„Prompt Engineering“ bezieht sich typischerweise auf den Prozess des Entwerfens und Entwickelns von Eingabeaufforderungen oder Eingaben für ein KI-Sprachmodell. Im Kontext des GPT-3.5-Modells von OpenAI umfasst Prompt Engineering die Erstellung effektiver Anweisungen, Fragen oder Kontexte, um die Generierung des Modells zu steuern und die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
Eine schnelle Entwicklung ist entscheidend für die Generierung genauer und relevanter Antworten aus dem Sprachmodell. Durch die sorgfältige Gestaltung von Eingabeaufforderungen können Entwickler die Ausgabe steuern und das Modell auf die gewünschten Ergebnisse ausrichten. Dazu gehört es, die Stärken und Grenzen des Modells zu verstehen und Aufforderungen zu formulieren, die die gewünschten Informationen oder Reaktionen hervorrufen.
Effektives Prompt Engineering kann Techniken wie die Bereitstellung expliziter Anweisungen, die Angabe des Formats oder der Struktur der gewünschten Ausgabe oder die Bereitstellung von Kontext- und Hintergrundinformationen umfassen, die das Verständnis des Modells erleichtern. Es kann auch Experimente und Iterationen umfassen, um Eingabeaufforderungen zu verfeinern und die Qualität der generierten Inhalte zu verbessern.
Insgesamt spielt Prompt Engineering eine wichtige Rolle bei der Nutzung der Fähigkeiten von KI-Sprachmodellen und der Nutzung ihres Potenzials, um nützliche und aussagekräftige Ergebnisse in verschiedenen Anwendungen wie Chatbots, Inhaltsgenerierung, Sprachübersetzung und mehr bereitzustellen.
Aktualisiert am
14.06.2023