Beobachtetes Signal · 19. Mai 2023 · Other · Quelle: CMSWire · Relevanz: 2/5 · Sentiment: Neutral
Grundlagen des Prompt Engineering für Marketer und Werbetreibende
Dieser Artikel von CMSWire beleuchtet die Grundlagen des Prompt Engineering und dessen konkrete Anwendungsmöglichkeiten für Marketer, Werbetreibende und Content-Produzenten. Es wird erläutert, wie Large Language Models wie ChatGPT, Bing und Bard Prompts interpretieren, wobei zentrale Techniken wie Zero-Shot, One-Shot, Few-Shot und Chain-of-Thought vorgestellt werden. Anhand praktischer Beispiele wird demonstriert, wie Prompts für spezifische Rollen wie Reiseführer, Bildungsinhalts-Ersteller und Marketing Copywriter präzise formuliert werden. Zudem gibt der Beitrag Hilfestellungen zur Gewichtung von Begriffen bei der Bildgenerierung und warnt vor Mehrdeutigkeiten, Verzerrungen sowie übertriebener Spezifität. Abschließend wird betont, dass Prompt Engineering eine unverzichtbare Kompetenz darstellt, um generative KI im Marketing und bei der Content-Erstellung effektiv zu nutzen.
Bildungsorientiertes Tutorial zum Thema Prompt Engineering für Marketer; relevant für die KI-Adoption im Marketing, stellt jedoch kein bahnbrechendes Branchenereignis dar.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Prompt Engineering umfasst die Feinabstimmung von Text-Prompts, um generative KI-Modelle gezielt für bestimmte Aufgaben zu steuern.
- Es werden vier grundlegende Prompt-Techniken behandelt: Zero-Shot, One-Shot, Few-Shot und Chain of Thought (CoT).
- ChatGPT (OpenAI), Bing (Microsoft) und Bard (Google) werden als gängige generative KI-Modelle aufgeführt.
- Experten wie Rachel Hernandez von The HOTH und Brian Brown von Razorfish liefern wertvolle Einblicke in die Erstellung von Prompts.
- Der Artikel empfiehlt eine iterative Verfeinerung von Prompts und die Priorisierung von Schlüsselwörtern für optimale KI-Ergebnisse.
Verknüpfte Unternehmen
4 verknüpfte Unternehmen“Brian Brown, SVP and executive creative director at the interactive agency Razorfish....”
“The article mentions the OpenAI Discord server where ZenMind55 posted a prompt creator....”
“The article refers to Bing, a Microsoft product, as a generative AI model....”
“The article refers to Bard, a Google generative AI model....”
Ontologie & Marktkonzepte
Verwandte Marktsignale & Trends
Aktuelle verifizierte Unternehmensentwicklungen und Deal-Aktivitäten in diesem Marktsegment.
Entlassene OpenAI-Forscher bestreiten Fehlverhalten und warnen vor Einschüchterung
Drei OpenAI-Sicherheitsforscher – Jasmine Wang, Tomek Korbak und Mikita Balesni –, die letzte Woche entlassen wurden, haben einen offenen Brief veröffentlicht, in dem sie die Vorwürfe des Missbrauchs sensibler Informationen bestreiten. Sie warnen, dass ihre Entlassung einen abschreckenden Effekt habe, der die Sicherheitsarbeit und den offenen Dialog im Unternehmen behindere. Die Forscher erklären, sie hätten in gutem Glauben und im Rahmen der damaligen Unternehmensnormen gehandelt, und die Gründe für ihre Entlassung seien unklar. Sie appellieren an OpenAI, seine Zusagen bezüglich externer Sicherheitsauditoren einzuhalten und eine transparente Kultur zu bewahren. OpenAI antwortete mit einem internen Memo, das Vergeltungsmaßnahmen bestreitet und betont, dass Mitarbeiter nicht für das Ansprechen von Bedenken entlassen werden, ohne jedoch auf spezifische Richtlinienverstöße oder Umstände der Entlassung einzugehen. Der Konflikt beleuchtet Spannungen zwischen interner Sicherheitsforschung und Kommunikationsrichtlinien, während OpenAI wegen Sicherheitsvorfällen in der Kritik steht.
Ben Afflecks KI-Wissen geht viral
Ben Affleck, der Schauspieler, der sein KI-Filmmaking-Startup für angeblich 587 Millionen Dollar an Netflix verkauft hat, ging viral, weil er in Interviews tiefes Verständnis für KI-Technologie zeigte. Er sprach über maschinelles Lernen, neuronale Netze und gab zu, Python-Skripte zu schreiben. Affleck beschrieb seinen Weg vom analogen zum digitalen Film, seinen Einsatz von KI in der visuellen Effektproduktion und die Erstellung eines proprietären Datensatzes für ethische KI-Filmarbeit. Er besuchte auch OpenAI und nutzte seinen Promi-Status für Einblicke in neue Technologien. Affleck äußerte Bedenken über die Auswirkungen von KI auf Bildung und erlernte Hilflosigkeit, nicht über existenzielle Bedrohungen. Er nutzte KI in seinem Film 'Animals' und betonte die additive Natur von KI in der Filmbranche.
AI-Ranking Arena sammelt 200 Mio. USD bei 3,1 Mrd. USD Bewertung
Arena, die KI-Ranking-Plattform, die als Forschungsprojekt der UC Berkeley entstand, hat eine Series-B-Finanzierung in Höhe von 200 Mio. USD zu einer Bewertung von 3,1 Mrd. USD abgeschlossen. Die Runde wurde von Lightspeed Venture Partners und Khosla Ventures angeführt, mit Beteiligung von Salesforce Ventures, 01 Advisors, Dell Technologies Capital, Endeavor Catalyst, a16z, Felicis und anderen. Dies folgt auf die Ankündigung des Unternehmens im Juni, einen annualisierten Run-Rate-Umsatz von 100 Mio. USD erreicht zu haben. Arena bietet eine Crowdsourcing-Plattform, auf der Nutzer die Ausgaben von KI-Modellen bewerten, und hat ein kommerzielles Produkt namens AI Evaluations eingeführt, das detaillierte Leistungsanalysen bietet. Das Unternehmen hat außerdem eine neue Kategorie 'Alignment' zu seinem Leaderboard hinzugefügt, die Modelle anhand von Problemen wie unbefugten Aktionen und betrügerischer Abschlüsse bewertet. Die Bewertung von Arena hat sich in etwa 10 Monaten fast verdoppelt, von 1,7 Mrd. USD nach der Finanzierung im Januar auf nun 3,1 Mrd. USD.
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