Das Einmaleins der KI-Prompts für Ingenieure

Große Sprachmodelle (LLMs) sind leistungsfähige Werkzeuge, die Verständnis und Verantwortung erfordern. Eine neue Disziplin namens Prompt-Engineering entsteht, die darin besteht, zu verstehen, wie LLMs lernen und auf Eingaben reagieren. LLMs verarbeiten Daten, indem sie sie in kleine Einheiten namens Token aufbrechen, die sowohl für die Ausbildung als auch für die Anfrage verwendet werden. Die Formatierung von Anfragen ist für die Genauigkeit entscheidend, und es gibt zwei grundlegende Formen des Prompt-Engineerings: Zero Shot und Few Shot. Zero Shot beinhaltet die Bereitstellung eines bestimmten Formats ohne vorherige Antworten, während Few Shot eine Mikro-Maschine-Lern-Sitzung ist, die mehr Kontext bietet. Few Shot ist nützlich für komplexere Aufgaben und kann in Unternehmensanwendungen äußerst hilfreich sein. Das Potenzial von Anfragen liegt in ihrer Fähigkeit, künstliche Intelligenz-Agenten zu erstellen, die bei Aufgaben helfen, Beratung anbieten und auf externe Tools zugreifen können. Künstliche Intelligenz-Agenten erfordern großartige Anfragen, um konzipiert zu werden, und bestehen aus drei Kernkomponenten: Planung, Speicher und einem Werkzeugkasten. Die Möglichkeiten von künstlichen Intelligenz-Agenten sind endlos, und das Üben von Anfragen kann zur Erstellung von unterhaltsamen und leistungsfähigen Agenten führen.