21. Juli 2023
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Sprachlernmodelle und die Unterscheidung zwischen der Kunst des Prompt Designs und der Wissenschaft des Prompt Engineering

Einführung

Sprachmodelle und ihre Anwendung sind zu einem festen Bestandteil vieler Unternehmensstrategien geworden. Da sich diese Technologie jedoch ständig weiterentwickelt, ist ein differenzierteres Verständnis ihrer Verwendung unerlässlich. In diesem Artikel werden zwei Konzepte untersucht, die oft in einen Topf geworfen werden, aber unterschiedliche Funktionen haben: Prompt Design und Prompt Engineering. Unser Ziel ist es, einen umfassenderen Rahmen zu schaffen, der zwischen diesen beiden kritischen Aspekten der Arbeit mit Sprachmodellen differenziert. Er ist als Meinungsbeitrag zu verstehen, der eine ausführlichere Diskussion einleiten soll. 

Hintergrund

Mit der zunehmenden Verbreitung von Sprachmodellen wie GPT-4 und darüber hinaus konzentrieren sich die Diskussionen über deren Anwendung häufig auf das "Prompt Engineering". Dieser Begriff ist jedoch so etwas wie ein Sammelbegriff, der sowohl die Erstellung von Prompts als auch deren Steuerung innerhalb eines Systems bezeichnet. Während dem ersten Aspekt viel Aufmerksamkeit geschenkt wird, bleibt der zweite, der sich mit den entscheidenden Komponenten der Steuerung befasst, unterbelichtet.

Das Schreiben eines guten Prompts ist in etwa vergleichbar mit dem Erlernen des Umgangs mit Suchmaschinen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Eine entscheidende Fähigkeit besteht darin, das Problem, das man lösen möchte, genau zu beschreiben. In unserer Praxis der Implementierung von Sprachlernmodellen (LLMs) für Unternehmen haben wir jedoch auch oft konkrete technische Aufgaben, die mit der Installation von LLMs einhergehen, wie z. B. die Kontrolle der Kosten oder die Sicherstellung, dass nur die "richtigen" Dinge in die Prompts aufgenommen werden.

Daher argumentieren wir, dass dieser umfassendere operative Aspekt eine eigene Definition verdient, was dazu führt, dass wir die Begriffe "Prompt Engineering" und "Prompt Design" speziell für diesen Zweck einführen.

Die Kunst des Prompt Designs

Prompt Design ist die Kunst, Prompts so zu gestalten, dass sie einem Sprachmodell die gewünschten Ergebnisse entlocken. Um sie zu beherrschen, muss man die Nuancen von Sprachmodellen verstehen und wissen, wie sie auf verschiedene Prompts reagieren. Strategien wie das Setzen des richtigen Kontexts, die Bereitstellung ausreichender Details und die Verwendung eines angemessenen Tons können die Qualität und Relevanz der Ergebnisse des Modells erheblich verbessern. Um mit der Verbesserung des Prompt-Designs zu beginnen, sollten Sie die folgenden Schritte und Leitfragen in Betracht ziehen:

  1. Schulung: Schulen Sie Ihr Team regelmäßig in den Feinheiten der Erstellung von Prompts. Wie gut versteht Ihr Team die Funktionsweise von Sprachmodellen?
  2. Wissensaustausch und Experimentieren: Ermutigen Sie zum Wissensaustausch und fördern Sie eine Kultur der Neugierde und des Experimentierens. Welche Plattformen oder Foren gibt es für Ihr Team, um Erkenntnisse und Erfahrungen auszutauschen?
  3. Bewertung und Verbesserung: Bewerten Sie die Qualität der aktuellen Aufforderungen und verbessern Sie sie iterativ. Wie effektiv sind die derzeitigen Prompts, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen?

