Abschlussarbeit

Erfolgreiches Prompt Engineering

Große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-3 werden auf großen Mengen an Textdaten trainiert und können kohärenten und fließenden Text als Antwort auf konkrete Prompts erzeugen. Prompt Engineering beinhaltet das Entwerfen von Prompts oder Promptsequenzen, die das Modell dazu anleiten können, eine gewünschten Output, passend zu der jeweiligen Aufgabe, zu produzieren. Prompt Engineering ist dementsprechend für eine effektive und effizienten Nutzung von großen Sprachmodellen für verschiedenen Anwendungen und Branchen beswonders wichtig.

Diese Arbeit sollte untersuchen, wie Prompt Engineering effizient genutzt werden kann, um die Produktivität von Wissensarbeitern zu verbessern. Insbesondere sollte sie einen Überblick über erfolgreiche Prompt Engineering Taktiken für verschiedene Aufgaben in der Wissensarbeit bieten. Der/die Student/in sollte die folgenden Fragen beantworten:

- Welche verschiedenen Arten von Prompt Engineering Taktiken gibt es?
- Wie können Prompt Engineering Taktiken systematisch katalogisiert und strukturiert werden?

Für eine Masterarbeit sollte der/die Student/in darüber hinaus systematisch untersuchen, wie unterschiedliche Taktiken zu optimalen Ergebnissen für einen bestimmten Anwendungsfall (z.B. Ideenfindung) führen.

Die oben beschriebene Arbeit stellt eine erste Idee für eine Abschlussarbeit dar. Wir sind gerne bereit, Ihre eigenen Ideen in das endgültige Design der Arbeit zu integrieren. Wenn Sie an dem Thema interessiert sind, senden Sie bitte ein kurzes Anschreiben, einen Lebenslauf und ihren Notenspiegel an bouschery@time.rwth-aachen.de.

Keywords: Prompt Engineering, Artificial Intelligence, Künstliche Intelligenz, Creativity, ChatGPT, GPT-4, Ideation, AI, KI