Die zunehmende Verbreitung von generativen Künstlichen Intelligenzsystemen (GenAI) in verschiedenen Industrien und Forschungsbereichen hat die Bedeutung des Interaktionsprozesses zwischen Nutzern und diesen Systemen hervorgehoben. Dieser Prozess, bekannt als Prompting oder Prompt-Engineering, ist ein zentrales Thema in der aktuellen Forschung. Trotz der weiten Verbreitung und intensiven Untersuchung von Prompting gibt es jedoch eine uneinheitliche Terminologie und ein mangelndes ontologisches Verständnis dessen, was ein Prompt genau ausmacht. Das Paper „The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompting Techniques“ von Sander Schulhoff und Kollegen versucht, diese Lücken zu schließen, indem es eine strukturierte Übersicht und Analyse von Prompting-Techniken bietet.
Das Paper zielt darauf ab, ein systematisches Verständnis von Prompts zu etablieren, indem es eine Taxonomie von Prompting-Techniken zusammenstellt und deren Nutzung analysiert. Es präsentiert ein umfassendes Vokabular von 33 Begriffen, eine Taxonomie von 58 textbasierten Prompting-Techniken sowie 40 Techniken für andere Modalitäten. Außerdem führt es eine Meta-Analyse der gesamten Literatur zur natürlichen Sprach-Prefix-Prompting durch.
Das musst Du wissen – The Prompt Report
Breite Anwendung: Generative KI-Systeme finden zunehmend Anwendung in Industrie und Forschung.
Prompting-Techniken: Das Paper stellt 58 textbasierte und 40 Techniken für andere Modalitäten vor.
Vokabular: Es wurde ein umfassendes Vokabular von 33 Begriffen entwickelt.
Meta-Analyse: Eine umfassende Analyse der Literatur zur natürlichen Sprach-Prefix-Prompting wurde durchgeführt.
Ziel: Das Ziel ist es, eine klarere und einheitlichere Terminologie und ein besseres Verständnis von Prompts zu schaffen.
Beschreibung der Taxonomie
Die Autoren stellen eine detaillierte Taxonomie von Prompting-Techniken vor, die in verschiedene Kategorien unterteilt sind. Diese Kategorien umfassen sowohl textbasierte Techniken als auch Techniken für andere Modalitäten wie Bilder oder Audio. Jede Technik wird ausführlich beschrieben und hinsichtlich ihrer Anwendung und Wirksamkeit analysiert.
Textbasierte Techniken
Die 58 textbasierten Techniken umfassen:
Anweisungen geben: Klare Anweisungen für die Ausgabe spezifizieren.
Fragen stellen: Fragen formulieren, die die KI beantworten soll.
Beispiele geben: Beispiele für die erwartete Antwort bereitstellen.
Lückentexte: Unvollständige Sätze, die von der KI vervollständigt werden.
Kontextualisierung: Relevante Kontextinformationen liefern.
Stil vorgeben: Den gewünschten Schreibstil festlegen.
Erzählperspektive ändern: Die Perspektive, aus der der Text geschrieben wird, bestimmen.
Ton und Stimmung: Den Ton und die Stimmung des Textes vorgeben.
Rollenspiel: Szenarien oder Rollen definieren.
Paraphrasieren: Texte umformulieren lassen.
Erklärung bitten: Erklärungen zu spezifischen Themen anfordern.
Zusammenfassung: Texte zusammenfassen lassen.
Gegensätze: Gegenüberstellungen von Konzepten verlangen.
Synonyme finden: Nach Synonymen fragen.
Argumentation: Pro- und Kontra-Argumente darstellen.
Übersetzung: Texte in andere Sprachen übersetzen.
Kreative Aufgaben: Kreative Inhalte wie Geschichten oder Gedichte generieren.
Vergleiche: Vergleiche zwischen Konzepten anfordern.
Definieren: Begriffe definieren lassen.
Ergänzungen: Texte erweitern lassen.
Anwendungen: Praktische Anwendungen von Konzepten beschreiben.
Korrekturen: Fehler in Texten korrigieren.
Analyse: Texte analysieren lassen.
Interpretation: Texte interpretieren lassen.
Empfehlungen: Empfehlungen geben lassen.
Begründungen: Begründungen für Aussagen anfordern.
Erwartungen: Erwartungen für Szenarien definieren.
Vorhersagen: Vorhersagen zu bestimmten Themen anfordern.
