Prompt Engineering - Strategische Beratung im Bereich Künstlicher Intelligenz
B2B įmonės vis dažniau remsis dirbtiniu intelektu (DI ), kad patobulintų savo procesus ir įgytų konkurencinį pranašumą! Todėl veiksmingas ir efektyvus dirbtinio intelekto naudojimas yra labai svarbus. Siekiant padėti įmonėms išnaudoti visą dirbtinio intelekto galią ir optimizuoti verslo procesus, buvo sukurta "Prompt Engineering" koncepcija. Šiame straipsnyje apibrėžiama sąvoka "greitojiinžinerija", aptariami dirbtinio intelekto diegimo įmonėje iššūkiai, pateikiama 20 pavyzdžių su išsamiomis gairėmis ir aptariamos pasekmės darbo vietai. Galiausiai bus pateiktos išsamios išvados.
| Sąvokos "užuominų inžinerija" apibrėžtis: teksto užuominų kūrimas ir optimizavimas siekiant pagerinti dirbtinio intelekto modelių veikimą. | Reikšmė skaitmeninei transformacijai: sąveikos su klientais gerinimas ir skaitmeninės strategijos kūrimo rėmimas. | mprofi AG paslaugos: pagalba renkantis technologijas, strateginis konsultavimas ir skaitmeninės transformacijos sprendimų teikimas. |
Greita inžinerija ir kodėl ji svarbi dirbtinio intelekto revoliucijai
Prompt Engineering - tai požiūris į dirbtinio intelekto modelių kūrimą, kuriuo siekiama, kad dirbtinio intelekto modelių diegimas ir priežiūra būtų paprastesnė ir efektyvesnė. Jis apima paprastų ir aiškių sąsajų naudojimą dirbtinio intelekto modelio sąveikai su kitomis sistemomis, taip pat dirbtinio intelekto integravimą į esamą įmonės IT infrastruktūrą. Tai taip pat apima patikimų ir keičiamo mastelio dirbtinio intelekto modelių architektūrų, galinčių apdoroti didelius duomenų kiekius ir atitinkančių didelės apdorojimo spartos reikalavimus, naudojimą.
Begriffserklärung "Prompt Engineering"
Prompt Engineering bezieht sich auf einen Ansatz, der bei der Entwicklung von KI-Modellen angewendet wird. Damit soll sichergestellt werden, dass diese schnell und effizient implementiert werden können. Das Konzept basiert auf der Idee, dass ein KI-Modell nicht nur gute Ergebnisse liefern, sondern auch einfach in der Implementierung und Wartung sein muss, um einen echten Mehrwert für Unternehmen zu schaffen.
Prompt Engineering beinhaltet die Verwendung von einfachen und klaren Schnittstellen für die Interaktion zwischen dem KI-Modell und anderen Systemen sowie die Integration von KI in die bestehende IT-Infrastruktur des Unternehmens. Es umfasst auch die Verwendung von robusten und skalierbaren Architekturen für KI-Modelle, die in der Lage sind, mit großen Datenmengen umzugehen und hohe Anforderungen an die Verarbeitungsgeschwindigkeit zu erfüllen.
Überblick
Die Implementierung von KI im Unternehmen ist eine komplexe Aufgabe, die viele Herausforderungen mit sich bringt. Einige der größten Herausforderungen sind:
- Mangel an Fachwissen
KI ist ein relativ neues und schnell wachsendes Gebiet, das ein tiefes Verständnis von Mathematik, Statistik und Programmierung erfordert. Viele Unternehmen haben nicht genügend qualifizierte Mitarbeiter, um KI-Modelle zu entwickeln und zu implementieren.
- Datenqualität
KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie trainiert werden. Wenn die Datenqualität nicht gut ist, werden die KI-Modelle ebenfalls nicht gut sein.
- Integration in die bestehende IT-Infrastruktur
Die Integration von KI in die bestehende IT-Infrastruktur des Unternehmens kann schwierig sein, insbesondere wenn es sich um ältere Systeme handelt, die nicht für KI ausgelegt sind.
