Wie Sie im Jahr 2024 ein prompter Ingenieur werden

Prompt Engineering ist ein Prozess, bei dem generativen KI-Modellen kuratierte Anweisungen oder Prompts in natürlicher Sprache zur Verfügung gestellt werden, um kontextuell relevante Antworten zu erhalten.

Ein Prompt-Engineer entwirft und verfeinert Prompts für KI-Systeme, um die gewünschten Antworten zu generieren. Dabei setzt er Techniken wie Tokenisierung, Modellparameter-Tuning und verschiedene Prompt-Methoden ein, um die Ausgabequalität zu verbessern.

Dieser Artikel beschreibt die notwendigen Fähigkeiten und Karriereschritte, damit Sie als Prompt Engineer erfolgreich sein können.

Was ist Prompt Engineering?

Unter Prompt Engineering versteht man die Erstellung von Texteingaben oder spezifischen Prompts, die KI-Bots mit großen Sprachmodellen (LLMs) wie ChatGPT dabei helfen, präzise und sinnvolle Antworten zu generieren. Ziel ist es, die Leistung von KI-Bots zu optimieren, indem sie mit Kontext und Informationen versorgt werden.

Prompt Engineering basiert auf der Idee, Texteingaben zu erproben und zu verfeinern, um die Leistung von KI-Modellen zu optimieren. Durch klare und detaillierte Anweisungen können Benutzer KI-Bots dazu bringen, Antworten zu generieren, die bestimmte Kriterien erfüllen, wie z. B. das Thema, die gewünschte Antwortlänge, Einschränkungen und mehr. Dieser Prozess beinhaltet einen “Hit-and-Trial”-Ansatz, um herauszufinden, welche Eingabeaufforderungen für eine bestimmte Aufgabe am besten geeignet sind.

Man kann sich auch von Tools wie KI-Prompt-Generatoren helfen lassen, um mit effektiven Prompts zu beginnen.

Was macht ein Prompt-Ingenieur?

Prompt-Ingenieure schreiben und verfeinern Prompts, um maschinelle Lernmodelle dazu zu bringen, die gewünschten Ergebnisse zu liefern. Die wichtigsten Aufgaben eines Prompt Engineers sind im Folgenden aufgeführt.

• Domänenwissen: Ein Prompt-Engineer erwirbt ein angemessenes Fachwissen, um die damit verbundenen Terminologien zu verstehen, was sich direkt auf die Qualität der Prompts auswirken kann.
• Formulierung von Prompts: Das Schreiben klarer Prompts mit allen Details, Beispielen und zusätzlichem Kontext, um die KI in die richtige Richtung zu lenken.
• Optimierung: Ein Prompt-Engineer konzentriert sich auf die Optimierung der Prompt-Antwortzeiten und experimentiert mit dem Prompt, um immer bessere Ergebnisse zu erzielen.
• Zusammenarbeit im Team: Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, um Erkenntnisse über das Modellverhalten zu gewinnen, das Prompt-Design zu verbessern und vieles mehr.
• Feinabstimmung, Automatisierung usw.: Ein Prompt-Engineer nimmt die Feinabstimmung bestehender Modelle vor, indem er benutzerdefinierte Datensätze vorbereitet und das Training optimiert, automatisch Prompts für Tests generiert und KI in externe und interne Systeme integriert.

Wesentliche Fähigkeiten, die Sie als Prompt Engineer benötigen

Prompt-Engineering ist ein vielseitiger Berufsweg, der eine Reihe von Fähigkeiten erfordert, wie z.B. ein Verständnis von KI-Modellen, Programmierkenntnisse, Erfahrung in einem bestimmten Bereich und mehr, wie unten aufgeführt.

KI/ML/NLP-Verständnis

Ein allgemeines Verständnis dafür, wie KI (künstliche Intelligenz), ML (maschinelles Lernen) und NLP (natürliche Sprachverarbeitung) in einem LLM-Kontext funktionieren, hilft einem Fachmann, effizient als Prompt Engineer zu arbeiten.

Kodierungskenntnisse

Prompt-Ingenieure brauchen gute Programmierkenntnisse, um Code für KI-, ML- und NLP-Systeme zu schreiben und zu testen. Programmierkenntnisse sind auch für die automatische Generierung von Prompts, die Integration, die Feinabstimmung und die Fehlersuche nützlich und bieten einen Mehrwert, der über das Schreiben von Standard-Prompts hinausgeht und zu gut bezahlten Stellen führt.

