Effizientes Prompt-Engineering in Unternehmen: Einblicke in die Praxis der Prompt-Bearbeitung

Core Concepts

Prompt-Engineering ist ein iterativer Prozess, bei dem Nutzer Prompts schrittweise anpassen, um das gewünschte Verhalten von Großsprachmodellen (LLMs) zu erzielen. Die Analyse von Prompt-Bearbeitungssitzungen in einem Unternehmenskontext liefert Einblicke in die Herausforderungen und Praktiken, die Entwickler und KI-Experten bei der Prompt-Erstellung und -Verfeinerung erleben.

Abstract

Die Studie analysierte 57 Prompt-Bearbeitungssitzungen mit insgesamt 1.523 individuellen Prompt-Änderungen in einem Unternehmenskontext. Die Hauptergebnisse sind: Prompt-Bearbeitungssitzungen waren oft relativ lang, mit einer durchschnittlichen Dauer von 43,4 Minuten. Nutzer editierten Prompts im Durchschnitt alle 47 Sekunden. Der Großteil der Änderungen bestand aus Modifikationen, bei denen die Bedeutung des Prompts erhalten blieb, gefolgt von Ergänzungen, Ersetzungen und Löschungen. Die am häufigsten bearbeiteten Prompt-Komponenten waren der Kontext, gefolgt von Aufgabenanweisungen und Labels. 22% der Änderungen waren Mehrfachänderungen, bei denen Nutzer gleichzeitig mehrere Komponenten bearbeiteten, oft den Kontext zusammen mit Anweisungen oder Labels. 11% der Änderungen waren Rückgängigmachungen oder Wiederholungen vorheriger Änderungen, was auf Herausforderungen beim Verständnis der Auswirkungen einzelner Änderungen hindeutet. Neben Prompt-Änderungen wechselten Nutzer häufig auch das Zielmodell und andere Generierungsparameter, was auf den Bedarf an Unterstützung beim Vergleich von Modellleistungen hindeutet. Insgesamt zeigt die Studie, dass Prompt-Engineering in Unternehmen ein iterativer, komplexer Prozess ist, bei dem Nutzer schrittweise an Prompts arbeiten, um die gewünschte Ausgabe zu erzielen. Die Ergebnisse liefern wichtige Erkenntnisse für die Entwicklung von Werkzeugen und Methoden, die Nutzer bei dieser Aufgabe effizienter unterstützen können.

Stats

Durchschnittliche Dauer einer Prompt-Bearbeitungssitzung: 43,4 Minuten Durchschnittliche Zeit zwischen Prompt-Änderungen: 47 Sekunden 93% der Sitzungen beinhalteten Änderungen an Generierungsparametern Durchschnittlich wurden 3,6 verschiedene Modelle pro Sitzung verwendet

Quotes

"Prompt-Engineering ist ein iterativer Prozess, bei dem Nutzer Prompts schrittweise anpassen, um das gewünschte Verhalten von Großsprachmodellen (LLMs) zu erzielen." "22% der Änderungen waren Mehrfachänderungen, bei denen Nutzer gleichzeitig mehrere Komponenten bearbeiteten, oft den Kontext zusammen mit Anweisungen oder Labels." "11% der Änderungen waren Rückgängigmachungen oder Wiederholungen vorheriger Änderungen, was auf Herausforderungen beim Verständnis der Auswirkungen einzelner Änderungen hindeutet."

Key Insights Distilled From

Exploring Prompt Engineering Practices in the Enterprise

by Michael Desm... at arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.08950.pdf

Deeper Inquiries

Wie können Werkzeuge und Methoden entwickelt werden, um Nutzer dabei zu unterstützen, die Auswirkungen einzelner Prompt-Änderungen besser zu verstehen und nachzuvollziehen?

Um Nutzer dabei zu unterstützen, die Auswirkungen einzelner Prompt-Änderungen besser zu verstehen und nachzuvollziehen, können verschiedene Werkzeuge und Methoden entwickelt werden: Prompt-Historie und Vergleiche: Ein Werkzeug, das eine detaillierte Historie aller durchgeführten Änderungen an einem Prompt speichert und die Möglichkeit bietet, verschiedene Versionen zu vergleichen. Dies ermöglicht es Nutzern, den Verlauf ihrer Änderungen zu verfolgen und die Auswirkungen auf das Modellverhalten zu analysieren. Visuelle Darstellung von Änderungen: Ein visuelles Tool, das die Unterschiede zwischen verschiedenen Prompt-Versionen hervorhebt, kann Nutzern helfen, die spezifischen Änderungen besser zu verstehen. Durch visuelle Darstellungen können Nutzer schnell erkennen, welche Teile des Prompts modifiziert wurden und wie sich dies auf die Ausgabe auswirkt. Automatisierte Auswirkungsanalyse: Die Entwicklung von Algorithmen oder KI-Tools, die automatisch die Auswirkungen einzelner Prompt-Änderungen auf die Modellausgabe analysieren können. Diese Tools könnten Nutzern Empfehlungen geben, welche Arten von Änderungen effektiv sind und welche weniger Einfluss haben. Echtzeit-Feedback: Ein Tool, das Echtzeit-Feedback zur Modellausgabe nach jeder Prompt-Änderung liefert, kann Nutzern helfen, die unmittelbaren Auswirkungen ihrer Anpassungen zu verstehen. Dies ermöglicht es ihnen, schneller zu iterieren und bessere Entscheidungen bei der Prompt-Entwicklung zu treffen. Durch die Implementierung solcher Werkzeuge und Methoden können Nutzer ein tieferes Verständnis für die Auswirkungen ihrer Prompt-Änderungen gewinnen und effizienter im Prompt-Engineering arbeiten.

