In diesem Teil der Serie zum alltäglichen Prompt Engineering geht es darum, wie Sie einen vorhandenen Text erweitern. Bei der Texterweiterung macht ein großes Sprachmodell aus einem kurzen Textstück, etwa ein paar Anweisungen oder einer Sammlung von Themen, ein ausführlicheres Dokument wie eine E-Mail oder einen Blogbeitrag. Das hat viele Vorteile, zum Beispiel beim Brainstorming, aber es gibt auch schädliche Anwendungen wie die Produktion von Spam. Setzen Sie die Texterweiterung deshalb ethisch ein und so, dass einzelne Menschen und Gemeinschaften etwas davon haben.
Anwendungen der Texterweiterung
Texterweiterung lässt sich, wie schon gesagt, für sehr unterschiedliche Arten geschriebener Kommunikation einsetzen. So verschieden die Anwendungen sind, das Ziel ist immer dasselbe: aus einer knappen Eingabe wird ein ausführlicherer und vollständigerer Text. Die Anwendungen im Einzelnen:
- Content-Erstellung: Aus einfachen Gliederungen oder Stichpunkten entstehen vollständige Texte. Die Texterweiterung füllt das Gerüst einer Idee mit Inhalt, bis daraus ein ausführlicher Artikel, ein lesenswerter Blogbeitrag oder ein gründlicher Bericht wird. Autorinnen, Autoren und Content-Ersteller schließen damit die Lücke zwischen dem ersten Konzept und dem fertigen Text, und das Ergebnis soll gut recherchiert, informativ und leserfreundlich sein.
- Kreatives Schreiben: In der Fiktion und im kreativen Sachbuch macht die Texterweiterung aus einfachen Handlungszusammenfassungen, Figurenskizzen oder Umgebungsbeschreibungen reichhaltige Erzählungen. So entstehen vielschichtige Figuren mit ausführlicher Vorgeschichte, detailreiche Schauplätze, die lebendig wirken, und Handlungen, die Leser fesseln. Besonders nützlich ist das bei einer Schreibblockade oder wenn aus einer ersten Idee eine ganze Geschichte oder ein Roman werden soll.
- Lehrmaterial: Lehrende und Entwickler von Lerninhalten können aus kurzen Erklärungen oder Zusammenfassungen ausführliche Lernressourcen machen. Dazu gehören umfassende Tutorials, die Lernende Schritt für Schritt führen, detaillierte Unterrichtspläne, die Lehrenden einen klaren Fahrplan geben, und vertiefende Erklärungen, die komplexe Konzepte verständlich machen. Das Ziel sind Lernmaterialien, die für Lernende aller Stufen zugänglicher, verständlicher und ansprechender sind.
- E-Mail und Kommunikation: Im Beruf wie privat hilft die Texterweiterung, aus kurzen Notizen oder Ideen gut formulierte E-Mails und Nachrichten zu machen. Das ist besonders nützlich bei Geschäftskorrespondenz, Antworten im Kundensupport und persönlichen Nachrichten, bei denen Klarheit und Details zählen. Wer die wichtigsten Punkte ausführt, stellt sicher, dass die Nachricht so ankommt, wie sie gemeint ist, und kommuniziert damit wirksamer.
Über diese Kernbereiche hinaus kann die Texterweiterung auch hier helfen:
- Social-Media-Inhalte: Aus kurzen Ideen oder Prompts entstehen ansprechende, ausführliche Beiträge, zugeschnitten auf die jeweilige Plattform und die Erwartungen ihres Publikums.
- Technische Dokumentation: Aus knappen technischen Spezifikationen oder Gliederungen entstehen ausführliche Anleitungen, Handbücher und Dokumentationen, die komplexe Informationen für Anwender zugänglich machen.
- Drehbücher und Skripte: Story-Ideen oder Szenenzusammenfassungen werden zu vollständigen Skripten mit Dialogen, Regieanweisungen und Interaktionen zwischen den Figuren.
- Marketing- und Werbetexte: Aus kurzen Produktbeschreibungen oder Funktionslisten werden überzeugende Marketingtexte, die den Nutzen herausstellen, potenzielle Kunden ansprechen und zum Handeln bewegen.
- Recherche und Zusammenfassung: Kernpunkte aus Recherchen oder Daten werden zu umfassenden Analysen, Berichten oder Zusammenfassungen ausgebaut, die tiefere Einblicke geben.