Fachwissen

Die Entwicklung von Prompts erfordert Kenntnisse der domänenspezifischen Terminologie, die Prompt-Ingenieuren einen Vorteil verschaffen können. Man kann zwar online nach Fachjargon suchen, aber Fachwissen ist für die effektive Anwendung von KI und die Verfeinerung von Prompts unerlässlich.

Kommunikationsfähigkeiten

Ein Prompt-Ingenieur muss die Prompts effektiv an die KI weitergeben. Die Anweisungen sollten die Ziele klar definieren und gleichzeitig die notwendigen Details angeben und alles vermeiden, was den LLM verwirren könnte. Da diese Rolle eine abteilungsübergreifende Zusammenarbeit mit sich bringen kann, ist eine starke verbale Kommunikation eine weitere wichtige Voraussetzung.

Datenanalyse

Prompt-Ingenieure arbeiten mit großen Datensätzen, um Prompts für KI- und ML-Modelle zu entwickeln. Sie benötigen starke Fähigkeiten in der Datenanalyse, um die Genauigkeit, Qualität und Verzerrung der Modellergebnisse zu bewerten und Feedback für die Feinabstimmung der KI zu geben.

Kreativität und kritisches Denken

Die Erstellung effektiver Prompts erfordert eine Kombination aus Kreativität und kritischem Denken. Beim Prompting geht es darum, LLMs auf kreative Weise dazu zu bringen, vernünftig zu reagieren, indem sie Prompts anpassen, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Kritisches Denken ist der Schlüssel für die Analyse von Prompts, die Identifizierung von Mustern, die Fehlersuche und ethische Überlegungen.

Schritt-für-Schritt-Anleitung, um Prompt-Ingenieur zu werden

Um eine Karriere im Bereich Prompt Engineering zu machen, muss man sich in verschiedenen Kategorien auszeichnen, wie z.B. die Stärkung der KI-Grundlagen, die Aneignung von technischem Fachwissen und einige mehr, wie unten beschrieben.

Bauen Sie ein starkes Fundament

Zunächst sollten Sie die Grundlagen der künstlichen Intelligenz lernen und erfahren, wie die Verarbeitung natürlicher Sprache mit großen Sprachmodellen funktioniert. Sich mit Deep Learning und maschinellem Lernen vertraut zu machen, wird Ihnen ebenfalls helfen, eine Karriere in diesem Bereich aufzubauen. Außerdem sollten Sie diese Tools selbst ausprobieren, um wichtige Informationen darüber zu erhalten, wie sie in Echtzeit funktionieren.

Erwerben Sie technisches Fachwissen

Die meisten LLMs sind auf Python aufgebaut. Es ist also sinnvoll, die Python-Programmierung zu erlernen, die sich als nützlich erweisen kann, um LLMs für weitere Integrationen, Feinabstimmungen usw. zu nutzen. Dazu gehört das Erlernen der Grundlagen der Programmierung und das Experimentieren mit Python-Bibliotheken wie TensorFlow, Pytorch und Hugging Face Transformers. Sie können mit Kursen auf E-Learning-Plattformen wie Udemy oder sogar auf sozialen Medienseiten wie YouTube beginnen.

Tauchen Sie ein in Prompt Engineering

Tauchen Sie tief in die Grundlagen der Gestaltung effektiver Prompts ein. Testen Sie außerdem verschiedene Prompting-Strategien, einschließlich Zero Shot, Some Shot, Meta Prompting usw., mit verschiedenen generativen KI-Tools wie ChatGPT, Gemini und Claude.

Jedes KI-Modell hat einige einzigartige Eigenschaften, die auf seine Trainingsdaten und seinen Stil zurückzuführen sind. Zu verstehen, wie sie auf Prompts reagieren, wird angehenden Prompt-Ingenieuren sicherlich wertvolle Erkenntnisse liefern.

Initiieren Sie persönliche Prompt-Engineering-Projekte

Nutzen Sie die Prompt-Engineering-Techniken, um kleine persönliche Projekte zu entwickeln, z.B. textgenerierende Chatbots in dem Bereich, der Sie interessiert. Sie können dies mit einem vergleichsweise kleinen Datensatz tun, der kritische Einblicke in die Funktionsweise des Modells gibt und zeigt, wie Datenverzerrungen die KI-Antworten beeinflussen können.

Versuchen Sie eine Feinabstimmung des Modells und dokumentieren Sie den Fortschritt. Sie sollten erwägen, den Prozess mit den Communities auf GitHub, Reddit und anderswo zu teilen, um Feedback zu erhalten.

