/ en / Traditional / help

Beats Biblionetz - Begriffe

prompt engineering

iconDefinitionen

Das müssen Sie über KI wissenPrompt-Engineering (seltener auch Promptdesign) ist die Kunst – oder vielmehr das Handwerk –, eine Anweisung so zu formulieren, dass im Idealfall das gewünschte Ergebnis aus einem generativen KI-Modell für Text, Bild, Audio, Video, Programmcode oder 3D-Modelle herausfällt. Diese Anweisung, der Prompt, kann dabei ganz unterschiedliche Formen und Längen haben: von einem simplen Satz über einen längeren Absatz bis zu einem mehrseitigen Dokument. In der Praxis geht es darum, die richtigen Schlüsselwörter, Formulierungen und Kontextinformationen in einem Prompt zu verwenden, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.
Von Ben Danneberg in der Zeitschrift Das müssen Sie über KI wissen im Text Bedürfnisartikulationskompetenz (2024)

iconBemerkungen

It is my professional opinion that prompting is a poor user interface for generative AI systems, which should be phased out as quickly as possible.
Von Meredith Ringel Morris im Text Prompting Considered Harmful (2024)
My concerns about prompting are twofold. First, prompt-based interfaces are confusing and non-optimal for end users (and ought not to be conflated with true natural-language interactions). Second, prompt-based interfaces are also risky for AI experts—we risk building a body of apps and research atop a shaky foundation of prompt engineering.
Von Meredith Ringel Morris im Text Prompting Considered Harmful (2024)
Beat Döbeli Honegger

[Es ist] zu erwarten, dass die derzeit gehypte Kompetenz des effektiven Formulierens von Anfragen an generative ML-Systeme, das sogenannte prompt engineering, bald wieder an Bedeutung verlieren dürfte – ähnlich wie die vor 25 Jahren wichtige Suchmaschinensyntax heute aufgrund besserer Suchmaschinen nicht mehr besonders relevant ist.

