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

Tutorial: Verständnis von generativer KI und ihren Anwendungen

Generative KI bezieht sich auf fortschrittliche Deep-Learning-Modelle, die in der Lage sind, qualitativ hochwertige Texte, Bilder und verschiedene Inhalte basierend auf trainierten Daten zu erstellen. Unter diesen stechen große Sprachmodelle (LLMs) aufgrund ihrer Fähigkeiten im allgemeinen Sprachverständnis und in der -generierung hervor.

Prompt Engineering zur Verbesserung von LLM-Antworten verwenden

Der Schwerpunkt dieses Tutorials liegt darauf, zu demonstrieren, wie Prompt Engineering mit LLMs genutzt werden kann, um genaue, relevante und kontextbezogene Antworten zu extrahieren. Dies zielt insbesondere darauf ab, umfassende Reiseinformationen zu verschiedenen Ländern zu generieren.

Erste Schritte mit dem watsonx.ai Prompt Lab

Nachdem Sie das watsonx.ai Prompt Lab gestartet und den Freeform-Modus ausgewählt haben, werden Sie in der Mitte vom Prompt-Editor begrüßt. Auf der rechten Seite werden die Modellparameter zur Optimierung angezeigt. Darüber hinaus steht in der unteren linken Ecke eine Zusammenfassung der während der Ausführung des Prompts verwendeten Token zur Verfügung.

Hinweis: Die über dieses Lab zugänglichen Modelle werden auf IBM Cloud gehostet, was ihre Nutzbarkeit in LLM-Anwendungen betont.

Schritt 1: Ihren ersten Prompt initiieren

Um zu beginnen, geben Sie einen einfachen Prompt ein, wie:

Model: flan-t5-xxl-11b
Prompt text: Ich denke daran, nach Thailand zu reisen.

Obwohl dies eine generische Ausgabe liefern kann, bereitet es den Boden für ausgefeiltere Prompts.

Schritt 2: Spezifität des Prompts verbessern

Um aufschlussreichere Antworten zu erhalten, ist es wichtig, direkter mit Ihren Anfragen zu sein. Überarbeiten Sie den Prompt zu:

Prompt text: Ich denke daran, nach Thailand zu reisen. Erzählen Sie mir von Thailand.

Erwarten Sie eine etwas informativere Antwort, seien Sie jedoch auf unvollständige Antworten aufgrund von Token-Beschränkungen vorbereitet.

Schritt 3: Token-Limits anpassen

Durch Erhöhen der Max Tokens auf 200 können vollständige Sätze in der Ausgabe ermöglicht werden:

Max Tokens auf 200 erhöht

Allerdings könnten die Antworten aufgrund der Verwendung von Greedy Decoding immer noch statisch bleiben. Der Wechsel zu Sampling Decoding könnte variable Ausgaben liefern.

Schritt 4: Antworten anpassen

Um kontextuell relevante Informationen zu liefern, passen Sie Ihren Prompt weiter an:

Prompt text: Ich denke daran, nach Thailand zu reisen. Ich mag Wassersport und Essen. Erzählen Sie mir von Thailand.

Obwohl dies mehr Details bietet, könnte das Fehlen von Spezifität die Qualität der Ausgabe weiterhin beeinträchtigen.

Schritt 5: Verschiedene Modelle erkunden

Das watsonx.ai Prompt Lab bietet Zugriff auf verschiedene Modelle, die für unterschiedliche Aufgaben optimiert sind. Durch die Auswahl von Optionen wie llama-2-70b-chat können Sie deren Relevanz für Dialogzwecke bewerten:

Modell auswählen: llama-2-70b-chat

Die Verwendung dieses Modells könnte die Tiefe und Klarheit der Antworten verbessern.

Schritt 6: Antwortgrenzen definieren

Durch Verfeinerung des Prompts durch das Festlegen einer Grenze kann ein Token-Überlauf verhindert und gleichzeitig wertvolle Ausgaben gewährleistet werden:

Neuer Prompt: Ich denke daran, nach Thailand zu reisen. Ich mag Wassersport und Essen. Geben Sie mir 5 Sätze über Thailand.

Dieser Ansatz verspricht gezielte und prägnante Informationen.

Fazit: Kontinuierliches Lernen und Anwendung

Die Generierung qualitativ hochwertiger Ausgaben mit LLMs erfordert oft eine iterative Verfeinerung sowohl in der Modellauswahl als auch in der Struktur des Prompts. Experimentieren mit Kontext, Beispielen und Einschränkungen ist entscheidend, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Für Entwickler sind detaillierte Einblicke in die Modulk Nutzung und API-Interaktionen über die Code anzeigen-Funktion im Prompt Lab zugänglich, die Transparenz und Kontrolle über den Anwendungsprozess bietet.

Durch die Anwendung dieser Praktiken können Benutzer das Potenzial der generativen KI voll ausschöpfen, um aufschlussreiche Anwendungen bereitzustellen.