Nehmen Sie an Konferenzen und Workshops teil und tragen Sie zu Open-Source-Projekten bei

Konferenzen und Workshops bieten eine gute Gelegenheit, von Experten zu lernen und sich mit Gleichgesinnten zu vernetzen. Diese Veranstaltungen helfen auch dabei, sich über die neuesten Entwicklungen im Bereich KI/ML/NLP zu informieren und eröffnen Optionen für eine zukünftige Zusammenarbeit.

Auch die Mitarbeit an Open-Source-Projekten, die sich mit Prompt-Engineering und NLP befassen, kann Ihre eigenen Fähigkeiten weiterentwickeln und auch der Gemeinschaft zugute kommen.

Lernen Sie Prompt for AI Tools mit den besten Kursen

Geekflare hat die besten Kurse recherchiert und zusammengestellt, die Ihnen helfen, ein erfolgreicher Prompt-Ingenieur zu werden.

ChatGPT 101: Lernen Sie ChatGPT Prompts & ChatGPT Smart Tips

ChatGPT 101 führt in den technologischen Umbruch der KI ein, genauer gesagt in die Auswirkungen von großen, auf Sprachmodellen basierenden Tools wie ChatGPT. Außerdem lernen die Teilnehmer, ChatGPT in vollem Umfang zu nutzen, um einfache Aufgaben zu automatisieren und die Kreativität zu steigern. Schließlich behandelt der Kurs auch die Grenzen von ChatGPT für eine realistische Umsetzung im Alltag.

• Wichtige Themen: Einführung in ChatGPT, ChatGPT-Demo, Prompts für verschiedene Anwendungsfälle, ChatGPT-Einschränkungen.
• Ersteller: Peter Alkema, TeraVerse Ausbilder
• Dauer des Kurses: 62 Abschnitte, 302 Vorträge (18 Stunden 11 Minuten)
• Plattform: Udemy
• Preis: $17.99

Prompt Designer für konversationelle KI

Prompt Designer for Conversational AI richtet sich an Anfänger, die ChatGPT-ähnliche Tools nutzen möchten, um ihre Chatbots und IVR-Systeme zu optimieren und so das Erlebnis für den Endbenutzer zu verbessern. Der Kurs hilft den Teilnehmern auch, ChatGPT-Anwendungsfälle zu entdecken, nützliche Prompts zu erstellen und Conversational AI zu entwickeln.

Wichtige Themen: ChatGPT für die Erstellung von Chatbots, Entwicklung von KI-Persönlichkeiten mit ChatGPT, Gestaltung brauchbarer Dialoge, Anreicherung von Chatbots, Erstellung von Trainingsphrasen für Inhalte

• Schöpfer: Hans van Dam
• Dauer des Kurses: 4 Wochen (4 Stunden pro Woche)
• Plattform: Konversationsdesign-Institut
• Preisgestaltung: $250

Prompt Engineering mit ChatGPT 4 & Midjourney 2000 Prompts

Im KursPrompt Engineering with ChatGPT 4 & Midjourney geht es um die Verwendung von generativen KI-Tools wie ChatGPT und Midjourney für die Erstellung von Inhalten, die Implementierung von SEO-Techniken, Affiliate-Marketing, Geschäftsplanung, Karriereentwicklung, den Verkauf von KI-generierter Kunst, E-Mail- und Social Media-Marketing.

Wichtige Themen: Generative KI, ChatGPT Playground, Prompting-Techniken, LLM vs. Suchmaschine, Bing AI, Midjourney Einführung, Prompts & Parameter, ChatGPT Inhaltserstellung.

• Schöpfer: Saad A
• Kursdauer: 24 Abschnitte, 122 Vorlesungen (13h 56m)
• Plattform: Udemy
• Preis: $13.99

Einführung in die Prompt-Technik für generative KI

Introduction to Prompt Engineering ist ein Einstiegskurs, der mit einer Einführung in LLMs, NLP und Prompt Engineering beginnt. Er veranschaulicht auch die Bedienung generativer KI-Software wie ChatGPT, DALL-E und Midjourney und behandelt fortgeschrittene Konzepte wie die Feinabstimmung und Interaktion von LLMs mit einer API.

Wichtige Themen: LLMs, ChatGPT, KI-Bilderzeugung, DALL-E, Midjourney, Prompt-Feinabstimmung, API-Nutzung.

• Schöpfer: Ronnie Sheer
• Dauer des Kurses: 44 Minuten
• Plattform: LinkedIn
• Preisgestaltung: Kostenlos

ChatGPT Prompt Engineering Kurs

ChatGPT Prompt Engineering ist ein Einführungskurs mit den Grundlagen von KI, NLP, GPT und LLM. Die Videolektion behandelt auch Prompt Engineering, die Erstellung effektiver Prompts und ihre fortgeschrittenen Arten. Der Kurs schließt mit wichtigen Parametern, die speziell für den OpenAI-Spielplatz gelten, wie z.B. Temperatur usw.

