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12.10.2023 121Watt

Podcast: 5 wichtige Prompt-Patterns im Prompt Engineering

5 wichtige Prompt-Patterns im Prompt Engineering

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Prompt sind eine Art Programmierung und die effektivste Technik, um Abfragen an große Sprachmodelle (Large Language Models) zu stellen. Das Ziel ist ganz simpel – einen relevanten Output zu bekommen. Prompt-Engineering ist wiederum eine Sammlung einzelner Methoden, mit denen man diese LLMs ( wie GPT-3.5 oder GPT-4) befragt. Zu diesen Methoden gehören unter anderem eine Rolle und Kontext zu vergeben, Few-shot-Prompting, oder auch komplexere Prompting-Techniken , wie Chain-of-thought oder ReAct.  In einem Paper vom Februar 2023 haben sich eine Reihe von Autoren damit  beschäftigt , wie Standard Muster für Abfrage aussehen könnten, sogenannte Prompt-Patterns. In diesem Artikel möchte ich dir einige dieser Prompt-Patterns für ChatGPT & Co. vorstellen

Was ist ein Prompt-Pattern?

Definition:  Ein Prompt-Pattern sind bestimmte Instruktionen, die helfen die gewünschten Antworten von LLMs zu bekommen. Dazu gibt es einen Katalog von Prompt-Engineering Techniken, die in Form von Mustern  beschrieben werden. Diese Muster können dann auf die verschiedenen Anwendungsfälle transferiert werden. Das Ziel ist es durch Kreativität und testen Modelle, wie GPT optimal zu befragen und die Qualität der Outputs zu optimieren

Was ist Prompt-Engineering?

Warum sind Prompt-Patterns interessant?

Die Idee ist ähnlich, wie in der Software Programmierung, wiederverwertbare Bibliotheken oder Templates zu generieren. Ein Prompt-Pattern bietet damit eine wiederverwendbare Lösung für ein wiederkehrendes Problem in einem bestimmten Kontext. Die Vorteile dieser Prompt-Patterns sind

Welche Kategorien von Prompt-Patterns gibt es?

Die Autoren des wissenschaftlichen Artikels haben 6 verschiedene Kategorie von Prompt-Patterns festgemacht. Ich möchte mich gleich auf die interessantesten Muster aus diesem Katalog konzentrieren. Aber im Überblick sind das die 6 Kategorien:

Prompt Patterns als Technik im Prompt-Engineering im Überblick

Das Persona Pattern

Das Persona-Pattern wird den meisten bekannt vorkommen, da es einem LLM eine Rolle zuordnet

Prompt-Struktur: „Act as Persona X and perform task Y“

 

Das Persona Pattern als Technik im Prompt-Engineering

Warum ist das nützlich? Manchmal weißt du vielleicht nicht genau, welche Details wichtig sind. Aber du weißt, welchen Experten du um Hilfe bitten würdest. Mit dem „Persona-Pattern“ können dich genau diese Experten unterstützen

Wie funktioniert das? Du gibst dem LLM Anweisungen, wie „Handle ab jetzt als Sicherheitsprüfer“ oder „Tu so, als wärst du ein Linux-Terminal“. Das Modell wird dann Antworten generieren, die zu dieser Rolle passen.

Das Audience-Persona Pattern

Das Audience Persona Pattern ist eine Abwandlung des vorherigen  Patterns, aber interessant um einer „Zielperson“ ein Thema zu erklären.

Prompt-Struktur: “ Explain X to me. Assume that I am Persona Y „“

Das Audience Persona Pattern als Technik im Prompt-Engineering

Warum ist das nützlich? Manchmal weißt du vielleicht nicht genau, wie du eine Thema einer Zielgruppe erklären kannst. Aber du weißt, welchen Zielgruppen du ein Thema erklärst und bekommst erste Ideen für die Kommunikation.

Wie funktioniert das? Du gibst ChatGPT & Co. Anweisungen, wie „Erkläre mir das Thema Cookies“, nimm ich bin ein Digital Marketer, der wenig technische Ahnung hat. Das LLM wird versuchen die Erklärungen genau auf die Zielgruppe zuzuschneiden.

