Einleitung
Prompt-Engineering ist eine relativ neue Disziplin, die sich mit der Entwicklung und Optimierung von Prompts beschĂ€ftigt, um groĂe Sprachmodelle (LLMs) effizient fĂŒr eine Vielzahl von Anwendungen und Einsatzmöglichkeiten zu nutzen und zu entwickeln.
FÀhigkeiten im Bereich Prompt-Engineering helfen dabei, die FÀhigkeiten und Grenzen von LLMs besser zu verstehen. Forscher verwenden Prompt-Engineering, um die Sicherheit und die KapazitÀt von LLMs bei einer breiten Palette von gÀngigen und komplexen Aufgaben wie Fragebeantwortung und arithmetischem Denken zu verbessern. Entwickler nutzen Prompt-Engineering, um robuste und effektive Prompting-Techniken zu entwerfen, die mit LLMs und anderen Tools interagieren.
Dieser umfassende Leitfaden behandelt die Theorie und praktischen Aspekte des Prompt-Engineerings und wie man die besten Prompting-Techniken einsetzt, um mit LLMs zu interagieren und sie zu nutzen.
Alle Beispiele wurden mit gpt-3.5-turbo unter Verwendung von OpenAIs Playground (opens in a new tab) getestet, sofern nicht anders angegeben. Das Modell verwendet die Standardeinstellungen, d.h., temperature=0.7 und top-p=1. Die Prompts sollten auch mit anderen Modellen funktionieren, die Àhnliche FÀhigkeiten wie gpt-3.5-turbo haben, aber es könnten sich vollkommen andere Ergebnisse ergeben.