Die Kunst des Promptings verkörpert eine entscheidende Fähigkeit im Umgang mit fortgeschrittenen Sprachmodellen. Die Gestaltung von wirksamen Prompts beruht auf grundlegenden Prinzipien von Präzision und Kreativität. Ein gut konstruierter Prompt kann die Qualität der generierten Antworten transformieren und somit die Relevanz der erhaltenen Ergebnisse beeinflussen. Dank der jüngsten Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz wird das Beherrschen dieser Technik für jeden, der die Nutzung von Modellen wie Gemini oder anderen LLMs optimieren möchte, unerlässlich. Fünf innovative Strategien tauchen auf, um diese Praxis zu verfeinern, die allen dank eines methodischen und durchdachten Ansatzes zugänglich gemacht wird.
Die richtige Konfiguration der drei Inference-Variablen ist ein grundlegender Ausgangspunkt, um die Ergebnisse der LLMs zu optimieren. Diese Variablen steuern die Kreativität, die Präzision und die Halluzinationen der Modelle. Die Variable max tokens bestimmt die maximale Anzahl an generierten Tokens. Durch die Anpassung dieses Wertes an Ihren Anwendungsfall können Sie die Kosten senken und die Relevanz der Antworten verbessern, während Sie indes störenden Text am Ende vermeiden. Zum Beispiel wird ein Wert unter 10 Tokens für Klassifizierungsaufgaben empfohlen.
Die Temperatur beeinflusst den Grad der Determinismus der Antworten. Eine Temperatur nahe 0 erzeugt vorhersehbare und zuverlässige Ergebnisse. Umgekehrt fördert ein hoher Wert die Kreativität, obwohl dies das Risiko von Halluzinationen erhöht. Die Parameter top-K und top-P ermöglichen spezifischere Wortauswahlen, wobei erstere die Auswahl auf die wahrscheinlichsten Wörter beschränkt, während letztere diejenigen bevorzugt, deren kumulierte Wahrscheinlichkeit einen bestimmten Schwellenwert nicht überschreitet.
Few-Shot-Prompting verwenden
Das Few-Shot-Prompting hat sich als eine effektive Alternative zum Fine-Tuning herausgestellt. Diese Methode ermutigt das Modell, die erwartete Ausgabe durch Beispiele zu erfassen. Mindestens ein Beispiel bereitzustellen ist entscheidend, während mehrere Beispiele ein tieferes Verständnis und zuverlässigeren Ergebnisse gewährleisten. Fachleute empfehlen, zwischen drei und fünf repräsentativen Beispielen zu geben. Diese Beispiele sollten fehlerfrei sein, da ein einziger Fehler die Interpretation des Modells beeinflussen kann.
Ein Beispiel für einen Prompt, der einen Pizza-Bestellauftrag in JSON umwandelt, könnte mehrere Ausgabefälle enthalten, die die erwartete Struktur veranschaulichen. Ein gutes Beispiel ist: „Ich möchte eine kleine Pizza mit Käse, Tomatensauce und Peperoni.“ gefolgt von der Antwort im JSON-Format, was somit eine klare Referenz bietet.
Auf Step-Back-Prompting zurückgreifen
Das Step-Back-Prompting stellt eine flexible Methode zur Lösung komplexer Probleme dar. Dieser Ansatz beginnt damit, das Modell zu fragen, welche Methode es zur Behandlung eines bestimmten Problems anwenden würde. Sobald dieser erste Ansatz festgelegt ist, muss das Modell diese Methode anwenden, um das Problem zu lösen. Diese Technik fördert ein tieferes Denken und ermöglicht den Zugang zu grundlegenden Konzepten.
Indem der Ansatz vor der Problemlösung spezifiziert wird, kann das Modell auf ein breiteres Wissensfundament zurückgreifen. Für komplexe mathematische Probleme könnte ein Prompt zunächst fragen: „Welchen Ansatz würden Sie wählen, um das folgende Problem zu lösen?“. Die erhaltene Antwort beleuchtet dann den Weg zur finalen Lösung.
