Einfach bessere KI-Ergebnisse: Das "Prompt Engineering"

Der Weg nach KAI – Episode 22: Einfach bessere KI-Ergebnisse: Das
"Prompt Engineering"
 
In dieser Episode tauchen wir tief in das Thema "Prompting" ein.
Mit der zunehmenden Komplexität und Leistungsfähigkeit von
KI-Systemen hat sich das Fachgebiet des "Prompt Engineering"
entwickelt. Dabei geht es darum, Eingabeaufforderungen so zu
gestalten, dass sie die bestmöglichen Ergebnisse von einem
KI-Modell liefern. Prompt Engineers sind Experten, die sich
darauf spezialisiert haben, die Kommunikation zwischen Mensch und
KI zu optimieren. 
In der Welt des Prompt Engineering haben sich zwei besonders
effektive Techniken herauskristallisiert: das "Chain of Thought"
und "Tree of Thought" Prompting. Bei der "Chain of Thought"
Methode wird die KI angeleitet, die einzelnen Gedankenschritte zu
artikulieren, die zu einer Antwort führen. Das "Tree of Thought"
Prompting ermutigt die KI hingegen, mehrere mögliche Lösungswege
gleichzeitig zu erkunden, ähnlich wie die Äste eines Baumes.
Beide Methoden haben bewiesen, dass sie die Leistung von
KI-Modellen bei komplexen Aufgaben deutlich verbessern
können.
Es gibt konkrete Prompting-Tipps, damit Ihr das Beste aus euren
Interaktionen mit KI-Modellen herausholt. Dazu gehören
Empfehlungen wie präzise und spezifische Anfragen zu stellen,
ausreichend Kontext zu liefern, das gewünschte Ausgabeformat zu
spezifizieren, Rollenzuweisungen zu nutzen und die Prompts
iterativ zu verfeinern. Außerdem erklären wir, wie man durch
Beispiele (Few-Shot Prompting), Zerlegung komplexer Aufgaben
(Task Decomposition) und Aufforderung zur Eigenanalyse der KI die
Ergebnisse weiter optimieren kann.