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Prompt-Engineering für generative KI

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Prompt-Engineering für generative KI

Zukunftstaugliche Inputs für zuverlässige KI-Outputs

O’Reilly,

15 min read
9 take-aways
Audio & text

What's inside?

Die KI erzählt nur Unsinn? Das liegt an den Prompts.

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Bewertung der Redaktion

8

Qualitäten

  • Umsetzbar
  • Überblick
  • Praktische Beispiele

Rezension

Künstliche Intelligenzen wie ChatGPT verändern die Arbeit und das Leben grundsätzlich. Allerdings ist der Umgang mit ihnen nicht ganz so intuitiv, wie es den Anschein macht. Wer einfach drauflostippt oder -spricht, riskiert, nutzlose oder sogar falsche Infos zu bekommen. Wer das verhindern möchte, muss sich mit dem Prompt-Engineering auseinandersetzen. In dieser praktischen Anleitung zeigen der Datenwissenschaftler James Phoenix und der KI-Trainer Mike Taylor, wie das geht – inklusive zahlreicher praktischer Beispiele für Text- und Bildgenerierung.

Zusammenfassung

LLMs lernen aus riesigen Datenmengen, Texte wie menschengemacht aussehen zu lassen.

In den letzten Jahren lag der Schwerpunkt der KI-Forschung auf sogenannten Large Language Models, kurz LLMs. Diese Modelle, zu denen auch ChatGPT gehört, werden mit riesigen Datenmengen trainiert. Dafür komprimieren die Modelle linguistische Elemente unterschiedlicher Länge, also zum Beispiel Silben, Wörter oder ganze Sätze, zu sogenannten Tokens. Je mehr Daten eine KI bei ihrem Training erhält, desto mehr Tokens kennt sie.

Die KI verbindet die Bedeutung und die Struktur der Tokens und verwandelt sie in sogenannte Vektoren – mathematische Werte, die angeben, wie und wo das Token typischerweise verwendet wird. So entsteht das, was man Transformationsarchitektur nennt. LLM-Modelle wie ChatGPT werden dabei zuerst mit riesigen Datenmengen trainiert, um ein breites und flexibles Verständnis von Sprache zu erzeugen. Anschließend erfolgt die Feinabstimmung, bei der das Modell auf spezifischere Aufgaben und Bereiche spezialisiert wird.

Eine KI erhält zuerst eine Art Allgemeinbildung. Dann muss sie auf einen bestimmten Job spezialisiert...

Über die Autoren

James Phoenix hat mit seinem Unternehmen Vexpower über 60 Kurse in Data Science unterrichtet. Mike Taylor ist Gründer der Marketingagentur Ladder und unterrichtet generative KI bei Vexpower.

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