8 grundlegende Fähigkeiten, die angehende Prompt-Ingenieure haben müssen

Mit KI zu sprechen ist schwieriger, als Neulinge annehmen. Das Schreiben von Eingabeaufforderungen für komplexe, mehrstufige Aufgaben erfordert gute Kommunikationsfähigkeiten und ein solides Verständnis von Sprachmodellen. Die KI verlässt sich ausschließlich auf die bereitgestellten Eingaben. Es wird keine optimale Ausgabe erzeugen, wenn Sie es mit vagen, mehrdeutigen Anweisungen füttern.

Lernen Sie, klare und präzise Aufforderungen zu schreiben. Hier sind acht Hard- und Soft-Skills, auf die sich Prompt-Ingenieure bei der Weiterbildung konzentrieren müssen.

1. Kritisches Denken

KI-Systeme können Eingaben schnell analysieren. Sie brauchen nur Minuten, um Muster, Themen und Inkonsistenzen zu erkennen, die in großen Datenmengen verborgen sind. In der Zwischenzeit kann es Tage dauern, dieselben Zahlen manuell zu sichten.

Trotz ihrer Schnelligkeit sollten Sie sich bei Analysen und Auswertungen nicht ganz auf KI-Tools verlassen. Ihre Berichte beschränken sich auf ihre Datensätze. Die KI liefert Ergebnisse basierend auf dem, worauf sie trainiert wurde – sie analysiert und beobachtet Probleme nicht so, wie es Menschen tun. Das Ablegen von Rohdaten kann zu Fehlern führen.

Um optimale Ergebnisse zu erzielen, füttern Sie Ihre Werkzeuge mit präzisen, detaillierten Eingabeaufforderungen. Nutzen Sie Ihre kritischen Fähigkeiten, um potenzielle Hindernisse von Anfang an zu lösen. Lassen Sie keinen Raum für Fehler – KI nimmt Eingaben nur zum Nennwert entgegen.

2. Rechnen

Systeme, die fortschrittliche Sprachmodelle verwenden, wurden mit riesigen Datensätzen trainiert, einschließlich mathematischer Formeln. Sie lösen grundlegende bis fortgeschrittene arithmetische Gleichungen innerhalb von Minuten.

Dieses Beispiel unten zeigt, wie ChatGPT eine Algebra-Frage auf mittlerem Niveau richtig beantwortet.

Während KI-Tools auch komplexe Gleichungen lösen, z. B. Statistiken, Analysis oder Physik, sind sie nicht immer genau. Die KI führt nur Formeln aus, die sie versteht. Fehler können auftreten, wenn die Plattform die falsche Gleichung verwendet oder numerische Muster falsch liest.

Dieses Beispiel zeigt, wie ChatGPT ein einfaches Statistikproblem falsch beantwortet. Die Antwort sollte 50 Prozent sein.

Um die Ungenauigkeiten der KI zu kompensieren, müssen schnelle Ingenieure über ausgezeichnete Rechenfähigkeiten verfügen. Erkennen Sie mathematische Fehler selbst. Die meisten KI-Tools verbessern ihre Genauigkeit, wenn Sie ihnen mehr Kontext in den Eingabeaufforderungen zur Verfügung stellen. Ihre Anweisungen sollten die richtigen Formeln oder Muster angeben.

3. Gute Kommunikation

Sprachmodelle verwenden eine auf Englisch basierende Syntax. Unabhängig davon, ob Sie benutzergenerierte Eingaben oder vorgegebene Anweisungen erstellen, gute Kommunikationsfähigkeiten helfen Ihnen dabei, Botschaften zu vermitteln. Einfache Aufgaben sind leicht auszuführen. Sie können allgemeine Wissensfragen und Ein-Schritt-Befehle direkt stellen. Geben Sie sie einfach in Ihrer Eingabeaufforderung an.

