Systematische Untersuchung des Prompt Engineering

Zusammenfassung: Heutzutage ist Generative Künstliche Intelligenz in den Bereichen Technologie und Wissenschaft sehr aktuell. Es handelt sich um die Umsetzung künstlicher Intelligenz zur Erzeugung verschiedener Inhaltstypen mithilfe ihrer Modelle, um das menschliche Leben bis zu einem gewissen Grad zu erleichtern. Prompt Engineering ist die Kunst, Anweisungen zu gestalten, um große Sprachmodelle (LLMs) zu steuern, und hat sich als wesentliche Technik in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) etabliert. Diese systematische Studie untersucht die Feinheiten des Prompt Engineering, erforscht Techniken, Bewertungsmethoden und Anwendungen. Die Studie teilt Prompt Engineering-Techniken in anweisungsbasiert, informationsbasiert, Reformulierung und metaphorische Prompts ein. Sie betont die Bedeutung der Bewertung der Effektivität von Prompts mithilfe von Metriken wie Genauigkeit, Flüssigkeit und Relevanz. Darüber hinaus untersucht die Studie Faktoren, die die Effektivität von Prompts beeinflussen, einschließlich Länge, Komplexität, Spezifität, Formulierung, Wortwahl, Rahmung und Kontext. Die Studie hebt die Bedeutung des Prompt Engineerings hervor, um die Leistung von LLMs bei NLP-Aufgaben wie maschineller Übersetzung, Beantwortung von Fragen, Zusammenfassung und Textgenerierung zu verbessern. Sie unterstreicht die Rolle des Prompt Engineerings bei der Entwicklung domänenspezifischer LLM-Anwendungen, die Wissensextraktion, kreative Inhaltserzeugung und die Bewältigung domänenspezifischer Herausforderungen ermöglichen. Die Studie schließt mit der Behandlung ethischer Überlegungen im Prompt Engineering und betont die Notwendigkeit, Verzerrungen und Diskriminierung zu mindern und gleichzeitig Transparenz zu gewährleisten.