Imperfekte Prompts werden kreativ für bessere Interaktionen mit generativer KI genutzt
Die neueste Technik für Prompt Engineering begrüßt überraschend unvollkommene Prompts. Hier ist kommt das warum. Prompting ist ein fragiler Prozess, bei dem kleine Änderungen am Prompt große Unterschiede in den Modellvorhersagen verursachen können. Daher wird viel Mühe in die Gestaltung des perfekten Prompts für eine Aufgabe gesteckt.
Um den großen Aufwand beim Prompting zu verringern, untersuchten Forscher, ob das Sammeln mehrerer effektiver, aber unvollkommener Prompts und deren Aggregation zu einer hochwertigen Prompting-Strategie führen kann.
Prompt Engineering: ASK ME ANYTHING – Sammeln unvollkommener Prompts
Die Forscher schlugen ASK ME ANYTHING (AMA) vor, ein Prompting-Ansatz, der mehrere unvollkommene Prompts anstatt einen perfekten Prompt verwendet.
AMA liefert den größten Nutzen bei Aufgaben, bei denen das erforderliche Wissen in der Aufgabeneingabe enthalten ist und die stark auf die natürliche Sprachverarbeitung des Modells angewiesen sind.
Insgesamt liefert AMA Positive Effekte bei vier Sprachmodell-Familien und bei Modellgrößen von 125M-175B Parametern. AMA ermöglichte es einem 30x kleineren Modell, die durchschnittliche Leistung von GPT3-175B bei 20 populären Sprachbenchmarks zu übertreffen.
Schritt für Schritt: Unvollkommene Prompts produktiv nutzen
Hier ist eine schrittweise Anleitung, wie sich unvollkommene Prompts produktiv nutzen lassen:
- Eine Reihe wissentlich unvollkommener Prompts erstellen
- Die unvollkommenen Prompts verwenden, um einen aggregierten Prompt abzuleiten
- Den aggregierten Prompt testen
- Wiederholen, Lektionen identifizieren und die Fähigkeiten verbessern
Der Vorteil dieses ansatz ist, dass man sehr schnell mit unvollkommenen Prompts starten und iterativ einen brauchbaren Prompt entwickeln kann, ohne lange über den perfekten Prompt nachzudenken.
Prompt Engineering: Fazit
Die neueste Technik für Prompt Engineering begrüßt überraschend unvollkommene Prompts und nutzt diese kreativ, um effektive Interaktionen mit generativer KI zu gestalten. Statt lange über perfekte Prompts nachzudenken, lassen sich durch schnelles Testen unvollkommener Prompts und deren Aggregation brauchbare Prompts entwickeln. Diese Technik ermöglicht einen sehr produktiven Umgang mit generativer KI.
Quelle: Forbes
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