 

Das Recipe-Pattern

Das Recipe-Pattern hilft dir eine Abfolge von Schritten zu bekommen, gerade dann wenn dir nicht jeder Schritt oder „Zutat“ bekannt ist. Du hast vielleicht eine grobe Vorstellung deines finalen Outputs, aber bist dir nicht ganz sicher, was die richtige Reihenfolge ist bzw. du hast einen Schritt vergessen.

Prompt-Struktur: Die grundlegenden Anweisungen sind:

Beispiel: Die grundlegenden Anweisungen könnten sein:

Recipe Pattern als Technik im Prompt-Engineering

Warum ist das nützlich? Gerade bei komplexen Planungsszenarien hilft dir das Recipe-Pattern deine bestehende Ideen mit dem Experten-Wissen von ChatGPT &Co. zu verbinden. Das Ziel ist es nicht nur Ideen zu sammeln, sondern auch in eine richtige reihenfolge zu bringen.

Wie funktioniert das? Du verbindest dein Wissen mit einem „Ablauf-Szenarium“ für deine Zielstellung.

 

Das Template-Pattern

Das Template-Pattern hilft dir, das das LLM (ChatGPT)  einem bestimmten Muster oder einem Template folgt. Das kann ein Blog-Artikel oder ein Direct-Mailing sein. Der gewünschte Output muss vielleicht in einem bestimmten Format erstellt werden, das spezifisch für deinen Anwendungsfall ist. Das LLM kennt vielleicht nicht die Struktur deines gewünschten Outputs und du schreibst die Instruktion, wie einzelne Elemente aussehen sollen.

Prompt-Struktur: Die grundlegenden Anweisungen sind:

Beispiel: So könnte das dann aussehen:

 

Das Template-Pattern als Prompt Engineering Technik

 

Warum ist das nützlich? Überall von du einer bestimmten Formatierung folgen musst, kann das Template Pattern extrem hilfreich sein, um eine geünschte Struktur zu bekommen. Ich habe das ganze mal für die Entwicklung eines Konferenzporgamm gestestet, das Elemente wie <Session>, <Dauer> <Speaker> etc. haben kann

Wie funktioniert das? Du definierst bei einem gewünschten Output in einem ersten Schritt die benötigten Elemente und stellst dir im Template-Pattern zusammen

Flipped-Interaction Pattern

Das Flipped-Interaction Pattern hilft dir, das das LLM (ChatGPT)  dir so lange Fragen bis stellt, bis es „bereit“ ist dein Ziel zu erreichen. Das kann hilfreich sein, wenn du ein Ziel hast dir aber nicht ganz klar ist, welche Informationen du genau brauchst, um einen „optimalen“ Prompt zu erstellen

Prompt-Struktur: Die grundlegenden Anweisungen sind:

Beispiel: So könnte das dann aussehen:

Hier noch ein Tipp: Verwende doch als Grundlage für das Digital Marketing Measurement Model den Beitrag von Avinash Kaushik.

Flipped Interaction Pattern als Technik im Prompt-Engineering

 

Warum ist das nützlich? Überall wo du Konzepte oder Strategie erstellen möchtest und nicht sicher bist ob du alle Aspekte berücksichtig hast kannst du dieses Pattern hervorragend nutzen

Wie funktioniert das? Du dein Ziel bzw. Zielthema und nimmst ChatGPT, um alle Fragen zu beantworten. Auf Basis dieser Fragen kannst du dann das „Konzept“ finalisieren

Fazit zu den Prompt-Patterns

Prompt-Engineering macht den Unterschied wie zufrieden mit den Outputs von ChatGPT bist. Wenn du Prompt-Patterns , kannst du auf Basis von Mustern und Templates LLMs wie GPT-3.5 oder GPT-4 noch deutlich besser abfragen. Die Prompt-Patterns, sind schon jedes Einzelne für dich unglaublich hilfreich. Meine Favoriten sind hier das Flipped-Interaction Pattern und das Recipe Pattern. Noch interessanter sind die Patterns, wenn du diese miteinander kombinierst oder die Möglichkeiten von ChatGPT mit reinbringst, wie die Plug-Ins oder die Advanced Data Analysis.

Ressourcen zu den Prompt-Patterns und Prompt-Engineering

 

 

 

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