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Techniken Kombinieren

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Reading Time: 1 minute
Last updated on August 7, 2024

Sander Schulhoff

Wie wir auf den vorhergehenden Seiten gesehen haben, können Prompts unterschiedliche Formate und Komplexität haben. Sie können Kontext, Anweisungen und mehrere Eingabe-/Ausgabebeispiele enthalten. Bislang haben wir jedoch nur einzelne Klassen von Prompts untersucht. Die Kombination dieser verschiedenen Prompting-Techniken kann zu leistungsfähigeren Prompts führen.

Hier ist ein Beispiel für einen Prompt, der Kontext, Anweisungen und mehrere Beispiele enthält:

Twitter ist eine Plattform für soziale Medien, auf der Nutzer kurze Nachrichten, sogenannte "Tweets", veröffentlichen können.
Tweets können positiv oder negativ sein, und wir möchten in der Lage sein, die Tweets als positiv oder negativ zu klassifizieren. Hier sind einige Beispiele für positive und negative Tweets. Achte darauf, dass du den letzten Tweet korrekt einordnest.

Q: Tweet: "Was für ein schöner Tag!"
Ist dieser Tweet positiv oder negativ?

A: positiv

Q: Tweet: "Ich hasse diese Klasse"
Ist dieser Tweet positiv oder negativ?

A: negativ

Q: Tweet: "Ich liebe Taschen an Jeans"

A:

Durch das Hinzufügen von zusätzlichem Kontext/Beispielen können wir die Leistung von KIs bei verschiedenen Aufgaben verbessern.

Sander Schulhoff

Sander Schulhoff is the CEO of HackAPrompt and Learn Prompting. He created the first Prompt Engineering guide on the internet, two months before ChatGPT was released, which has taught 3 million people how to prompt ChatGPT. He also partnered with OpenAI to run the first AI Red Teaming competition, HackAPrompt, which was 2x larger than the White House's subsequent AI Red Teaming competition. Today, HackAPrompt partners with the Frontier AI labs to produce research that makes their models more secure. Sander's background is in Natural Language Processing and deep reinforcement learning. He recently led the team behind The Prompt Report, the most comprehensive study of prompt engineering ever done. This 76-page survey, co-authored with OpenAI, Microsoft, Google, Princeton, Stanford, and other leading institutions, analyzed 1,500+ academic papers and covered 200+ prompting techniques.