- Sprachenlernen: Einfache Sätze werden zu Gesprächen oder erklärenden Texten erweitert. Das hilft beim Erstellen von Sprachlernmaterial und fördert das Lernen und Verstehen im Kontext.
Alle diese Anwendungen zeigen, wie viel die Texterweiterung verändern kann: Sie erzeugt nicht nur Inhalte, sie verbessert auch die Kommunikation, regt die Kreativität an und bereichert das Lernen.
So nutzen Sie LLMs für die Texterweiterung
Die Texterweiterung selbst ist einfach, Sie müssen das LLM nur dazu auffordern. Ein Beispiel:
Erweitere den folgenden Text. text = „““<text>“““
Ein typischer Anwendungsfall ist das Schreiben von Blogartikeln, und den gehen wir jetzt im Detail durch. Für einen Blogartikel beginnen Sie mit der Gliederung und gehen dann Schritt für Schritt jeden Abschnitt durch. Das ist übrigens beim Prompten ein typisches Vorgehen: Sie beginnen mit einem ersten Prompt und iterieren dann über die Ergebnisse. Zerlegen wir unseren Blogartikel in mehrere Prompts:
1. Die Gliederung des Blogbeitrags erstellen
Du bist Tech-Autor mit fundiertem Wissen über Prompt Engineering. Erstelle eine ausführliche Gliederung für einen Blogbeitrag über Prompt Engineering. Bearbeite die Aufgabe Schritt für Schritt und atme tief durch, bevor du beginnst.
Dieser Prompt tut mehrere Dinge. Zuerst fordert er das LLM auf, eine Persona anzunehmen. Das bringt das LLM dazu, so zu antworten, als wäre es diese Persona. Dieses Rollenspiel führt zu besseren Ergebnissen, weil Sie dem LLM sagen, wie es sich verhalten soll. Dann verlangt der Prompt die Gliederung eines Blogbeitrags, und die wollen Sie ja haben. Außerdem nutzt der Prompt eine Technik namens Chain of Thought, die das LLM zu einem „strukturierten Denkprozess“ anstößt. Und schließlich liefert das LLM auch bessere Ergebnisse, wenn Sie ihm Zeit zum Nachdenken geben. Heraus kommt eine schön geschriebene Gliederung:
Ein umfassender Blogbeitrag über Prompt Engineering braucht einen strukturierten Ansatz, um die Breite des Themas wirksam abzudecken. Hier ist eine ausführliche Gliederung, die die wichtigsten Aspekte des Prompt Engineering umfasst und darauf ausgelegt ist, Leser zu informieren und zu fesseln:
### Einführung in Prompt Engineering
– **Definition und Überblick**: Erkläre, was Prompt Engineering ist und welche Bedeutung es in der Landschaft von KI und maschinellem Lernen hat.
– **Historischer Kontext**: Gehe kurz auf die Entwicklung der KI-Modelle ein und darauf, wie Prompt Engineering zu einem entscheidenden Aspekt ihrer Nutzung wurde.### Die Bedeutung von Prompt Engineering
– **Bessere Modellleistung**: Erörtere, wie Prompt Engineering die Leistung von KI-Modellen bei Aufgaben wie Textgenerierung, Bilderzeugung und Datenanalyse deutlich verbessern kann.
– **Anpassung und Flexibilität**: Zeige, wie sich Prompts auf bestimmte Nutzerbedürfnisse oder Projektanforderungen zuschneiden lassen.### Grundlagen des Prompt Engineering
– **KI-Modelle verstehen**: Ein kurzer Überblick darüber, wie KI-Modelle wie GPT (Generative Pre-trained Transformer) funktionieren.
– **Die Rolle von Prompts**: Erkläre, wie Prompts als Eingaben für KI-Modelle dienen und deren Ausgaben beeinflussen.
– **Arten von Prompts**: Stelle verschiedene Arten von Prompts vor (z. B. offen, gezielt, anweisend) und ihre Anwendungsfälle.### Strategien für wirksames Prompt Engineering
– **Best Practices**: Teile Best Practices für Prompts, die hochwertige Antworten von KI-Modellen liefern.
– **Experimentieren und Iterieren**: Erörtere, wie wichtig es ist, mit verschiedenen Prompts zu experimentieren und anhand der Ergebnisse zu iterieren.
– **Grenzen der Modelle verstehen**: Einblick in die Grenzen von KI-Modellen und wie sie Strategien des Prompt Engineering beeinflussen.### Fortgeschrittene Techniken des Prompt Engineering
– **Prompt Programming**: Führe das Konzept des Prompt Programming ein, einschließlich Techniken wie Zero-Shot, Few-Shot und Chain-of-Thought-Prompting.