Welche Möglichkeiten gibt es, um Prompt-Strukturen und -Komponenten zu standardisieren, um den Prompt-Engineering-Prozess zu vereinfachen und zu beschleunigen?

Um Prompt-Strukturen und -Komponenten zu standardisieren und den Prompt-Engineering-Prozess zu vereinfachen, können folgende Möglichkeiten in Betracht gezogen werden: Vordefinierte Prompt-Templates: Die Bereitstellung von vordefinierten Prompt-Templates für häufige Anwendungsfälle kann Nutzern helfen, schnell mit einer standardisierten Struktur zu beginnen. Diese Templates könnten verschiedene Komponenten wie Anweisungen, Kontext, Beispiele und Ausgabeformat enthalten. Prompt-Validierungstools: Die Entwicklung von Tools, die die Struktur und Komponenten eines Prompts validieren und sicherstellen, dass sie den definierten Standards entsprechen. Diese Tools könnten Nutzer auf potenzielle Fehler oder Inkonsistenzen in ihren Prompts hinweisen und sie bei der Standardisierung unterstützen. Prompt-Stilrichtlinien: Die Festlegung von Richtlinien und Best Practices für die Gestaltung von Prompts, einschließlich der Struktur, Formatierung und Verwendung von Labels. Durch die Einhaltung dieser Stilrichtlinien können Nutzer konsistente und leicht verständliche Prompts erstellen. Automatisierte Prompt-Generierung: Die Implementierung von automatisierten Prompt-Generierungstools, die basierend auf den Anforderungen des Nutzers standardisierte Prompts erstellen können. Diese Tools könnten Parameter wie den Anwendungsbereich, die gewünschte Ausgabe und die Zielgruppe berücksichtigen, um maßgeschneiderte Prompts zu generieren. Durch die Standardisierung von Prompt-Strukturen und -Komponenten können Nutzer effizienter arbeiten, die Qualität ihrer Prompts verbessern und die Interaktion mit LLMs optimieren.

Inwiefern unterscheiden sich die beobachteten Prompt-Bearbeitungspraktiken zwischen Experten und Neulingen im Prompt-Engineering, und wie können diese Unterschiede bei der Entwicklung von Unterstützungsangeboten berücksichtigt werden?

Die beobachteten Prompt-Bearbeitungspraktiken können sich zwischen Experten und Neulingen im Prompt-Engineering in verschiedenen Aspekten unterscheiden: Komplexität der Änderungen: Experten neigen dazu, gezieltere und tiefgreifendere Änderungen an Prompts vorzunehmen, während Neulinge eher iterative und experimentelle Anpassungen durchführen. Experten könnten auch schneller erkennen, welche Art von Änderungen erforderlich sind, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Effizienz und Geschwindigkeit: Experten sind in der Regel schneller und effizienter im Prompt-Engineering, da sie über mehr Erfahrung und Wissen verfügen. Neulinge benötigen möglicherweise mehr Zeit und Unterstützung, um sich mit den besten Praktiken und Strategien vertraut zu machen. Kreativität und Innovation: Experten haben möglicherweise eine größere Bandbreite an kreativen Ansätzen und innovativen Ideen, wenn es um die Gestaltung von Prompts geht. Neulinge könnten von bewährten Methoden und Richtlinien profitieren, um ihre Fähigkeiten im Prompt-Engineering zu entwickeln. Bei der Entwicklung von Unterstützungsangeboten für das Prompt-Engineering sollten diese Unterschiede berücksichtigt werden, indem: Schulungen und Ressourcen: Für Neulinge könnten Schulungen, Tutorials und Ressourcen bereitgestellt werden, um sie bei den Grundlagen des Prompt-Engineerings zu unterstützen. Experten könnten spezialisiertere Schulungen und fortgeschrittene Tools erhalten, um ihre Fähigkeiten weiter zu verbessern. Kollaborative Plattformen: Die Schaffung von kollaborativen Plattformen, auf denen Experten ihr Wissen teilen und mit Neulingen zusammenarbeiten können, um ihr Fachwissen zu erweitern und voneinander zu lernen. Feedback und Mentoring: Die Einrichtung von Feedback-Mechanismen und Mentoring-Programmen, um Neulingen kontinuierliche Unterstützung und Anleitung durch erfahrene Experten zu bieten. Durch die Berücksichtigung dieser Unterschiede können Unterstützungsangebote effektiver gestaltet werden, um sowohl Experten als auch Neulinge im Prompt-Engineering zu unterstützen und ihre Fähigkeiten und Effizienz zu verbessern.