- Datenschutz und Sicherheit
KI-Modelle können sensible Informationen enthalten und Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie in der Lage sind, die Daten zu schützen und die Modelle vor Angriffen zu sichern.
- Veränderungsmanagement
Die Einführung von KI kann Veränderungen in den Arbeitsabläufen und der Unternehmenskultur erfordern, was eine umfassende Veränderungsmanagementstrategie erfordert, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten in der Organisation darauf vorbereitet sind.
Die Motivation hinter Prompt-Engineering kann auf den ersten Blick schwer verständlich sein, also beschreiben wir die Idee anhand eines Beispiels.
Stellen Sie sich vor, Sie richten eine Online-Lieferplattform für Nahrungsmittel ein und Sie haben Tausende von Bildern unterschiedlicher Gemüsesorten, die Sie auf der Website einfügen können.
Das einzige Problem ist, dass keine der Metadaten der Bilder eine Beschreibung ist, welches Gemüse auf welchem Bild ist.
An diesem Punkt könnten Sie die Bilder mühsam sortieren, indem Sie Bilder von Kartoffeln in den Ordner Kartoffeln, Bilder von Brokkoli in den Ordner Brokkoli und so weiter legen.
Sie könnten auch alle Bilder durch einen Klassifikator laufen lassen, um die Sortierung zu erleichtern. Aber wie Sie sehen, werden für das Training des Klassifikators immer noch beschriftete Daten benötigt.
Mit Hilfe der Prompt-Technik können Sie einen textbasierten Prompt schreiben, von dem Sie glauben, dass er die besten Ergebnisse bei der Klassifizierung der Bilder liefern wird.
Dies könnte z.B. die Eingabeaufforderung Zeige Modell "ein Bild mit Kartoffeln“ sein. Entscheidend für das Rapid Engineering ist die Struktur dieser Eingabeaufforderung - oder der Anweisung, die definiert, wie das Modell Bilder erkennt.
Es ist oft eine Frage von Versuch und Irrtum, die beste Eingabeaufforderung zu schreiben. In der Tat unterscheidet sich die Eingabeaufforderung „ein Bild mit Kartoffeln“ sehr von der Eingabeaufforderung „ein Foto von Kartoffeln“ oder "eine Sammlung von Kartoffeln".
Im Folgenden sind 20 Beispiele aufgeführt, wie Unternehmen Prompt Engineering anwenden können, um KI-Modelle effektiver und effizienter zu implementieren.
1. Implementierung von Chatbots:
Durch die Implementierung von Chatbots können Unternehmen ihren Kundenservice verbessern und gleichzeitig Kosten sparen. Chatbots können 24/7 verfügbar sein und Anfragen automatisch beantworten. Dies kann durch die Integration von Sprach- und Texterkennungssoftware und Machine Learning Algorithmen umgesetzt werden.
2. Datenauswertung mit KI:
Unternehmen können mithilfe von KI-Methoden ihre Daten effektiver analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse gewinnen. Durch die Anwendung von Machine Learning Algorithmen können Daten schneller und präziser ausgewertet werden, was zu fundierteren Entscheidungen führt.
3. Einführung von Personalisierung:
Personalisierung ist ein wichtiger Trend im Marketing und kann mithilfe von KI-Methoden umgesetzt werden. Unternehmen können mithilfe von Machine Learning Algorithmen personalisierte Angebote und Empfehlungen für Kunden erstellen, basierend auf deren Präferenzen und Verhalten.
4. Prozessautomatisierung:
KI-Methoden können auch genutzt werden, um Geschäftsprozesse zu automatisieren und zu optimieren. Durch die Automatisierung von Prozessen können Unternehmen ihre Effizienz steigern und Kosten senken.
5. Einführung von Predictive Maintenance:
Durch die Anwendung von KI-Methoden wie Machine Learning können Unternehmen Predictive Maintenance einführen. Das bedeutet, dass Wartungsarbeiten an Maschinen und Geräten automatisch durchgeführt werden, bevor ein Ausfall auftritt.