Wiederholen Sie sich mit der Self-Consistency
Die Self-Consistency erfordert, mehrere Zyklen des Promptings durchzuführen, um die Genauigkeitsrate zu verbessern. Das mehrmalige Einreichen desselben Prompts, wobei die Temperatur angepasst wird, um die Vielfalt der Antworten zu fördern, hilft, eine kohärente Antwort zu extrahieren. Diese Methode verringert das Risiko von Halluzinationen.
Um den Inhalt einer Telefonübertragung zu klassifizieren, kann das gleiche Prompt dreimal gestellt werden. Jede Antwort wird dann nach dem Prinzip der Mehrheitsabstimmung analysiert, wobei die am häufigsten auftretende Antwort als die zuverlässigste angesehen wird. Dieser statische Verfeinerungsprozess gewährleistet eine bessere Präzision.
Mit automatischem Prompt Engineering testen
Das automatische Prompt Engineering ist eine innovative Technik zur Automatisierung der Erstellung leistungsfähiger Prompts. Diese Methode besteht darin, das Modell zu bitten, verschiedene Varianten eines Referenzprompts zu erzeugen. Jede Variante wird dann getestet, und die generierten Ergebnisse werden mit menschlichen Referenzantworten verglichen.
Die Analyse der Ergebnisse erfolgt anhand standardisierter Metriken wie BLEU und ROUGE. Indem die Version des Prompts identifiziert wird, die die Ausgabe erzeugt, die den menschlichen Referenzen am nächsten kommt, profitieren die Benutzer von einem leistungsstarken Werkzeug zur Verfeinerung ihres Ansatzes.
Die Verwendung einer Tabelle ermöglicht es, die Auswirkungen jedes Prompts zu verfolgen und deren Wirksamkeit zu bewerten. Diese Methode hilft zu verstehen, wie gut die Leistung ist, und die Parameter anzupassen, um kontinuierliches Lernen darüber zu gewährleisten, wie die Erstellung von Prompts optimiert werden kann.
Häufig gestellte Fragen
Was sind die drei Schlüsselvariablen für die Erstellung effektiver Prompts?
Die drei wesentlichen Inferenzvariablen sind: max tokens (kontrolliert die maximale Anzahl an generierten Tokens), die Temperatur (beeinflusst den Determinismus der Antwort) und top-K/top-P (regeln die Wortauswahl).
Wie kann ich Few-Shot-Prompting nutzen, um meine Prompts zu verbessern?
Few-Shot-Prompting besteht darin, mehrere Beispiele der erwarteten Ausgabe bereitzustellen, um das Modell zu leiten. Es wird empfohlen, zwischen drei und fünf klare und vielfältige Beispiele zu geben.
Was ist Step-Back-Prompting und wie kann es verwendet werden?
Step-Back-Prompting besteht darin, zunächst nach dem Ansatz zur Lösung eines Problems zu fragen, gefolgt von der Lösung dieses Problems. Dies hilft dem Modell, zu kontextualisieren und tiefer über die komplexe Frage nachzudenken.
Wie trägt Self-Consistency zur Erhöhung der Genauigkeit der generierten Antworten bei?
Self-Consistency umfasst das mehrmalige Einreichen desselben Prompts und die Verwendung einer hohen Temperatur, um diverse Antworten zu生成, gefolgt von der Auswahl der häufigsten Antwort, was Halluzinationen reduziert.
Was ist automatisches Prompt Engineering und wie funktioniert es?
Automatisches Prompt Engineering besteht darin, mehrere Variationen eines Referenzprompts zu generieren, um deren Wirksamkeit zu testen, und die Ergebnisse im Vergleich zu menschlichen Antworten mithilfe standardisierter Metriken zu bewerten.
Wie kann ich eine Tabelle verwenden, um meine Prompts zu verbessern?
Die Verwendung einer Tabelle ermöglicht es Ihnen, die Prompts aufzulisten und deren Wirksamkeit zu bewerten. Sie können Elemente wie den Namen des Prompts, das Ziel, die verwendeten Parameter, die generierte Ausgabe und eine Bewertung der Ergebnisse einbeziehen.