Von Beat Döbeli Honegger in der Zeitschrift Pädagogik 3/2024 im Text Was will uns ChatGPT sagen? (2024)
A few years from now, I expect we will look back on prompt-based interfaces to generative AI models as a fad of the early 2020s—a flash in the pan on the evolution toward more natural interactions with increasingly powerful AI systems. Indeed, true natural-language interfaces may be one of the desirable ways to interact with such systems, since they require no learning curve and are extremely expressive.
Von Meredith Ringel Morris im Text Prompting Considered Harmful (2024)
Das müssen Sie über KI wissenFür Prompt-Engineering als eigenständigen Beruf spricht, dass es derzeit durchaus möglich ist, mit speziellen Anweisungen und Tricks sowie geschickt konstruierten Prompts etwas mehr Leistung aus KI-Modellen herauszukitzeln. Damit das gelingt, ist ein gewisses Grundwissen erforderlich, etwa wie man Beispiele sinnvoll in Prompts einbaut. Im Kasten „Strategien fürs Prompten“ finden Sie plausibel klingende und eher schräge Kniffe, die in der Praxis oft funktionieren.
Von Ben Danneberg in der Zeitschrift Das müssen Sie über KI wissen im Text Bedürfnisartikulationskompetenz (2024)
Die Frage ist aber, ob wir Prompt-Fähigkeiten überhaupt intensiv trainieren müssen. Im Moment arbeiten wir mit ChatGPT 3.5 beziehungsweise 4.0, das noch Prompts benötigt. Aber in einem halben Jahr kommt die nächste Version mit Autoprompting. Dann muss ich nur noch ein paar Stichworte eingeben, und die Maschine gibt mir die richtige Frage vor. Bei der Microsoft-Suchmaschine Bing sieht man im KI-Chat schon die Anfänge des Autoprompting: Wenn ich einen unklaren Prompt eingebe, wird dieser mehrfach korrigiert.
Von Patrick Bronner im Text ChatGPT wird die Lernkultur grundlegend verändern (2023)
Indeed, the subtle differences between prompting and true natural-language interaction leads to confusion for typical end users of AI systems9 and results in the need for specially trained “prompt engineers” as well as prompt marketplaces, such as PromptBase, where customers can pay money to copy prompts that purport to achieve a given result (I say “purport to achieve a given result” because the stochastic nature of generative AI models means the same input may not reliably yield the same output, an issue further exacerbated by frequent updates to underlying models).
Von Meredith Ringel Morris im Text Prompting Considered Harmful (2024)
Doch längst nicht jeder hält eine Tätigkeit, die ausschließlich aus dem Formulieren komplexer Prompts besteht, für den Job der Zukunft. „Ich habe den starken Verdacht, dass ‚Prompt Engineering‘ langfristig keine große Rolle spielen wird & Prompt Engineer nicht der Job der Zukunft ist“, twitterte der US-amerikanische Wirtschaftswissenschaftler Ethan Mollick als Reaktion auf Altmans Tweet. Und Adrian Weller, Direktor der Forschungsabteilung für maschinelles Lernen an der Universität Cambridge, sagte dem Nachrichtendienst Bloomberg: „Man sollte sich nicht zu sehr mit dem aktuellen Stand der Prompt-Technik aufhalten. Sie entwickelt sich ziemlich schnell weiter.“
Von Dorothee Wiegand im Text Kollege KI (2023)
Das müssen Sie über KI wissenGegen das Prompt-Engineering als zukunftsträchtiges Berufsfeld für die nächsten Jahrzehnte spricht, dass die Anbieter von KI-Werkzeug ein großes Interesse daran haben, sie so weiterzuentwickeln, dass sie immer einfacher von möglichst vielen Menschen bedient werden können. Mittelfristiges Ziel der KI-Entwicklung ist es, dass Menschen in Zukunft mit KI so einfach interagieren, wie mit anderen Menschen. Die Modelle beschaffen sich die Informationen, die sie für die erfolgreiche Durchführung einer Aufgabe benötigen, im Zweifelsfall durch gezieltes Nachfragen. Eine komplexe „Prompt-Programmiersprache“, die nur ein kleiner Expertenkreis beherrscht, würde diesem Ziel zuwiderlaufen.
Von Ben Danneberg in der Zeitschrift Das müssen Sie über KI wissen im Text Bedürfnisartikulationskompetenz (2024)
Wer die Kunst beherrscht, die KI durch besonders klug aufgebaute Prompts zu Höchstleistungen zu bringen, wird mitunter als „KI-Flüsterer“ bezeichnet. Schnell war im Zuge des ChatGPT-Hypes ein neuer Traumberuf geboren: der Prompt Engineer. Angefeuert wird die teils absurde Diskussion durch einzelne Stellenanzeigen mit dieser Job-Bezeichnung samt außerordentlich hohen Gehaltsangeboten. So sucht das US-amerikanische Unternehmen Anthropic, selbst ein KI-Entwickler, in San Francisco nach einem „Prompt Engineer & Librarian“ für ein Jahresgehalt zwischen 280.000 und 375.000 US-Dollar. Inzwischen gibt es bereits Bücher und jede Menge Online-Kurse für Menschen, die den neuen Beruf erlernen möchten.
Von Dorothee Wiegand im Text Kollege KI (2023)
Das müssen Sie über KI wissenLaut dem französischen KI-Forscher François Chollet von Google muss man Prompt-Engineering als Suche in einem großen Suchraum nach dem richtigen „Programm“ für eine Aufgabe verstehen. Daraus ergeben sich laut Chollet zwei wichtige Erkenntnisse: Je leistungsfähiger die Modelle werden, desto mehr Programme können sie speichern und desto größer werden die Vorteile, wenn man das richtige Programm, also den für die Anforderung passenden Prompt findet. Wenn sich die generative KI in Zukunft nicht grundlegend ändert, wird Prompt-Engineering also weiterhin relevant sein. Allerdings wird der Prozess wahrscheinlich noch stärker automatisiert werden, sodass Endbenutzer sich nicht mehr damit beschäftigen müssen, meint Chollet.
Von Ben Danneberg in der Zeitschrift Das müssen Sie über KI wissen im Text Bedürfnisartikulationskompetenz (2024)
Das müssen Sie über KI wissenEine ähnliche Interpretation liefert Doris Weßels, Professorin für Wirtschaftsinformatik mit den Schwerpunkten Projektmanagement und Natural-Language-Processing an der Fachhochschule Kiel. Für sie erfüllen Prompts eine Art Dolmetscherfunktion, um ein KI-Sprachmodell mit natürlichsprachlichen Eingaben gezielt zu steuern: „Aus meiner Sicht handelt es sich bei Prompt-Engineering um eine Übergangsdisziplin, die mit zunehmender Leistungsfähigkeit der KI-Modelle an Bedeutung verlieren wird. Wir sehen diese Entwicklung bereits bei DALL-E 3, wenn wir uns bei ChatGPT ein Bild generieren lassen. Unsere Eingabe in natürlicher Sprache wird automatisch in einen optimierten Prompt umformuliert. Es gibt sogar spezielle GPTs im GPT-Store, wie zum Beispiel Prompty, um unsere Eingaben noch weiter verbessern zu lassen. Der Begriff Prompt-Engineering sollte also mit Bedacht gewählt werden, um Menschen, die sich nicht dafür qualifiziert fühlen, nicht von der Nutzung von KI-Systemen abzuschrecken“.
Von Ben Danneberg in der Zeitschrift Das müssen Sie über KI wissen im Text Bedürfnisartikulationskompetenz (2024)