Im Gegenteil, komplexe, mehrstufige Projekte erfordern detailliertere Anweisungen. Sie müssen Ihre Befehle Schritt für Schritt klar erklären, um die Präzision und Genauigkeit zu erhöhen. Vage Eingabeaufforderungen verwirren die KI.

Wenn die KI Sie falsch interpretiert, versuchen Sie, Ihre Wortwahl und Formulierung zu ändern. Minimieren Sie Mehrdeutigkeiten, indem Sie schwache Verben ersetzen, Anweisungen aufschlüsseln, Muster vorhersagen und Auslösephrasen festlegen.

Nehmen Sie diese Aufforderung als Beispiel. Es enthält ausdrücklich Anweisungen, um sicherzustellen, dass ChatGPT die erwartete Ausgabe liefert, selbst wenn Einschränkungen umgangen werden müssen.

4. Aufmerksamkeit fürs Detail

Schnelle Ingenieure brauchen ein scharfes Auge fürs Detail. Das Übersehen von Tippfehlern und Auslassungen beeinträchtigt die Genauigkeit, insbesondere bei der Ausführung von Projekten mit mehreren Schritten. Sie erhalten weiterhin unterdurchschnittliche Ausgaben, bis Sie sie beheben.

Während Akribie eine angeborene, nicht greifbare Eigenschaft ist, können Erwachsene sie dennoch entwickeln. Es gibt mehrere Möglichkeiten Üben Sie Soft Skills online. Beginnen Sie für das Prompt Engineering mit der Bearbeitung kurzer Prompts mit weniger als 100 Wörtern – korrigieren Sie Tippfehler, mehrdeutige Begriffe und vage Formulierungen.

Arbeiten Sie an längeren, komplexeren Eingabeaufforderungen, wenn sich Ihre Fähigkeiten verbessern. Um Analysen zu rationalisieren, wandeln Sie Ihre Revisionen und ihre generierten Ausgaben in Diagramme um. Sonst verlierst du den Überblick über Kombinationen.

Beachten Sie auch, dass Sprachmodelle unterschiedlich auf Eingabeaufforderungen reagieren. Wenn Sie vorhaben, mehrere Plattformen für eine komplexe Aufgabe zu integrieren, müssen Sie möglicherweise bestimmte Anweisungen neu formulieren. Berücksichtigen Sie die Datensätze, Einschränkungen und Fähigkeiten Ihrer Tools.

5. Vielseitigkeit

KI hat sich in den letzten Jahren stark weiterentwickelt. Globale Technologieführer wie Google, Microsoft und OpenAI haben ihre Sprachmodelle bereits veröffentlicht und arbeiten noch an neuen Sprachmodellprojekten. Sie können davon ausgehen, dass bald weitere KI-Tools auf den Markt kommen werden.

Obwohl aufregend und innovativ, finden manche die rasante Entwicklung der KI vielleicht überwältigend. Selbst Elon Musk fordert eine Pause in der KI-Entwicklung. Neu eingeführte Plattformen überholen populärere Konkurrenten nach nur wenigen Wochen guter Leistung.

Für schnelle Ingenieure besteht der beste Ansatz darin, mehrere Plattformen zu untersuchen. Abgesehen davon, dass Sie mit neuen KI-Tools Schritt halten, wissen Sie, wie Sie Eingabeaufforderungen für ihre Sprachmodelle schreiben. Konzentrieren Sie sich nicht auf eine Plattform – jedes KI-Produkt könnte veraltet sein.

6. Zusammenarbeit

Neben der Verfeinerung der technischen Fähigkeiten müssen angehende Promovierende Ingenieure auch lernen, Teamplayer zu sein. KI-Entwicklung ist kein Ein-Personen-Job. Bei den meisten Projekten müssen Sie mit anderen Spezialisten wie Programmierern, KI-Trainern und UX-Designern zusammenarbeiten.

