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Mit der Veränderung der KI-Tools hat sich auch das Prompt Engineering deutlich verändert. Es ist noch nicht lange her, dass KI-Anweisungen mindestens grundlegende Programmierkenntnisse erfordert haben.
Durch die Entwicklung und Weiterentwicklung von Natural Language Processing (NLP) können wir inzwischen unsere Prompts in Form von Sätzen und natürlicher Sprache formulieren. So ist die Bedienung von KI-Tools auch ohne Programmierkenntnisse möglich.
Das heißt aber nicht, dass Prompt Engineering einfach so, ohne Erfahrung und Fachkenntnis, gelingt. Tatsächlich sind natürlichsprachliche Prompts ebenso komplex und müssen präzise formuliert werden, wie das mit Code in einer Programmiersprache der Fall ist.
Ein Faktor, der immer wichtiger wird, ist das “Prompt-basierte Lernen” von KI-Modellen. Dabei wird aus dem Zusammenspiel der Formulierungen von Prompts sowie dem Feedback zu den Ergebnissen die KI darauf trainiert, Prompts noch besser zu verstehen. So wachsen die Fähigkeiten des KI-Modells weiter, nachdem die eigentliche Entwicklung weitgehend abgeschlossen ist.
Diese Fortschritte haben nicht nur die technischen Möglichkeiten erweitert, sondern auch neue Wege für kreative und innovative Anwendungen von KI in verschiedenen Branchen eröffnet.
Das Prompt Engineering basiert auf einigen grundlegenden Prinzipien und Techniken, die es ermöglichen, KI-Modelle effizienter und zielgerichteter zu steuern. Diese Methoden sind entscheidend für die Entwicklung präziser und relevanter KI-Ausgaben. Hier ein Überblick über die Schlüsseltechniken:
Wie Prompt Engineering funktioniert: