Einleitung

Wenn man über die Eingabe und Ausgabe eines großen Sprachmodells nachdenkt, ist ein Text-Prompt (manchmal begleitet von anderen Modalitäten wie Bild-Prompts) die Eingabe, mit der das Modell eine bestimmte Ausgabe vorhersagt. Man muss kein Data Scientist oder Machine-Learning-Ingenieur sein – jeder kann einen Prompt schreiben. Allerdings kann das Erstellen des effektivsten Prompts kompliziert sein. Viele Aspekte beeinflussen die Wirksamkeit: das verwendete Modell, dessen Trainingsdaten, Modellkonfigurationen, Wortwahl, Stil und Ton, Struktur sowie Kontext. Daher ist Prompt Engineering ein iterativer Prozess. Unzureichende Prompts können zu mehrdeutigen, ungenauen Antworten führen und die Fähigkeit des Modells behindern, sinnvolle Ergebnisse zu liefern.