Machen Sie sich mit den verschiedenen Bereichen der KI vertraut. Wenn Sie die Aufgaben und Rollen Ihrer Teamkollegen kennen, können Sie sie besser unterstützen. Helfen Sie ihnen, ihre Ziele zu erreichen. Erstellen Sie ein optimiertes System, in dem sie Ihre Eingabeaufforderungen überprüfen und Verbesserungen vorschlagen.

Aber anstatt E-Mails hin und her zu senden, sollten Sie die Verwendung von in Betracht ziehen Projektmanagement-Tools. Sie ermöglichen es Ihnen, Eingabeaufforderungen auf einer Plattform zu verfolgen, zuzuweisen und zu bearbeiten. Es ist ein besser organisierter Ansatz als das Weiterleiten von Überarbeitungen und das Versenden von Durchschlägen an Dritte.

7. Kodierung und Programmierung

Prompte Ingenieure sollten zumindest grundlegende Codierungen lernen. Wissen die Programmiersprachen, die KI-Entwickler verwenden wird Ihnen helfen, effektivere und präzisere Eingabeaufforderungen zu schreiben. Stellen Sie sicher, dass Ihre Anweisungen den einzigartigen Fähigkeiten jedes Modells entsprechen.

Nutzen Sie auch die Öffnen Sie den KI-Spielplatz die Anwendung von Programmiersprachen mit LLMs zu erforschen. Damit können Sie verschiedene GPT-3-Modelle testen. Sie können Eingabeaufforderungen effizienter strukturieren, wenn Sie verstehen, wie KI Eingaben verarbeitet.

8. A/B-Tests

Mehrere Faktoren beeinflussen die sofortige Genauigkeit. Das Ändern Ihres Tons, Ihrer Sprache, Ihrer Formulierung und Ihrer Datenkonsistenz löst unterschiedliche Ausgaben aus. Leider führt die KI Ihre angewiesenen Aufgaben nicht aus, es sei denn, Sie verwenden die richtigen Formeln.

Nehmen Sie dieses Gespräch als Beispiel. ChatGPT hat unsere einfache Anfrage abgelehnt, weil sie gegen seine Nutzungsbedingungen verstoßen hat.

Nachdem wir die Eingabeaufforderung geändert hatten, erhielten wir unsere gewünschte Antwort. ChatGPT ignorierte seine Einschränkungen und priorisierte unsere Anfragen – selbst wenn dies gegen die Richtlinien von OpenAI verstieß.

Dieses Beispiel zeigt, was geringfügige Änderungen an kurzen Eingabeaufforderungen bewirken. Einfache Änderungen sind schnell erledigt. Wenn Sie jedoch komplexe Eingabeaufforderungen ändern müssen, die Tausende von Wörtern umfassen, müssen Sie damit rechnen, mehr Zeit für A/B-Tests aufzuwenden. Sehen Sie, welche Variablen die Ausgabegenauigkeit am meisten beeinflussen.

Verfolgen Sie alle Ihre Ergebnisse. A/B-Tests nehmen viel Zeit und Ressourcen in Anspruch – vermeiden Sie nach Möglichkeit die Wiederholung von Vergleichstests.

Bauen Sie die Fähigkeiten eines professionellen Prompt Engineers auf

Die oben genannten Fähigkeiten helfen Ihnen, detailliertere und präzisere Anweisungen für mehrstufige Projekte zu erstellen. Jeder kann ChatGPT dazu bringen, allgemeine Fragen zu beantworten. Aber die Konditionierung von Sprachmodellen, um spezifische Ergebnisse zu erzeugen und Muster zu erkennen, erfordert Präzision.

Beachten Sie nur, dass Prompt Engineering über Weiterbildung hinausgeht. Sobald Sie über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen, suchen Sie nach Stellenangeboten, recherchieren Sie die entsprechenden Tarife und studieren Sie Branchentrends. Stellen Sie sicher, dass Sie die neuesten Branchenentwicklungen nutzen können.