Die Wissenschaft des Prompt Engineering

Das Prompt Engineering konzentriert sich auf die Data Governance und die operativen Managementaspekte der Verwendung von Sprachmodellen. Dazu gehören Praktiken wie die Beschränkung bestimmter Prompts auf bestimmte Rollen innerhalb eines Unternehmens, um die Datenintegrität und -sicherheit zu wahren, oder die Kontrolle der Ausgabelänge, um die Rechenkosten zu kontrollieren. Um mit der Integration von Prompt Engineering in Ihre Abläufe zu beginnen, finden Sie hier einige praktische Schritte und Fragen, die Sie berücksichtigen sollten:

  1. Entwicklung einer Strategie: Entwickeln Sie eine umfassende Datenstrategie, die die Rollen, Verantwortlichkeiten und Richtlinien für die Verwendung von Prompts festlegt. Verfügt Ihre Organisation über klare Richtlinien, wer welche Prompts verwenden darf?
  2. Prüfen und aktualisieren: Überprüfen und aktualisieren Sie Ihre Datenstrategie regelmäßig, um die Integrität und Sicherheit der Daten zu gewährleisten. Wie oft werden diese Richtlinien überprüft und aktualisiert?
  3. Kontrollieren: Implementieren Sie Systeme zur Kontrolle der Ausgabelänge, um die Rechenkosten zu steuern. Verfügen Sie über die nötige Infrastruktur, um dies zu kontrollieren?

Vergleich von Prompt Design und Prompt Engineering

Die Unterscheidung zwischen Prompt Design und Prompt Engineering kann zu mehr Klarheit und Effizienz bei der Anwendung von Sprachmodellen führen. Während sich das Prompt Design auf die Erstellung qualitativ hochwertiger Prompts konzentriert, geht es beim Prompt Engineering um die Kontrolle und Verwaltung ihrer Anwendung. Beide Elemente sind entscheidend für eine optimierte, abgerundete KI-Strategie für Unternehmen.

Prompt Design vs. Prompt Engineering
Prompt Engineering vs. Prompt Design
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Schlussfolgerung

Das Erkennen und Trennen der Bereiche Prompt Design und Prompt Engineering kann Unternehmen in die Lage versetzen, einen umfassenden Ansatz zu entwickeln, um KI-Tools effektiv in ihre Abläufe zu integrieren.

Dieses Verständnis sorgt nicht nur für verfeinerte Interaktionen, sondern ermöglicht auch eine kontrollierte, sichere und kosteneffiziente Nutzung von Sprachmodellen.

Wichtigste Erkenntnisse

Um die Gestaltung von Prompts zu verbessern, sollten Sie regelmäßige Schulungsprogramme in Erwägung ziehen, die Ihr Team über die Feinheiten der Gestaltung von Prompts und das Verständnis des Verhaltens von Sprachmodellen informieren. Ermutigen Sie den Wissensaustausch und fördern Sie eine Kultur der Neugier und des Experimentierens. Entwickeln Sie an der Prompt-Engineering-Front eine umfassende Datenstrategie, die Rollen, Verantwortlichkeiten und Richtlinien für die Verwendung von Prompts festlegt. Überprüfen und aktualisieren Sie diese Strategie regelmäßig, um die Integrität und Sicherheit der Daten zu gewährleisten. Ziehen Sie auch die Einrichtung von Systemen zur Kontrolle der Ausgabelänge in Betracht, um die Rechenkosten zu kontrollieren.

Was denken Sie darüber? Sind Sie der Meinung, dass wir eine genauere Unterscheidung zwischen Prompt Engineering und Prompt Design brauchen? 

Über DAIN Academy

"Die Arbeit mit generativer KI wird der wichtigste Produktivitätsschub für Unternehmen im nächsten Jahrzehnt sein", sagt Tizian Kronsbein, Leiter der DAIN Academy.

DAIN Academy ist der vertrauenswürdige Partner für messbare, KPI-gesteuerte Programme zur Umstellung der Belegschaft auf Daten. Wir sind der Meinung, dass Datenkompetenz eine der wichtigsten Kompetenzen in unserer Gesellschaft ist und dass jeder Mensch Daten verstehen, mit ihnen arbeiten und leben muss.

Als Top-Consultant 2022 und 2023 eingestuft, unterstützt DAIN Studios Unternehmen von ihrer ersten Datenreise bis hin zu herausragenden Lösungen im Bereich der künstlichen Intelligenz.

Einzelheiten

Titel: Prompt Engineering vs. Prompt Design
Autor:
DAIN StudiosDaten & KI Strategieberatung
Veröffentlicht in ,
Aktualisiert am 21. Juli 2023