6. Bilderkennung:
Unternehmen können mithilfe von KI-Methoden wie Deep Learning Algorithmen Bilderkennung einsetzen. Dadurch können Bilder automatisch kategorisiert und verschlagwortet werden, was eine effektivere Verwaltung von Bildmaterial ermöglicht.
7. Anwendung von Spracherkennung:
Durch die Anwendung von Spracherkennungstechnologien können Unternehmen ihre Arbeitsprozesse optimieren. Spracherkennung kann genutzt werden, um Diktate zu transkribieren, Anrufe zu verarbeiten und Kundenanfragen automatisch zu beantworten.
8. Einführung von Virtual Assistants:
Virtual Assistants können Unternehmen dabei helfen, ihre Arbeitsprozesse zu optimieren und den Kundenservice zu verbessern. Sie können mithilfe von KI-Methoden wie Natural Language Processing und Machine Learning Algorithmen entwickelt werden.
9. Betrugserkennung:
Durch die Anwendung von KI-Methoden wie Machine Learning können Unternehmen Betrugserkennung implementieren. Dies kann beispielsweise im E-Commerce-Bereich genutzt werden, um Betrugsversuche bei Online-Bestellungen zu identifizieren und zu verhindern.
10. Entwicklung von Robotics-Lösungen:
Unternehmen können mithilfe von KI-Methoden wie Machine Learning Robotics-Lösungen entwickeln. Diese können beispielsweise in der Fertigungsindustrie genutzt werden, um Arbeitsprozesse zu automatisieren und zu optimieren.
Prompt Engineering:
- Umfangreicher Guide: https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
- E-Book zum Thema: https://prompt.mba
- Udemy Kurse: https://www.udemy.com/course/chat-gpt/
- Learn Prompting: https://learnprompting.org/
- Übersicht Prompts: https://prompts.chat
ChatGTP:
- Sammlung von Prompts: https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts/
- Inspirierende Beispiele: https://mpost.io/100-best-chatgpt-prompts-to-unleash-ais-potential/
Midjourney:
- Art Styles: https://medium.com/mlearning-ai/32-art-styles-on-midjourney-v4-you-must-try-e1844e75daf3
- Advanced Prompts: https://medium.com/mlearning-ai/an-advanced-guide-to-writing-prompts-for-midjourney-text-to-image-aa12a1e33b6
Unser KI Angebot
Auswirkungen auf die künftige Arbeitswelt
Prompt Engineering und Künstliche Intelligenz im Allgemeinen werden die Art und Weise verändern, wie Unternehmen arbeiten.
Einige der Auswirkungen, die wir in der Zukunft erwarten können, sind:
Prompt-Engineering als Schlüsselelement
In der Biologie ist Emergenz eine unglaubliche Eigenschaft, bei der Teile, die zusammenkommen, weil sie interagieren, ein neues Verhalten zeigen (Emergenz genannt), das man in kleinerem Maßstab nicht sehen kann.
Noch unglaublicher ist, dass, obwohl die Version in einem kleineren Massstab ähnlich zu sein scheint wie die Version in einem größeren Massstab , die Tatsache, dass der größere Massstab aus mehr Teilen und Interaktionen besteht, am Ende ein völlig anderes Verhalten zeigt.
Und es gibt keinen Weg, um vorherzusagen, wie das aussehen könnte oder aussehen wird.
Das ist das Schöne (im Guten wie im Schlechten) an der Skalierung!
Der aufregendste Aspekt der aktuellen KI-Revolution besteht darin, dass neue Eigenschaften von maschinellen Lernmodellen, die in großem Maßstab eingesetzt werden, auftauchen.
Und alles begann damit, dass es möglich wurde, diese Modelle der künstlichen Intelligenz unbeaufsichtigt trainieren zu lassen. Unbeaufsichtigtes Lernen war in der Tat eines der wichtigsten Prinzipien dieser KI-Revolution, und es war auch die Lösung für die Fortschritte der KI in den letzten Jahren.