iconVerwandte Objeke

icon
Verwandte Begriffe
(co-word occurance)		RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)(0.08)
icon
Verwandte Aussagen 		Prompt Engineering dürfte bald an Bedeutung verlieren

iconHäufig co-zitierte Personen

Yutaka Matsuo Yutaka
Matsuo
Machel Reid Machel
Reid
Shixiang Shane Gu Shixiang Shane
Gu
Takeshi Kojima Takeshi
Kojima
Yusuke Iwasawa Yusuke
Iwasawa
Shakked Noy Shakked
Noy
Whitney Zhang Whitney
Zhang
Ross Anderson Ross
Anderson
Ilia Shumailov Ilia
Shumailov
Zakhar Shumaylov Zakhar
Shumaylov
Yiren Zhao Yiren
Zhao
Gloria Mark Gloria
Mark
Nicolas Papernot Nicolas
Papernot
Yarin Gal Yarin
Gal
OpenAI OpenAI
Danielle Li Danielle
Li
Lindsey R. Raymond Lindsey R.
Raymond

iconStatistisches Begriffsnetz  Dies ist eine graphische Darstellung derjenigen Begriffe, die häufig gleichzeitig mit dem Hauptbegriff erwähnt werden (Cozitation).

iconZitationsgraph

Diese Grafik ist nur im SVG-Format verfügbar. Dieses Format wird vom verwendeteten Browser offenbar nicht unterstützt.

Diese SVG-Grafik fensterfüllend anzeigen

iconZeitleiste

icon32 Erwähnungen  Dies ist eine nach Erscheinungsjahr geordnete Liste aller im Biblionetz vorhandenen Werke, die das ausgewählte Thema behandeln.

iconAnderswo suchen  Auch im Biblionetz finden Sie nicht alles. Aus diesem Grund bietet das Biblionetz bereits ausgefüllte Suchformulare für verschiedene Suchdienste an. Biblionetztreffer werden dabei ausgeschlossen.

Suchen im Biblionetz mit Google
Google Scholar
Google
Amazon

iconBiblionetz-History Dies ist eine graphische Darstellung, wann wie viele Verweise von und zu diesem Objekt ins Biblionetz eingetragen wurden und wie oft die Seite abgerufen wurde.