GPT-4 Prompt Engineering: So können Sie loslegen

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Jennie Rose

Published on 30.4.2024

Sie haben von GPT-4 gehört, dem neuesten Sprachmodell von OpenAI, das die Tech-Welt im Sturm erobert hat. Es ist nicht nur ein weiteres Upgrade; es ist ein Game-Changer auf viele Arten. Aber wie machen Sie das Beste aus dieser hochmodernen Technologie? Die Antwort liegt im Verständnis der Feinheiten des "Prompt Engineering".

Lassen Sie uns in diesen umfassenden Leitfaden eintauchen, der die geheimnisvolle Welt des GPT-4 Prompt Engineering enthüllt. Von den Grundlagen von GPT-4 bis hin zur Beherrschung der Kunst, seine Leistung durch fortgeschrittene Prompting-Techniken zu optimieren, deckt dieser Artikel alles ab.

Abschnitt 1: Ein genauer Blick auf GPT-4

Was kann GPT-4?

GPT-4 oder Generative Pre-trained Transformer 4 ist ein leistungsstarkes Sprachmodell, das von OpenAI entwickelt wurde. Es erreicht eine Leistung auf menschlichem Niveau in verschiedenen beruflichen und akademischen Bereichen. Einfach ausgedrückt, ist es wie ein superkluger Assistent, der Aufgaben von der Programmierung bis zur Beantwortung komplexer Fragen erledigen kann.

• Beeindruckende Benchmark-Ergebnisse: GPT-4 hat unter den Simulationen von Anwaltsprüfungen Ergebnisse im oberen 10% erzielt. Es zeigt auch bemerkenswerte Leistungen bei anspruchsvollen Benchmarks wie MMLU (Multi-Modal Language Understanding) und HellaSwag.
• Faktentreue und Steuerbarkeit: OpenAI hat aus ihrem adversarial Testing-Programm und ChatGPT gelernt und GPT-4 genauer und besser mit den Eingaben der Benutzer abgestimmt.

Was ist neu an GPT-4?

Bevor wir uns mit dem Prompt-Engineering beschäftigen, ist es wichtig zu verstehen, was GPT-4 von seinen Vorgängern unterscheidet.

• Adversariales Lernen: OpenAI hat adversariales Testen verwendet, um die Fähigkeit des Modells zur Generierung von faktengesteuerten und zuverlässigeren Informationen zu verbessern.
• Eingeschränkte Halluzination: Obwohl nicht vollständig frei von Fehlern, neigt GPT-4 weniger zur Halluzination und macht weniger Denkfehler im Vergleich zu früheren Versionen.

Visionäre Fähigkeiten in GPT-4

Obwohl GPT-4 noch keine öffentlichen Bild-Eingabemöglichkeiten bietet, ist es darauf ausgelegt, solche zukünftigen Erweiterungen zu handhaben. Derzeit übertrifft es insbesondere in textbasierten Aufgaben GPT-3.5 durch seine Zuverlässigkeit und Kreativität.

• Text-zu-Bild-Erweiterung: Auch ohne direkte Bild-Eingabe kann GPT-4 mit bildbezogenen Aufgaben mithilfe von Few-Shot- oder Chain-of-Thought-Prompting-Techniken arbeiten.

Beispiel: Sie können GPT-4 folgendermaßen auffordern, eine schrittweise Analyse von bildbezogenen Informationen durchzuführen:

(prompt) "Was ist die Summe des durchschnittlichen täglichen Fleischkonsums für Georgien und Westasien? Geben Sie eine schrittweise Begründung vor der Angabe Ihrer Antwort."

GPT-4 würde dann eine detaillierte, schrittweise Berechnung basierend auf dem Bild oder der Tabelle bereitstellen, auf die Sie Bezug nehmen.

Das ist nur die Spitze des Eisbergs. Die eigentliche Magie passiert, wenn Sie das GPT-4 Prompt Engineering meistern, eine Fähigkeit, die wir in den nächsten Abschnitten erkunden werden.

Abschnitt 2: GPT-4 Prompt Engineering beherrschen

Beginnen Sie mit grundlegenden Prompts

Die Kunst des Prompt Engineering beginnt mit dem Verständnis, wie man einfache und effektive Prompts erstellt. Sie werden überrascht sein zu erfahren, dass bereits eine kleine Änderung in Ihrem Prompt zu dramatisch unterschiedlichen Ergebnissen führen kann. Wenn Sie beispielsweise nach "Erzähl mir einen Witz" fragen, erhalten Sie möglicherweise einen generischen Witz. Aber wie wäre es, wenn Sie fragen: "Erzähl mir einen Witz über Quantenphysik"? Dies fokussiert die Wissensbasis der KI auf ein bestimmtes Thema und führt zu einer gezielteren Antwort.

• Iterative Verfeinerung: Starten Sie mit einem allgemeinen Prompt und machen Sie dann schrittweise Anpassungen, um sich dem gewünschten Ausgabewert anzunähern.

• Prompt-Sensibilität: GPT-4 reagiert empfindlich auf die Formulierung des Prompts, sodass bereits geringfügige Änderungen zu präziseren Antworten führen können.

Beispiel: Angenommen, Sie möchten Programmierberatung erhalten. Ihr Anfangsprompt könnte lauten:

(prompt) "Geben Sie mir einige Programmierberatung."

Eine Verfeinerung könnte folgendermaßen aussehen:

(prompt) "Geben Sie mir einige fortgeschrittene Python-Programmierberatung für die Datenanalyse."

Steuern Sie GPT-4 für spezifische Anforderungen

Systemnachrichten spielen eine wichtige Rolle dabei, GPT-4 in spezifischen Formaten Ausgaben zu generieren. Diese Funktion gibt Ihnen im Wesentlichen mehr Kontrolle über die Struktur des generierten Textes, ob Sie JSON, XML oder ein anderes benutzerdefiniertes Format wünschen.

