Prompt Engineering

Prompt Engineering ist ein Konzept der künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere der Verarbeitung natürlicher Sprache (englisch: natural language processing, NLP) (Computerlinguistik). Beim Prompt Engineering wird die Beschreibung der Aufgabe, die von der KI erledigt werden soll, in das Eingabe-Feld geschrieben, z. B. als Frage, statt implizit vorgegeben. Prompt Engineering funktioniert typischerweise, indem es eine oder mehrere Aufgaben in einen prompt-basierten Datensatz umwandelt und ein Sprachmodell mit dem sogenannten „prompt-basierten Lernen“ trainiert.

Die Sprachmodelle GPT-2 und GPT-3 waren wichtige Schritte im Prompt Engineering. Im Jahr 2021 zeigte das Multitask Prompt Engineering unter Verwendung mehrerer NLP-Datensätze eine gute Leistung bei neuen Aufgaben.^[1]

Die breite Zugänglichkeit dieser Tools wurde durch die Veröffentlichung mehrerer Open-Source-Projekt-Notizen und von der Community geführter Projekte zur Bildsynthese vorangetrieben.^[2]

Im Jahr 2022 wurden Modelle für maschinelles Lernen (ML) wie DALL-E 2, Stable Diffusion und Midjourney für die Öffentlichkeit freigegeben. Diese Modelle verwenden Anweisungen in Text-Form (englisch: text prompts) als Eingabe und verwenden diese, um Bilder zu erzeugen, was eine neue Kategorie des Gestaltens mittels Texten (englisch: prompt engineering) im Zusammenhang mit der Text-zu-Bild-Anregung (englisch: text-to-image prompting) erschuf.^[3]

1. ↑ Victor Sanh; Albert Webson; Colin Raffel; et al.: Multitask Prompted Training Enables Zero-Shot Task Generalization (PDF). 15. Oktober 2021; abgerufen im 1. Januar 1 (englisch). 
2. ↑ Vivian Liu, Lydia Chilton: Design Guidelines for Prompt Engineering Text-to-Image Generative Models. In: ACM Digital Library. Association for Computing Machinery, abgerufen am 26. Oktober 2022 (englisch). 
3. ↑ Jim Clyde Monge: Dall-E2 VS Stable Diffusion: Same Prompt, Different Results. In: MLearning.ai. 25. August 2022, abgerufen am 31. August 2022 (englisch).