Vor 2017 arbeiteten die meisten KI-Systeme mit überwachtem Lernen. Dabei wurden kleine, strukturierte Datensätze verwendet, mit denen maschinelle Lernmodelle für sehr begrenzte Aufgaben trainiert werden konnten.
Nach 2017, mit der Einführung einer neuen Architektur mit der Bezeichnung Transformer, begannen sich die Dinge zu ändern.
Diese neue Architektur konnte mit einem Ansatz für das unüberwachte maschinelle Lernen verwendet werden. Das Modell des maschinellen Lernens könnte auf einem sehr großen, unstrukturierten Datensatz mit einer sehr einfachen Zielfunktion vortrainiert werden: Text-zu-Text Vorhersage.
Spannend ist, dass das maschinelle Lernmodell, um zu lernen, wie man eine Text-zu-Text-Vorhersage (was wie eine sehr einfache Aufgabe klingen mag), begann zu lernen, eine Reihe von Mustern und Heuristiken rund um die Daten, auf denen es trainiert wurde.
Dadurch wurde das maschinelle Lernmodell in die Lage versetzt, eine Vielzahl von Aufgaben zu erlernen.
Das große Sprachmodell begann, Muster aus den Daten abzuleiten und diese bei der Ausführung neuer Aufgaben wiederzuverwenden, anstatt zu versuchen, eine einzelne Aufgabe auszuführen.
Das war eine grundlegende Revolution. Die andere Revolution, die mit GPT-3 kam, war die Fähigkeit, diese Modelle zu initiieren.
Kurz gesagt, ermöglicht es diesen Modellen, den Kontext eines Benutzers durch das Lernen in natürlicher Sprache weiter zu erlernen. Dies könnte die Ausgabe des Modells dramatisch verändern.
Dieser andere Aspekt ergab sich ebenfalls aus der Tatsache, dass niemand explizit nach diesem Aspekt gefragt hatte. Auf diese Weise haben wir kontextbasiertes Promptlernen als Kerneigenschaft aktueller maschineller Lernmodelle erhalten.
Prompt-Engineering ist eines der Schlüsselelemente des aktuellen KI-Paradigmas.
Einer der interessantesten Aspekte des Prompt-Engineering ist die Tatsache, dass sich die Skalierbarkeit der Transformer-Architektur, um große Sprachmodelle zu trainieren, als eine neue Eigenschaft erwiesen hat.
Genauso wie die Wünsche, die man äußert, nach hinten losgehen können, kann die Art, wie man ausdrückt, was die Maschine tun soll, dramatisch verändern, was herauskommt.
Und was ist das Interessanteste daran?
Prompting war keine Funktion, die von Experten auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz entwickelt wurde. Es war eine im Entstehen begriffene Funktion. Kurz gesagt, durch die Entwicklung dieser riesigen Modelle für maschinelles Lernen wurde Prompting zu einer Möglichkeit, die Maschine dazu zu bringen, das zu tun, was man von ihr verlangt.
Niemand hat nach dieser Funktion gefragt, es ist einfach so passiert!
In der Geschichte der künstlichen Intelligenz (KI) wurde die KI weiterentwickelt und homogenisiert. Mit der Einführung des maschinellen Lernens wird aus Beispielen automatisch abgeleitet, wie eine Aufgabe zu erledigen ist. Mit dem Deep Learning werden die High-Level-Features entwickelt, die für die Vorhersage verwendet werden, und mit den Basismodellen werden noch weitergehende Funktionalitäten entwickelt, wie z.B. kontextuelles Lernen. Gleichzeitig homogenisiert maschinelles Lernen Lernalgorithmen (z.B. logistische Regression). Deep Learning homogenisiert Modellarchitekturen (z.B. Convolutional Neural Networks) und Basismodelle homogenisieren das Modell selbst (z.B. GPT-3).