Erläuterungen: Konzepte näher erläutern lassen.
Zusatzinformationen: Weitere Informationen zu Themen anfordern.
Debatten: Diskussionen simulieren.
Wortspiele: Wortspiele generieren lassen.
Narrative: Narrative Strukturen vorgeben.
Gegenüberstellungen: Gegenüberstellungen von Konzepten verlangen.
Interaktive Szenarien: Interaktive Geschichten erstellen lassen.
Problemlösungen: Lösungen für Probleme finden lassen.
Kulturelle Kontexte: Kulturelle Aspekte in Antworten integrieren.
Zeitleisten: Ereignisse chronologisch darstellen.
Metaphern: Metaphern und Analogien nutzen.
Statistiken: Statistische Informationen liefern.
Visualisierungen: Texte in visuelle Formate umwandeln.
Schlussfolgerungen: Schlussfolgerungen ziehen lassen.
Hypothesen: Hypothesen aufstellen und überprüfen lassen.
Diskussionen: Diskussionsbeiträge generieren.
Wissenschaftliche Erklärungen: Wissenschaftliche Konzepte erläutern.
Filtern: Relevante Informationen herausfiltern.
Quellenangaben: Quellen für Informationen angeben.
Zitate: Relevante Zitate finden.
Strukturieren: Texte gliedern und strukturieren.
Themenwechsel: Themen im Text wechseln.
Personalisierung: Antworten an spezifische Nutzer anpassen.
Modellierungen: Modelle und Theorien darstellen.
Praktische Beispiele: Praktische Beispiele liefern.
Kontroversen: Kontroverse Themen diskutieren.
Vergangenheitsbezug: Historische Bezüge herstellen.
Zukunftsszenarien: Zukunftsszenarien entwickeln.
Fachjargon: Fachbegriffe erklären und anwenden.
Erfahrungsberichte: Erfahrungsberichte einbauen.
Techniken für andere Modalitäten
Zusätzlich zu den textbasierten Techniken wurden 40 Techniken für andere Modalitäten identifiziert:
Bilder beschreiben: Bildinhalte beschreiben.
Grafiken analysieren: Grafische Darstellungen analysieren.
Musik interpretieren: Musikstücke beschreiben und interpretieren.
Videos zusammenfassen: Videoinhalte zusammenfassen.
Audio analysieren: Audiodateien beschreiben und analysieren.
3D-Modelle erstellen: 3D-Modelle generieren.
Sensorische Daten verarbeiten: Sensorische Daten analysieren.
Objekterkennung: Objekte in Bildern erkennen.
Handlungsanweisungen: Anweisungen für Aktionen in Videos geben.
Technische Zeichnungen: Technische Zeichnungen interpretieren.
Mustererkennung: Muster in Daten erkennen.
Sprachbefehle: Sprachkommandos ausführen.
Interaktive Grafiken: Interaktive grafische Elemente erstellen.
Realitätsnahe Darstellungen: Realitätsnahe Abbildungen generieren.
Augmented Reality: AR-Szenarien erstellen.
Virtuelle Realität: VR-Szenarien gestalten.
Geräuschanalysen: Geräusche analysieren.
Bewegungsdaten: Bewegungsdaten interpretieren.
Sensorische Integration: Sinnesdaten integrieren.
Robotersteuerung: Roboter mittels Sprache steuern.
Simulationsdaten: Daten aus Simulationen analysieren.
Interaktive Aufgaben: Interaktive Tests und Aufgaben generieren.
Naturphänomene: Naturphänomene beschreiben.
Sprachsynthese: Künstliche Sprachproduktion.
Handschrifterkennung: Handschriftliche Texte erkennen.
Texturen erkennen: Texturen in Bildern identifizieren.
Farbanalysen: Farben analysieren.
Mikroskopische Bilder: Mikroskopische Bilder interpretieren.
Histologische Daten: Histologische Schnitte analysieren.
Chemische Analysen: Chemische Strukturen interpretieren.
Genetische Daten: Genetische Sequenzen analysieren.
Meteorologische Daten: Wetterdaten analysieren.
Geodaten: Geografische Daten interpretieren.
Astronomische Daten: Astronomische Daten analysieren.
Bildverarbeitung: Komplexe Bildverarbeitungsaufgaben durchführen.
Thermografische Daten: Wärmedaten interpretieren.