Wichtige Themen: Einführung in die Terminologie der generativen KI, Prompt Engineering, Arten von Prompts und Faktoren, die NLP-Modelle beeinflussen.

• Schöpfer: Hasan Aboul Hasan
• Dauer des Kurses: 30 Min
• Plattform: YouTube
• Preisgestaltung: Kostenlos

Branchen, die Prompt-Ingenieure einstellen

Die wichtigsten Branchen integrieren KI in ihre Arbeitsabläufe. Laut einer McKinsey-Studie kann generative KI bis zu 4,4 Billionen Dollar in die Weltwirtschaft einbringen. Branchenübergreifend können diese Technologien dazu beitragen, 70 % der Routinearbeit eines durchschnittlichen Angestellten zu automatisieren.

Laut McKinseys Bericht “The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year” stellen nur 7 % der Unternehmen, die KI einsetzen, derzeit Stellen für Prompt Engineering ein. Dies deutet darauf hin, dass Prompt Engineering ein kleines Segment innerhalb der größeren generativen KI-Landschaft ist. Experten sind jedoch der Meinung, dass dieser Bereich das Potenzial für ein erhebliches Wachstum in der Zukunft hat.

Es wird erwartet, dass generative KI in verschiedenen Branchen erhebliche Auswirkungen haben wird. Laut einer Studie von McKinsey könnte der Bankensektor aufgrund des Produktivitätszuwachses durch KI, der auf 2,8 bis 4,7 Prozent geschätzt wird, einen Anstieg der jährlichen Einnahmen um 200 bis 300 Milliarden Dollar verzeichnen.

Gartner sagt voraus, dass bis zu 30 % des Outbound-Marketings großer Unternehmen auf generativer KI basieren wird. Ebenso werden wir bis 2030 einen großen Kinoblockbuster mit bis zu 90% KI-generierten Inhalten erleben.

Aus Berichten von Glassdoor geht hervor, dass Prompt-Ingenieure in den USA ein Grundgehalt von $87.000 bis $145.000 pro Jahr verdienen. Dies deutet darauf hin, dass die Souffleurtechnik ein stabiles und wachsendes Feld ist. Es wird sich wahrscheinlich auch in Zukunft weiterentwickeln, aber der Einfluss der KI wird in allen Branchen erheblich bleiben.

Arten von Prompts

Je nach Unterrichtsstil und -format gibt es verschiedene Arten von Prompts, wie z.B. Zero-Shot, wenige oder mehrere Shots, Gedankenketten, Audio-Prompts und mehr, wie unten aufgeführt.

Null-Schuss-Prompting

Beim Zero-Shot Prompting wird die KI direkt angewiesen, Aufgaben ohne zusätzlichen Kontext oder Beispiele auszuführen. Dies funktioniert gut bei einfachen Aufgaben.

Few Shot Prompting

Beim Few Shot Prompting werden im Prompt selbst Beispiele (sogenannte “Shots”) genannt. Diese Technik wird für etwas kompliziertere Aufgaben empfohlen und liefert genauere Ergebnisse.

Gedankenketten-Prompting

Die Aufteilung komplexer Aufgaben in kleinere, zusammenhängende Teilaufgaben kann dazu beitragen, die Genauigkeit der LLM-Antworten zu erhöhen, die ein fortgeschrittenes Denken erfordern. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Modell, auf früheren Lösungen aufzubauen und schrittweise zum endgültigen Ergebnis zu gelangen.

Prompt-Ingenieure können die Ergebnisse jedes Schritts überprüfen und Feedback geben, um schrittweise die maximale Genauigkeit zu erreichen.

Self-refine Prompting

Der Prompting-Stil zur Selbstverbesserung beinhaltet einen Zyklus aus Eingabe-Ausgabe-Selbstkritik-Verfeinerung-Ausgabe für die KI. Dieser Prozess wird so lange fortgesetzt, bis das Modell eine benutzerdefinierte Bedingung erfüllt, z. B. eine bestimmte Anzahl von Ausgaben oder ein bestimmtes Zeitlimit.

Audio-Eingabeaufforderungen

Audio-Prompts sind für neuere KI-Anwendungen geeignet, die multimodale Eingaben akzeptieren. Sie können bei Aufgaben wie der Musikkomposition und der Spracherkennung hilfreich sein, da sie neben oder anstelle von Textaufforderungen Anweisungen über das Medium Ton geben.

Häufig gestellte Fragen