– **Prompts für bestimmte Fachgebiete**: Tipps zum Erstellen von Prompts für spezialisierte Bereiche (z. B. Recht, Medizin, kreatives Schreiben).
– **Prompt-Vorlagen und -Bibliotheken**: Überblick über verfügbare Ressourcen für Prompt Engineering, darunter Vorlagen und Prompt-Bibliotheken.### Praktische Anwendungen von Prompt Engineering
– **Fallstudien**: Präsentiere Praxisbeispiele dafür, wie Prompt Engineering in verschiedenen Branchen angewendet wurde (z. B. Content-Erstellung, Kundenservice, Forschung).
– **Innovative Einsatzgebiete**: Erkunde innovative und unerwartete Anwendungen von Prompt Engineering.### Herausforderungen und ethische Überlegungen
– **Bias und Fairness**: Erörtere, wie Prompts unbeabsichtigt Verzerrungen in KI-Antworten einführen oder verstärken können.
– **Risiken mindern**: Strategien, um diese Risiken zu mindern und durch sorgfältiges Prompt Engineering den ethischen Einsatz von KI zu fördern.
– **Datenschutz und Sicherheit**: Überlegungen zur Verwendung sensibler Informationen in Prompts.### Die Zukunft des Prompt Engineering
– **Neue Trends**: Spekuliere über künftige Entwicklungen im Prompt Engineering und in der Interaktion mit KI-Modellen.
– **Die Rolle von Community und Open Source**: Hebe hervor, wie wichtig Beiträge der Community und Open-Source-Projekte für die Weiterentwicklung des Prompt Engineering sind.### Fazit
– **Zusammenfassung der wichtigsten Punkte**: Fasse die zentralen Erkenntnisse des Beitrags zusammen.
– **Ermutigung zum Experimentieren**: Ermutige die Leser, Prompt Engineering selbst zu erkunden, und betone den kreativen und experimentellen Charakter dieses Gebiets.
– **Weitere Ressourcen**: Biete Links zu zusätzlichen Ressourcen, Communitys und Tools für Leser, die tiefer in Prompt Engineering einsteigen möchten.### Handlungsaufforderung
– Lade die Leser ein, ihre Erfahrungen, Erfolge und Herausforderungen mit Prompt Engineering in den Kommentaren oder in den sozialen Medien zu teilen, um eine Community of Practice zu fördern.Diese Gliederung bietet einen umfassenden Fahrplan für einen informativen und fesselnden Blogbeitrag über Prompt Engineering. Jeder Abschnitt baut auf den vorherigen auf und führt den Leser von einem Grundverständnis zu komplexeren Konzepten und praktischen Anwendungen, geht dabei auch auf ethische Überlegungen ein und blickt in die Zukunft des Fachgebiets.
2. Über jeden Abschnitt iterieren
Sobald die Gliederung steht, gehen Sie einfach von Hand jeden Abschnitt durch und bitten das LLM, ihn zu erweitern. Hier ein Beispiel für die Einführung:
Erweitere die Einführung in Prompt Engineering.
Das Ergebnis finden Sie hier.
Sie können das LLM auch auffordern, in einem interaktiven Prozess zu arbeiten, mit einer Eingabe des Nutzers bei jedem Schritt:
erweitere jeden Abschnitt der Gliederung des Blogbeitrags in einem interaktiven Prozess. nachdem du einen Abschnitt fertiggestellt hast, bittest du den Nutzer um eine Eingabe, bevor du mit dem nächsten Abschnitt weitermachst, bis der Blogbeitrag fertig ist.
Sie werden merken, dass die Gliederung anders aussieht. Falls Sie sich fragen, ob das ein Fehler ist: Nein. Es gehört zu den Eigenschaften von LLMs, auf denselben Prompt ähnliche, aber unterschiedliche Antworten zu geben. Der Grund ist, dass die Modelle probabilistisch sind. Ein LLM erzeugt seine Antwort also auf Basis einer Wahrscheinlichkeitsverteilung. Wenn Sie einen Prompt eingeben, erzeugt das LLM mehrere mögliche Antworten und reiht sie nach Wahrscheinlichkeit. Hier das Ergebnis des zweiten Prompts:
Beginnen wir damit, den Abschnitt **Einführung** des Blogbeitrags über Prompt Engineering zu erweitern.
