Prompt Engineering Crashkurs

Seminarziel

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmer in der Lage, einfache und komplexe Prompts zu erstellen, zu optimieren und durch Parameteranpassungen die Qualität der KI-Antworten zu steuern.

Inhalt

• Einführung in Prompt Engineering und Grundlagen
  • Was ist Prompt Engineering?
    • Erklärung, wie Prompts die Interaktion mit KI-Modellen steuern, um zielgerichtete und qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen.
    • Vorstellung der verschiedenen Anwendungsbereiche von Prompt Engineering wie Textgenerierung, Datenanalyse, Entscheidungsfindung und kreative Anwendungen.
  • Funktionsweise von Sprachmodellen
    • Einführung in die Funktionsweise von großen Sprachmodellen wie GPT-4, BERT und anderen.
    • Erörterung, wie diese Modelle Prompts verarbeiten und welche Parameter die Ausgabe beeinflussen.
  • Strukturierung von Prompts für unterschiedliche Aufgaben
    • Einfache Prompts: Grundlagen zur Erstellung von klaren und präzisen Eingabeaufforderungen für einfache Textgenerierung und Informationsabfragen.
    • Mehrstufige Prompts: Einsatz von Prompts für komplexe, mehrstufige Aufgaben wie Problemlösung und Entscheidungsfindung.
    • Kreative Prompts: Tipps und Techniken, um KI für kreative Aufgaben wie Storytelling oder Marketing-Inhalte zu nutzen.
  • Parameteranpassungen im Prompt Engineering
    • Temperatur: Einfluss der Temperatur auf die Kreativität und Präzision der Modellantworten. Wann sollten niedrige oder hohe Temperaturen verwendet werden?
    • Top-p (Nucleus Sampling): Steuerung der Wahrscheinlichkeitsverteilung von Antworten für kontrollierte Varianz und Kreativität.
    • Frequenzbestrafung und Präsenzbestrafung: Vermeidung von Wortwiederholungen und Förderung von Wortvielfalt in der Textausgabe.
• Praxisübung 1: Erstellung und Optimierung einfacher Prompts
  • Ziel der Übung: Die Teilnehmer formulieren einfache Prompts für verschiedene Aufgaben wie Textgenerierung, Datenanalyse und Entscheidungsfindung.
    • Projektbeschreibung: Erstellung von Prompts und experimentieren mit unterschiedlichen Parametern (Temperatur, Top-p), um das Verhalten des Modells zu steuern.
    • Tools: GPT-4 , OpenAI Playground , Hugging Face API .
    • Ergebnisse und Präsentation: Teilnehmer präsentieren ihre entwickelten Prompts und analysieren die Auswirkungen der Parameteranpassungen auf die Ergebnisse.
• Fortgeschrittene Techniken und Optimierung von Prompts
  • Zero-Shot, One-Shot und Few-Shot Learning
    • Zero-Shot Prompting: Nutzung des Modells ohne Beispiele, um Aufgaben ohne vorherige Trainingsdaten zu lösen.
    • One-Shot und Few-Shot Prompting: Vorstellung, wie Prompts mit einem oder wenigen Beispielen gestaltet werden, um spezifische Aufgaben oder Antworten zu steuern.
  • Iterative Optimierung von Prompts
    • Schrittweise Verbesserung von Prompts: Anpassung und Verfeinerung von Prompts auf Basis der Modellantworten, um die gewünschte Ausgabequalität zu erreichen.
    • Debugging von Prompts: Techniken zur Fehlerbehebung bei unerwünschten oder ungenauen Antworten. Erkennung von Fehlinterpretationen und entsprechende Korrekturen.
  • Anwendungsfälle in verschiedenen Bereichen
    • Datenextraktion und Informationsverarbeitung: Nutzung von Prompts zur Extraktion und Analyse von Informationen aus unstrukturierten Daten.
    • Content-Erstellung: Entwicklung von Prompts für die automatisierte Erstellung von Texten wie Blogs, E-Mails oder Marketing-Materialien.
    • Automatisierung und Prozesssteuerung: Einsatz von Prompts zur Automatisierung von Aufgaben und zur Steuerung von mehrstufigen Prozessen.
• Praxisübung 2: Entwicklung komplexer Prompts und Iteration
  • Ziel der Übung: Die Teilnehmer entwickeln fortgeschrittene Prompts für komplexe Aufgaben, optimieren diese und verbessern die Ausgabequalität durch iterative Anpassungen.
    • Projektbeschreibung: Erstellung von Prompts für kreative Textgenerierung, Entscheidungsfindung oder Datenextraktion. Anpassung von Parametern und Iteration basierend auf den Ergebnissen.
    • Tools: GPT-4 , Hugging Face , Power Automate
    • Ergebnisse und Präsentation: Teilnehmer präsentieren ihre optimierten Prompts und erläutern den Prozess der iterativen Optimierung.