Umfassender Leitfaden zu IBM Watsonx.ai: Erkundung von Generativer KI und Prompt Engineering

Tutorial: Was ist Generative KI und ihre Anwendungen?

Generative KI stellt einen faszinierenden Durchbruch im Bereich des tiefen Lernens dar, der die automatische Generierung von qualitativ hochwertigen Texten, Bildern und vielfältigen Inhalten ermöglicht, basierend auf den umfangreichen Datensätzen, auf denen sie trainiert wurden. In diesem Bereich stechen große Sprachmodelle (LLMs) durch ihre bemerkenswerte Fähigkeit hervor, allgemeine Sprache zu verstehen und zu generieren. In diesem Tutorial werden wir in die Welt des Prompt Engineerings eintauchen, um nuancierte Reiseinformationen zu verschiedenen Ländern abzuleiten, insbesondere mit einem Schwerpunkt auf Thailand.

Verstehen des Prompt Engineerings in LLMs

Der Hauptfokus dieses Tutorials besteht darin, zu veranschaulichen, wie das Prompt Engineering die Genauigkeit und Relevanz der Antworten von LLMs verbessern kann, sodass sie kontextbezogene Reisendetails bereitstellen können. Unsere Erkundung wird auch die Grundlage für die Erstellung einer umfassenden Reiseanwendung im nachfolgenden Labor legen.

Schritt 1: Erste Schritte

Beim Starten von watsonx.ai Prompt Lab im Freiform-Modus finden Sie in der Mitte der Benutzeroberfläche einen vorgesehenen Prompt-Editor. Die begleitenden Modellparameter auf der rechten Seite ermöglichen es Ihnen, zu ändern, wie das Modell antwortet, während der untere linke Bereich die Anzahl der in Ihrem Prompt verwendeten Tokens zusammenfasst.

Schritt 2: Den ersten Prompt initiieren

Für unseren ersten Versuch lassen Sie uns das Modell auffordern: Ich denke über eine Reise nach Thailand nach. Dies könnte jedoch eine zu allgemeine Antwort ergeben, da zu offen formulierte Fragen oft nicht tief in das Thema eindringen.

Schritt 3: Ihren Prompt verfeinern

Um eine informativere Antwort zu erhalten, formulieren wir unseren Prompt direkter um: Ich denke darüber nach, nach Thailand zu reisen. Erzählen Sie mir etwas über Thailand. Obwohl wir eine Antwort erhalten, können wir beobachten, dass die Ausgabe aufgrund des Erreichens des Max Tokens-Parameters gekürzt wird.

Schritt 4: Modellparameter anpassen

Indem wir die Max Tokens auf 200 erhöhen, können wir das Modell ermutigen, seine Antwort zu vervollständigen. Nach dieser Änderung können wir auch versuchen, die Dekodiermethode von Greedy Decoding auf Sampling zu ändern, um Zufälligkeit in die Antworten einzuführen.

Schritt 5: Nach Spezifität streben

Als nächstes ändern wir unseren Prompt, um spezifischer in Bezug auf unsere Interessen zu sein: Ich denke darüber nach, nach Thailand zu reisen. Ich mag Wassersport und Essen. Erzählen Sie mir von Thailand. Trotz dieser spezifischen Anleitung können die Antworten immer noch an Tiefe mangeln, was darauf hindeutet, dass es notwendig sein könnte, andere Modelloptionen zu erkunden.

Schritt 6: Alternativmodelle erkunden

Das watsonx.ai Prompt Lab bietet eine Vielzahl von Modellen. Zum Beispiel könnte das **llama-2-70b-chat Modell** ideal für gesprächsbasierte Anfragen sein. Wenn wir dieses Modell auswählen, können wir seine Leistung bei der Generierung detaillierterer Inhalte über Thailand bewerten.

Schritt 7: Ein anderes Modell verwenden

Nachdem wir das neue Modell ausgewählt und die gleichen Parameter verwendet haben, können wir Verbesserungen bemerken, obwohl es die Antworten möglicherweise immer noch kürzt. Anstatt nur die Token-Größe zu erhöhen, können wir jetzt unseren Prompt weiter verfeinern.

Schritt 8: Grenzen für die Antwort hinzufügen

Führen Sie Grenzen ein, um die Effizienz der Antworten zu erhöhen. Wir können unseren Prompt ändern in: Ich denke darüber nach, nach Thailand zu reisen. Ich mag Wassersport und Essen. Geben Sie mir 5 Sätze über Thailand. Dies sollte zu einer prägnanten und informativen Antwort führen, die speziell auf die Vorlieben des Benutzers zugeschnitten ist.

Fazit und nächste Schritte

Dieses Tutorial zeigt, wie Prompt Tuning eine praktischere Alternative zur Erstellung eines völlig neuen Modells darstellt, um spezifische Bedürfnisse zu erfüllen. Durch iterative Tests und das Verfeinern von Prompts können Benutzer die Qualität der Antworten von LLMs kontinuierlich optimieren. Egal, ob Sie Reisetipps oder andere spezialisierte Kenntnisse suchen, das Verständnis für den Umgang mit diesen Modellen wird sich als äußerst wertvoll erweisen.

Für eine differenzierte Nutzung besuchen Sie das watsonx.ai Prompt Lab für detaillierte Dokumentationen zu Parametern und Modellen und wie Sie diese für Ihre einzigartigen Anwendungen nutzen können.