Prompt Engineering ist ein Prozess, der in der KI verwendet wird. Dabei werden eine oder mehrere Aufgaben in einen Prompt-basierten Datensatz umgewandelt, der ein Sprachmodell darstellt, das dann trainiert wird, um zu lernen.
Atnaujinimas: 2023 10 05: Įvadas: Kas yra greitoji inžinerija ir kodėl ji svarbi?
Promptų inžinerija - tai ne tik techninis terminas dirbtinio intelekto (DI) pasaulyje; tai meno forma, leidžianti išnaudoti visą generatyvinių DI technologijų potencialą. Šiame vadove analizuojame, kaip galite naudoti spartų inžineriją, kad kasdieniniame darbe pasiektumėte efektyvesnių ir kokybiškesnių rezultatų.
Pagrindiniai pranešimai
- Skatinamoji inžinerija kaip generatyvinio AI optimizavimo priemonė.
- Pritaikomumas įvairiuose sektoriuose, pavyzdžiui, rinkodaros ir duomenų analizės.
- Didesnis generuojamo turinio efektyvumas ir kokybė.
Skubios inžinerijos procesas: išsamus požiūris
Skubios inžinerijos mechanizmas
Siūlymų inžinerijos procesas leidžia suformuluoti nurodymus arba "siūlymus" taip, kad jie duotų pageidaujamų rezultatų iš dirbtinio intelekto technologijos. Skirtingai nuo tradicinių metodų, kuriais dažnai gaunami atsitiktiniai rezultatai, "Prompt engineering" užtikrina sistemingą požiūrį į tikslių ir naudingų atsakymų gavimą.
Lego konstravimo analogija: supratimas per veiksmą
Geriausios analogijos dažnai būna pačios paprasčiausios. Galvokite apie "Prompt Engineering" kaip apie statybą iš "Lego" rinkinio. Tai - atskirų "statybinių kaladėlių" - užuominų - derinimas, siekiant sukurti naudingą, išbaigtą paveikslą. Kuo geriau sujungtos sudedamosios dalys, tuo įspūdingesnis galutinis rezultatas.
Svarbūs punktai
- Sisteminis požiūris siekiant tikslių rezultatų.
- Panašumas į "Lego" konstrukciją: atskirų elementų sujungimas, kad gautumėte išbaigtą rezultatą.
Septyni veiksmingos greitosios inžinerijos pagrindai
Orientacija į tikslą, aiškumas ir kontekstas
Vienas pirmųjų greitosios inžinerijos žingsnių - aiškiai apibrėžti tikslus. Ką norime pasiekti? Aiškus tikslų supratimas padeda tikslingai naudoti dirbtinio intelekto įrankius, nesvarbu, ar tai būtų "ChatGPT" teksto generavimui, ar "Midjourney" vaizdo į tekstą programoms.
Lingvistinės subtilybės: Ilgis, tonas ir stilius
Kalbos supratimas yra labai svarbus greitosios inžinerijos srityje. Pasirinkus tinkamus žodžius, toną ir stilių, galima labai pagerinti generuojamo turinio kokybę. Turėtumėte susipažinti su įvairiais stiliais ir rašytojais, įdiegtais dirbtinio intelekto įrankiuose.
Pagrindiniai punktai
- Aiškaus tikslo svarba.
- Lingvistinių elementų svarba kuriant raginimus.
Iteracinis tobulinimas naudojant tolesnes užuominas
Nuolatinis tobulinimas - raktas į sėkmę
Tolesnės užklausos yra pažangus užklausų kūrimo metodas. Jie leidžia iteratyviai tobulinti ir gerinti dirbtinio intelekto sukurtą turinį. Šis metodas padeda geriau kontroliuoti ir prognozuoti rezultatus.
Geriausia tolesnių užuominų naudojimo praktika
Yra keletas geriausios praktikos pavyzdžių, kaip veiksmingai naudoti tolesnes užuominas. Jos apima įvairias sritis - nuo konteksto susiaurinimo iki tikslaus pageidaujamo rezultato nurodymo.