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### Einführung in Prompt Engineering
In der sich rasant entwickelnden Landschaft der künstlichen Intelligenz (KI) erweist sich Prompt Engineering als entscheidende, aber oft unterschätzte Disziplin. Im Kern geht es beim Prompt Engineering um das strategische Formulieren von Eingaben, die KI-Modellen die gewünschten Antworten entlocken sollen, besonders in den Bereichen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und der Computer Vision. Diese nuancierte Kunstform spielt eine zentrale Rolle dabei, Nutzen und Genauigkeit von KI-Technologien zu optimieren, von Konversationsagenten wie Chatbots bis zu ausgefeilten Werkzeugen für die Bilderzeugung.
Die Bedeutung des Prompt Engineering ist mit der Entwicklung fortschrittlicher KI-Modelle wie der GPT-Reihe von OpenAI sprunghaft gestiegen. Diese Modelle können Text erzeugen, der menschlichem Schreiben sehr nahekommt, und hängen stark von der Qualität und Genauigkeit der Prompts ab, die sie erhalten. Ein gut konstruierter Prompt kann diese KI-Systeme zu Ausgaben führen, die von kohärentem, kontextuell passendem Text bis zu verblüffend genauen visuellen Kunstwerken reichen. Vage oder schlecht aufgebaute Prompts dagegen können zu Antworten führen, die bestenfalls irrelevant und schlimmstenfalls irreführend oder unsinnig sind.
Wir stehen an der Schwelle zu einer neuen Ära der KI, in der die Interaktion zwischen Menschen und Maschinen immer nahtloser wird, und die Rolle des Prompt Engineering kann gar nicht hoch genug eingeschätzt werden. Es schlägt die Brücke zwischen menschlicher Absicht und dem Verständnis der KI und befähigt diese digitalen Wesen, unsere Bedürfnisse nach Information, Bildung und Kreativität besser zu erfüllen. Dieser Blogbeitrag will die Feinheiten des Prompt Engineering entschlüsseln, Einblicke in seine Mechanismen, Anwendungen und Herausforderungen geben und allen eine Anleitung bieten, die diese wesentliche Fähigkeit meistern wollen.
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Bevor ich zum nächsten Abschnitt übergehe, in dem es um das Verständnis von Prompt Engineering gehen wird: Gibt es bestimmte Bereiche in dieser Einführung, die Sie weiter ausbauen möchten, oder Feedback, das ich einarbeiten soll?
Nachdem das LLM einen Abschnitt fertiggestellt hat, bittet es um eine Eingabe. Nehmen wir an, Sie sind mit dem Teil über den historischen Kontext nicht zufrieden und wollen mehr Details. Dann können Sie das LLM bitten, den Abschnitt auszuarbeiten und im Web zu recherchieren.
arbeite den historischen Kontext aus und nimm historische Details auf. recherchiere im Web.
Damit bekommen Sie zusätzliche Details für den betreffenden Abschnitt.
Grenzen des interaktiven Promptens
Wenn Sie sich den Chatverlauf ansehen, werden Sie merken, dass das LLM gewissermaßen eine Abkürzung genommen und nicht alle Abschnitte durchgearbeitet hat. Stattdessen hat es die Aufgabe im Eiltempo erledigt. Das nennt man gemeinhin Faulheit. Um diese Einschränkung zu umgehen und das Modell auf Kurs zu halten, können Sie die Gesamtaufgabe in kleinere interaktive Teilaufgaben zerlegen:
Du bist Tech-Autor mit fundiertem Wissen über LLMs. erweitere die ersten drei Abschnitte der Gliederung des Blogbeitrags in einem interaktiven Prozess. nachdem du einen Abschnitt fertiggestellt hast, bittest du den Nutzer um eine Eingabe, bevor du mit dem nächsten Abschnitt weitermachst. outline = „““Titel: Die Kunst und Wissenschaft des Prompt Engineering: Die Kraft der KI entfesseln
Einführung
Definiere Prompt Engineering.
Kurzer Überblick über seine Bedeutung für KI-Anwendungen.
Erwähne den Aufstieg von Sprachmodellen wie GPT-3 und ihre Abhängigkeit von wirksamen Prompts.
Abschnitt 1: Prompt Engineering verstehen
Definition und Umfang
Kläre, was Prompt Engineering ist.
Unterscheide zwischen Prompt Engineering für textbasierte und für bildbasierte KI-Modelle.
Historischer Kontext
Zeichne die Entwicklung des Prompt Engineering parallel zur KI-Entwicklung nach.
Erwähne wichtige Meilensteine.