• Systemnachrichten: Dies sind spezielle Nachrichten, die Sie vor dem Prompt des Benutzers einfügen, um dem Modell das gewünschte Format anzugeben.

• Datensampling: Durch die Verwendung von Systemnachrichten ermöglichen Sie Datensampling oder Textgenerierung in einer Form, die sich leicht in andere Systeme integrieren lässt.

Beispiel: Um eine Liste mit Tipps im JSON-Format zu generieren, könnten Sie Folgendes verwenden:

(prompt) "SYSTEM: Sie sind ein KI-Modell und sollten das JSON-Format ausgeben." (prompt) "BENUTZER: Geben Sie fünf Tipps für effektives Prompt Engineering."

Erkunden Sie fortgeschrittene Prompt-Engineering-Techniken

Wenn es darum geht, tiefer in das Prompt Engineering einzutauchen, kommen Techniken wie das In-Context-Learning und das Chain-of-Thought-Prompting ins Spiel.

• In-Context-Learning: GPT-4 kann aus dem Kontext eines Gesprächs lernen und ermöglicht es Ihnen, Beispiele zu geben, die seine zukünftigen Antworten beeinflussen.

• Chain-of-Thought Prompting: Dabei werden mehrere Prompts in Sequenz verwendet, um das Modell durch komplexe Denkprozesse oder Berechnungen zu führen.

Beispiel: Um GPT-4 bei der Lösung eines komplexen mathematischen Problems zu führen, könnten Sie Folgendes verwenden:

(prompt) "Berechnen Sie die Fläche unter der Kurve der Funktion f(x) = x^2 von x=0 bis x=2." (prompt) "Dazu werden wir Integration verwenden. Das Integral von f(x) = x^2 ist F(x) = x^3/3. Berechnen Sie die Fläche mit diesen Informationen."

Indem Sie diese Techniken beherrschen, fordern Sie GPT-4 nicht nur auf, Aufgaben zu erledigen; Sie steuern es fast wie ein Copilot genau zum gewünschten Ziel.

Abschnitt 3: Stärken und Schwächen von GPT-4

Wie genau ist GPT-4?

Die Genauigkeit bleibt einer der wichtigsten Faktoren bei der Bewertung der Fähigkeiten von GPT-4. Daten aus dem TruthfulQA-Benchmark zeigen, dass GPT-4 eine um 5% bessere Faktentreue als GPT-3.5 aufweist. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die gezielte Formulierung von Anweisungen diese Genauigkeit weiter verbessern kann.

• TruthfulQA-Benchmark: Laut diesem Benchmark hat GPT-4 einen deutlichen Vorteil gegenüber seinem Vorgänger in Bezug auf die faktentreue Genauigkeit.

• Verfeinerung der Anweisung: Durch gezielte Formulierung von Anweisungen können Probleme mit inkorrekten oder unvollständigen Antworten reduziert werden.

Beispiel: Um die Genauigkeit des Modells zu bewerten, könnten Sie eine Anweisung wie diese verwenden:

(prompt) "Geben Sie sachliche Informationen zum Siedepunkt von Wasser unter verschiedenen atmosphärischen Drücken an."

Verbesserung der Zuverlässigkeit von GPT-4

Die Zuverlässigkeit von GPT-4 kann durch rigorose Experimente und kreative Verwendung verschiedener Techniken zur Anweisungsformulierung verbessert werden.

• Experimentierstrategien: Hierbei wird eine Mischung aus Few-Shot-, Zero-Shot- und Chain-of-Thought-Anweisungen verwendet, um zu verstehen, wie jedes unter verschiedenen Bedingungen funktioniert.

• Kombination von Techniken: Verschiedene Techniken können synergistisch kombiniert werden, um noch genauere und zuverlässigere Ergebnisse zu erzielen.

Fazit

Das Gebiet der KI und Sprachmodelle hat sich mit dem Aufkommen von GPT-4 dramatisch verändert. Durch Techniken wie die gezielte Formulierung von Anweisungen können wir GPT-4 nun auf eine Vielzahl spezialisierter Aufgaben zuschneiden, sodass es nicht nur ein Alleskönner, sondern ein Meister vieler Bereiche ist. Ob es darum geht, professionelle Benchmarks zu erfüllen, das Modell für individuelle Ausgaben zu steuern oder sich auf seine zukünftigen Fähigkeiten in der Bildverarbeitung vorzubereiten - GPT-4 steht als monumentale Leistung auf dem Gebiet der KI.

Was ist Prompt Engineering in GPT?

Prompt Engineering ist der Prozess des Erstellens effektiver Abfragen oder Aussagen, um die Ausgabe eines GPT-Modells entsprechend spezifischer Anforderungen oder Kriterien zu steuern.

Welche Anweisungstechniken gibt es in GPT-4?

Zu den Anweisungstechniken in GPT-4 gehören grundlegende Anweisungen, Systemnachrichtensteuerung, In-Context-Lernen und Chain-of-Thought-Anweisungen.

Wie gebe ich eine Anweisung an GPT-4?

Um GPT-4 eine Anweisung zu geben, geben Sie eine Textabfrage oder Aussage ein und erhalten eine Textausgabe. Sie können die Anweisung iterativ verfeinern und Systemnachrichten für spezialisiertere Ausgaben verwenden.

Wie verwendet man ChatGPT für Engineering?

ChatGPT kann für Engineering-Aufgaben verwendet werden, indem spezialisierte Anweisungen und Systemnachrichten genutzt werden, um Code-Snippets, Datensätze und mehr zu generieren.