Pagrindiniai punktai
- Kontrolinių užuominų vaidmuo gerinant kokybę.
- Geroji veiksmingo tolesnių raginimų naudojimo praktika.
Išvada: raginimų inžinerijos galia jūsų efektyvumui
Raginimų inžinerija yra daugiau nei tik priemonė - tai įgūdis, kurį kiekvienas gali išmokti, kad išnaudotų visą dirbtinio intelekto potencialą įvairiose srityse. Taikydami sisteminį požiūrį ir nuolat tobulėdami galite gerokai padidinti savo darbo kokybę ir efektyvumą.
Pagrindiniai punktai
- Greitoji inžinerija kaip esminis įgūdis siekiant kuo didesnio efektyvumo.
- Sisteminiai ir iteraciniai nuolatinio tobulinimo metodai.
Tikimės, kad šis išsamus vadovas suteiks jums vertingų įžvalgų apie greitosios inžinerijos pasaulį ir paskatins taikyti šiuos galingus metodus kasdieniame darbe.
Dienstleistungen und Services und Wie können wir Ihnen helfen?
DUK
Greitosios inžinerijos pažanga gali būti naudinga įvairioms pramonės šakoms, ypač toms, kurios remiasi duomenimis grindžiamu sprendimų priėmimu ir automatizavimu. Pavyzdžiui, finansų sektoriuje greitoji inžinerija gali pasitelkti patobulintas dirbtinio intelekto sistemas sukčiavimo prevencijai, klientų aptarnavimui ir rizikos analizei. Sveikatos priežiūros sektoriuje patobulintos dirbtinio intelekto sistemos gali padėti teikti diagnostinę pagalbą, įtraukti pacientus ir valdyti sveikatos duomenis. Logistikos sektoriui taip pat gali būti naudinga naudoti AI sistemas, optimizuotas taikant greitąją inžineriją, maršrutų planavimui, sandėlių valdymui ir paklausos prognozavimui3.
Norint pradėti karjerą greitosios inžinerijos srityje, paprastai reikia turėti tvirtą informatikos, mašininio mokymosi ir (arba) natūralios kalbos apdorojimo išsilavinimą. Gera pradžia gali būti atitinkamos srities bakalauro arba magistro laipsnis. Be to, labai svarbu turėti praktinės patirties dirbant su atitinkamomis priemonėmis ir technologijomis. Taip pat yra specialių mašininio mokymosi ir NLP kursų ir sertifikatų, kurie gali padėti įgyti ir pademonstruoti reikiamus įgūdžius.
Tobulėjant dirbtiniam intelektui ir mašininiam mokymuisi, vystosi ir greitoji inžinerija. Naujų technologijų ir metodų, pavyzdžiui, pažangių NLP metodų, diegimas gali padidinti greitosios inžinerijos strategijų veiksmingumą ir atverti naujų novatoriškų taikymo galimybių. Be to, dirbtinio intelekto technologijų pažanga leidžia efektyviau analizuoti ir apdoroti duomenis, o tai savo ruožtu pagerina gebėjimą kurti ir optimizuoti veiksmingas užuominas.
Fazit
Prompt Engineering ist ein wichtiger Ansatz für eine effektivere und effizientere Implementierung von KI-Modellen. Durch den Einsatz von Prompt Engineering können Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Modelle auf ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten sind und effizient funktionieren.
Die Implementierung von KI-Modellen wird die Arbeitswelt verändern: Viele manuelle und sich wiederholende Aufgaben werden automatisiert, und die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, wird sich ändern. Zur Nutzung der Vorteile von KI und zur Vorbereitung auf die Veränderungen in der Arbeitswelt müssen Unternehmen eine umfassende Strategie für das Veränderungsmanagement umsetzen, mit der sichergestellt wird, dass alle Beteiligten auf die Veränderungen vorbereitet sind.
