Anthropic führt Prompt-Optimierer in KI-Entwicklungskonsole ein
Kurz & Knapp
- Anthropic hat seiner Entwicklungskonsole einen von Claude gesteuerten Prompt-Optimierer hinzugefügt, der bestehende Prompts automatisch in weniger als einer Minute verfeinert und verbessert.
- Der sechsstufige Optimierungsprozess nutzt Techniken wie Chain-of-Thought-Reasoning, Beispielstandardisierung und Prefill-Ergänzungen. In einem Klassifizierungstest konnte die Genauigkeit um 30 Prozent gesteigert werden.
- Die neue Funktion ermöglicht Entwicklern auch die strukturierte Verwaltung von Beispielen, die bei Bedarf automatisch von Claude generiert werden können. Das Feature ist für alle Nutzer der Anthropic-Konsole verfügbar.
Anthropics KI-Entwicklungskonsole enthält nun einen von Claude angetriebenen Prompt-Optimierer. Entwickler können damit Prompts automatisch optimieren lassen.
Anthropic hat seiner KI-Entwicklungskonsole einen Prompt-Optimierer und Funktionen zum Verwalten von Beispielen hinzugefügt. Der Prompt-Optimierer nutzt Claude, um vorhandene Prompts automatisch mit Prompt-Engineering-Techniken zu verfeinern.
Der sechsstufige Optimierungsprozess läuft in weniger als einer Minute ab. Nutzer geben einen Prompt ein und legen fest, welche Aspekte verbessert werden sollen. Claude entwirft dann einen Plan zur Verbesserung, schreibt einen ersten Entwurf, überarbeitet diesen und gibt schließlich den optimierten Prompt zurück. Ein automatisierter Test gegen einen Benchmark findet jedoch nicht statt.
We’ve added a new prompt improver to the Anthropic Console.
Take an existing prompt and Claude will automatically refine it with prompt engineering techniques like chain-of-thought reasoning. pic.twitter.com/aI3BipX1DG
— Anthropic (@AnthropicAI) November 14, 2024
Prompt-Optimierer verbessert Genauigkeit und Konsistenz
Laut einem Blogbeitrag verwendet der Prompt-Optimierer verschiedene Methoden um Prompts zu verbessern:
- Chain-of-Thought-Reasoning: Ein dedizierter Abschnitt, in dem die KI Probleme systematisch durchdenkt, bevor sie antwortet. Erhöht Genauigkeit und Zuverlässigkeit.
- Beispielstandardisierung: Konvertiert Beispiele in ein konsistentes XML-Format für mehr Klarheit und bessere Verarbeitung.
- Beispielanreicherung: Ergänzt Beispiele mit Chain-of-Thought-Reasoning passend zum neu strukturierten Prompt.
- Umschreiben: Verdeutlicht die Struktur und korrigiert kleinere Fehler.
- Prefill-Ergänzung: Füllt Assistenten-Nachricht vor, um KI-Aktionen zu lenken und Ausgabeformate zu erzwingen.
Laut Anthropic erleichtert der Prompt-Optimizer die Umsetzung von Best Practices aus dem Prompt-Engineering oder die Optimierung von Prompts, die für andere Sprachmodelle entwickelt wurden, für Claude. In Tests habe der Optimierer die Genauigkeit eines Klassifikationstests um 30 Prozent gesteigert.
Entwickler können in der Workbench auch Beispiele in einem strukturierten Format verwalten und bei Bedarf von Claude automatisch generieren lassen. Die neuen Funktionen stehen allen Nutzern in der Anthropic-Konsole zur Verfügung. Anthropic hatte bereits früher einen anderen Prompt-Optimierer via Colab und eine Möglichkeit zum Prompt-Tuning und zur Prompt-Evaluation in der Konsole vorgestellt.
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