLMs zunächst einen Überblick  sowie vertiefende Einblicke zum Embedding und Fine Tuning verschafft haben, werfen wir nun einen genaueren Blick auf die das Prompt Engineering.

Prompt Engineering: Was ist das?

Prompt Engineering ist eine Methode zur präzisen Steuerung von LLMs, bei der der Fokus auf der geschickten Formulierung von Anfragen liegt. Anders als bei anderen Methoden der LLM-Anpassung geht es hier also nicht darum, das Modell selbst zu verändern, sondern vielmehr darum, durch clevere Formulierungen der Eingabe-Prompts die Qualität der Antworten zu beeinflussen.

Im Gegensatz zum Fine-Tuning, bei dem das Modell selbst angepasst wird, fokussiert sich das Prompt Engineering auf das vorhandene Wissen und die Fähigkeiten des Modells. Doch wie genau funktioniert das?

Prompt Engineering kann beispielsweise durch das Hinzufügen von Kontext, die Spezifizierung von Antwortformaten oder die Anleitung des Modells zu bestimmten Denkweisen oder Analyseansätzen, durchgeführt werden. Es kann auch als eine Methode angesehen werden, die Modellantworten durch die Bereitstellung zusätzlicher Anleitungen oder Klärungen zu steuern und zu verbessern.

Ein Beispiel für Prompt Engineering

Der zusätzliche Kontext und die Anweisung in der erweiterten Aufforderung helfen dem Modell, eine bessere, auf die gewünschte Antwort zugeschnittene und damit verständlichere Antwort zu liefern.

Prompt Engineering ist somit eine zugängliche und flexible Methode, um die Leistung von LLMs zu verbessern, insbesondere dann, wenn Ressourcen für umfangreichere Fine-Tuning- oder Embedding-Arbeiten begrenzt sind.

Priming Prompts: Zusätzlicher Kontext für Bessere Antworten

Priming Prompts ist der Teil des Prompt Engineerings, der dazu dient, das Modell mit zusätzlichem Kontext oder speziellen Anweisungen zu versehen. Dadurch werden Qualität und Relevanz der Modellantworten verbessert ohne zusätzliches Training oder Fine-Tuning. Dabei können sowohl System- als auch User-Prompts genutzt werden, um das Modell zu „primen“ also vorzubereiten.

System-Prompts sind Anweisungen oder Informationen, die vom System oder vom Entwickler bereitgestellt werden, um das Modell auf eine bestimmte Aufgabe vorzubereiten. Sie können verwendet werden, um das Modell über den Kontext der Anfrage, die gewünschte Antwortform oder spezielle Anforderungen an die Antwort zu informieren.

Beispiel für ein System-Prompt: „Du bist ein:e Expert:in für nachhaltige Landwirtschaft. Wie würdest du die Vorteile von Kompostierung erklären?“

User-Prompts sind die Anfragen oder Eingaben, die direkt von den Benutzern kommen. Damit sind alle spezifischen Fragen oder Anforderungen gemient, die durch die Benutzer an das Modell gerichtet werden. Im Gegensatz zu System-Prompts, die oft vordefiniert oder vom System generiert werden, sind User-Prompts dynamisch und können eine breite Facette von Themen und Formulierungen abdecken.

Anwendungsfälle: Praktische Umsetzung von Prompt Engineering

Im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung hat das Prompt Engineering eine zentrale Rolle als Technik zur Steuerung und Optimierung von LLMs. Im Folgenden stellen wir einige wichtige Anwendungsfälle für das Prompt Engineering vor. Diese Beispiele verdeutlichen nicht nur die breite Palette potenzieller Anwendungen, sondern auch die strategische Bedeutung dieser Technik in verschiedenen Szenarien.

• Verbesserung der Antwortqualität: Die Kunst der präzisen Fragestellung
  Wie Entwickler durch geschickte Prompt-Formulierungen die Qualität und Relevanz von Modellantworten verbessern können. Besonders nützlich in Anwendungen wie Chatbots, wo klare und hilfreiche Antworten gefragt sind.
  
• Spezifische Aufgabenstellung: Vom Allgemeinen zum Spezifischen
  Eine Anleitung, wie Prompt Engineering dazu verwendet werden kann, LLMs auf bestimmte Aufgaben zu fokussieren. Klare Anweisungen für zielgerichtete Antworten.
  
• Einführung von Kontext: Die Rolle des Kontexts in der Sprachverarbeitung
  Wie Prompts genutzt werden können, um das Modell mit fortlaufendem Dialog oder zusätzlichem Kontext zu versorgen. Ideal für Szenarien, in denen mehr Hintergrundwissen gefragt ist.
  
• Steuerung der Antwortlänge und -struktur: Maßgeschneiderte Antworten ohne Fine Tuning
  Wie Prompt Engineering dazu verwendet werden kann, die Länge und Struktur von Modellantworten zu beeinflussen. Besonders nützlich, wenn klare Formate oder Stile gefordert sind.
  
• Erläuterung komplexer Konzepte: Lernen vom Experten
  Wie spezielle Prompt-Formulierungen LLMs anleiten können, komplexe Konzepte in einfacher Weise zu erklären. Ein Blick auf Anwendungsfälle in Bildungs- oder Informationsanwendungen.

Fazit

Prompt Engineering ist mehr als nur die richtige Formulierung von Anfragen. Es ist die subtile Kunst, die Antworten von LLMs zu meistern, sie zu lenken und zu optimieren. Mit unseren Einblicken in Priming Prompts und praxiserprobte Anwendungsfälle geben wir Ihnen das Werkzeug, um LLMs auf ein neues Leistungsniveau zu heben. Entdecken Sie die Vielseitigkeit des Prompt Engineerings.

Für Fragen zur individuellen Gestaltung von Prompts stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung.

E-Mail: Dr. Kai-Uwe Morgenstern