Abschnitt 2: Die Rolle des Prompt Engineering in der KI
Bessere KI-Leistung
Beispiele dafür, wie Prompt Engineering KI-Antworten verbessert.
Fallstudien oder Verweise auf bemerkenswerte Erfolge.
Anwendungen in verschiedenen Branchen
Content-Erstellung, Programmierung, Datenanalyse und mehr.
Konkrete Anwendungsfälle im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und in der Kreativbranche.
Abschnitt 3: Herausforderungen im Prompt Engineering
Grenzen der Modelle verstehen
Erörtere die Beschränkungen von KI-Modellen und wie sie das Prompten beeinflussen.
Ethische Überlegungen
Gehe auf mögliche Verzerrungen in KI-Antworten ein.
Wie wichtig Prompts sind, die ethische Risiken mindern.
Die Komplexität guter Prompts
Prompt Engineering als Versuch und Irrtum.
Die Rolle von Fachwissen beim Formulieren von Prompts.
Abschnitt 4: Best Practices im Prompt Engineering
Kennen Sie Ihr KI-Modell
Die Fähigkeiten und Grenzen Ihres KI-Modells verstehen.
Klarheit und Genauigkeit
Warum Ihre Prompts klar und genau sein müssen.
Iterative Verfeinerung
Techniken, um Prompts anhand von KI-Antworten zu verfeinern.
Zusammenarbeit und Austausch
Die Rolle der Community beim Austausch wirksamer Prompts und Strategien.
Abschnitt 5: Tools und Technologien
Software und Plattformen
Überblick über Tools, die beim Prompt Engineering helfen.
Integration mit KI-Diensten
Wie sich Prompt Engineering in größere KI-Ökosysteme und -Dienste einfügt.
Abschnitt 6: Künftige Richtungen im Prompt Engineering
Fortschritte bei KI-Modellen
Erwartete Entwicklungen in der KI, die das Prompt Engineering beeinflussen könnten.
Automatisiertes Prompt Engineering
Das Potenzial der KI, bei ihrer eigenen Prompt-Optimierung zu helfen.
Ethische und gesellschaftliche Folgen
Künftige Überlegungen zum verantwortungsvollen Einsatz von Prompt Engineering.
Fazit
Fasse zusammen, welche Bedeutung Prompt Engineering dafür hat, das Potenzial von KI-Technologien auszuschöpfen.
Ermutige die Leser, das Gebiet zu erkunden und dazu beizutragen.
Handlungsaufforderung
Lade die Leser ein, ihre Erfahrungen und Tipps zum Prompt Engineering zu teilen.
Schlage Foren, Communitys und Ressourcen zur weiteren Erkundung vor.
Zusätzliche Ressourcen
Liste von Artikeln, Büchern und Online-Ressourcen für Leser, die tiefer in Prompt Engineering einsteigen möchten.
Diese Gliederung bietet einen umfassenden Rahmen für einen Blogbeitrag über Prompt Engineering und sorgt dafür, dass die Leser klar verstehen, was es ist, warum es wichtig ist, vor welchen Herausforderungen es steht und wie man es wirksam angeht.“““
Eine große Aufgabe in kleinere Teilaufgaben zu zerlegen, ist eine grundlegende Strategie im Prompt Engineering für KI-Systeme. Dieser Ansatz heißt Dekomposition und macht aus komplexen Problemen kleinere, besser handhabbare. Wenn Sie eine große Aufgabe in kleinere Teilaufgaben zerlegen, lassen sich Probleme leichter erkennen und lösen, und der gesamte Prozess wird effizienter und weniger fehleranfällig.
Wie das Beispiel zeigt, entstehen durch Dekomposition im Prompt Engineering mehrere kleinere, stärker fokussierte Prompts, die genauere Antworten liefern.
Fazit
Texterweiterung mit LLMs wie ChatGPT eröffnet viele Möglichkeiten für Content-Erstellung, Bildung und Kommunikation. Wenn Sie verstehen, wie Sie Prompts wirksam formulieren und diese Modelle steuern, können Sie ihr volles Potenzial nutzen und ausführliche, ansprechende und informative Texte erzeugen. Denken Sie beim Experimentieren daran, dass es auf klare Ziele, detaillierte Prompts und die Bereitschaft zum Iterieren ankommt. Mit diesen Werkzeugen ist Ihre Vorstellungskraft die einzige Grenze.
Everyday Prompt Engineering Part Four: Document and Text Summaries
Aus dem Englischen übersetzt: zum Originalbeitrag