Biomechanische Daten: Körperbewegungsdaten analysieren.
Psychophysiologische Daten: Physiologische Daten interpretieren.
Umweltüberwachung: Umweltdaten analysieren.
Verhaltensanalyse: Verhaltensmuster erkennen.
Vokabular und Terminologie
Ein zentrales Anliegen des Papers ist die Schaffung eines einheitlichen Vokabulars. Die 33 Begriffe im Vokabular decken verschiedene Aspekte des Prompting ab, von grundlegenden Definitionen bis hin zu spezifischen Techniken und Strategien. Dieses Vokabular soll dazu beitragen, Missverständnisse zu vermeiden und die Kommunikation innerhalb der Forschungsgemeinschaft zu verbessern.
Vokabular (33 Begriffe)
Prompt
Context
Instruction
Example
Completion
Style
Tone
Perspective
Role
Paraphrase
Explanation
Summary
Contrast
Synonym
Argument
Translation
Creativity
Comparison
Definition
Addition
Application
Correction
Analysis
Interpretation
Recommendation
Justification
Expectation
Prediction
Elucidation
Supplement
Debate
Play on Words
Narrative
Meta-Analyse der Literatur
Die Meta-Analyse im Paper untersucht umfassend die bestehende Literatur zur natürlichen Sprach-Prefix-Prompting. Dabei werden verschiedene Aspekte betrachtet:
Trends in der Forschung: Identifikation der aktuellen Trends im Bereich der Prompting-Techniken, wie die zunehmende Verwendung von spezifischen Anweisungstypen und Kontextualisierung.
Häufig verwendete Techniken: Bestimmung der am häufigsten angewendeten Techniken in der Praxis und Forschung. Hierzu gehören Techniken wie das Bereitstellen von Beispielen und das Formulieren präziser Anweisungen.
Identifizierung von Forschungslücken: Die Analyse deckt Bereiche auf, in denen bisher wenig geforscht wurde. Dies umfasst unter anderem die Anwendung von Prompting-Techniken in multimodalen Kontexten und die Evaluation der Effektivität unterschiedlicher Techniken.
Wichtige Erkenntnisse
Breite Anwendung von Prefix-Prompting: Die Untersuchung zeigt, dass Prefix-Prompting eine weit verbreitete Methode ist, um generative KI-Modelle zu steuern und zu leiten.
Effektivität spezifischer Techniken: Einige Techniken haben sich als besonders effektiv erwiesen, insbesondere solche, die klare und präzise Anweisungen enthalten.
Multimodalität: Es gibt einen wachsenden Bedarf an Forschung zur Anwendung von Prompting-Techniken über reine Textmodalitäten hinaus, um auch Bilder, Audio und andere Datenformate einzubeziehen.
Empfehlungen für zukünftige Forschung
Die Autoren betonen die Notwendigkeit weiterer Studien, um die identifizierten Forschungslücken zu schließen. Insbesondere empfehlen sie:
Vertiefte Analyse multimodaler Techniken: Untersuchung der Effektivität von Prompting-Techniken in verschiedenen Modalitäten wie Bild und Audio.
Langzeitstudien: Durchführung von Langzeitstudien zur Beständigkeit und Skalierbarkeit von Prompting-Techniken.
Praxisnahe Anwendungen: Erforschung der Anwendung von Prompting in praxisnahen Szenarien, um die Übertragbarkeit der Techniken auf reale Anwendungsfälle zu testen.
Kombination von Techniken: Untersuchung der synergistischen Effekte, wenn mehrere Prompting-Techniken kombiniert werden.
Die detaillierte Meta-Analyse im Paper bietet somit nicht nur einen Überblick über den aktuellen Stand der Forschung, sondern liefert auch wertvolle Impulse für zukünftige Studien, um das Verständnis und die Anwendung von Prompting-Techniken weiter zu vertiefen.
Das Paper bietet eine wertvolle Ressource für Forscher und Entwickler, die im Bereich der generativen Künstlichen Intelligenz tätig sind. Durch die Bereitstellung einer klaren Taxonomie und eines umfassenden Vokabulars trägt es dazu bei, die Terminologie zu vereinheitlichen und das ontologische Verständnis von Prompts zu verbessern. Die Meta-Analyse der Literatur bietet zudem wichtige Einblicke in aktuelle Trends und Forschungslücken, die zukünftige Studien leiten können.
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