Bewährte Prompt-Methoden für Amazon-Nova-Verständnismodelle - Amazon Nova

Bewährte Prompt-Methoden für Amazon-Nova-Verständnismodelle

Prompt-Engineering bezieht sich auf die Praxis der Optimierung von Texteingaben in ein großes Sprachmodell (LLM), um die Ausgabe zu verbessern und die gewünschten Antworten zu erhalten. Mithilfe von Eingabeaufforderungen (Prompts) kann ein LLM eine Vielzahl von Aufgaben ausführen, darunter Klassifizierung, Beantwortung von Fragen, Codegenerierung, kreatives Schreiben und mehr. Die Qualität der Prompts für ein LLM kann sich auf die Qualität der Antworten des Modells auswirken. Dieser Abschnitt enthält die erforderlichen Informationen, um mit Prompt-Engineering zu beginnen. Es werden auch Tools abgedeckt, die Ihnen helfen, das bestmögliche Prompt-Format für Ihren Anwendungsfall zu finden, wenn Sie LLMs in Amazon Bedrock verwenden.

Die Wirksamkeit von Prompts hängt von der Qualität der bereitgestellten Informationen und der Gestaltung des Prompts selbst ab. Prompts können Anweisungen, Fragen, kontextbezogene Details, Eingaben und Beispiele umfassen, um das Modell effektiv zu steuern und die Qualität der Ergebnisse zu verbessern. Dieses Dokument beschreibt Strategien und Vorgehensweisen zur Optimierung der Leistung der Amazon-Nova-Modellfamilie. Die hier vorgestellten Methoden können in verschiedenen Kombinationen angewendet werden, um ihre Wirksamkeit zu verstärken. Wir empfehlen den Benutzern, zu experimentieren, um die für ihre spezifischen Anforderungen am besten geeigneten Ansätze zu ermitteln.

Bevor Sie mit dem Prompt-Engineering beginnen, empfehlen wir Ihnen, die folgenden Elemente bereitzustellen, damit Sie iterativ den für Ihren Anwendungsfall optimalen Prompt entwickeln können:

  1. Definieren Sie Ihren Anwendungsfall: Definieren Sie den Anwendungsfall, den Sie erreichen möchten, in vier Dimensionen

    1. Was die Aufgabe ist – Definieren Sie die Aufgabe, die Sie anhand des Modells ausführen möchten

    2. Was die Rolle ist – Definieren Sie die Rolle, die das Modell übernehmen soll, um diese Aufgabe zu erfüllen

    3. Was der Antwortstil ist  Definieren Sie die Antwortstruktur oder den Antwortstil, der befolgt werden soll, je nachdem, welcher Verbraucher das Ergebnis verwendet.

    4. Welche Anweisungen zu befolgen sind: Definieren Sie die Anweisungen, die das Modell befolgen soll, um den Erfolgskriterien zu entsprechen

  2. Erfolgskriterien: Definieren Sie die Erfolgs- oder Bewertungskriterien klar. Dies kann in Form einer Aufzählung von Stichpunkten oder so spezifisch wie einige Bewertungsmetriken sein (z. B.: Längenprüfungen, BLEU Score, Rouge, Format, Faktizität, Treue).

  3. Prompt-Entwurf: Schließlich ist ein Prompt-Entwurf erforderlich, um den iterativen Prozess der Prompt-Engineering einzuleiten.

Die Amazon-Nova-Modellfamilie besteht aus zwei großen Modellkategorien: Verständnismodelle (Amazon Nova Micro, Lite, Pro und Premier) und Modellen zur Inhaltsgenerierung (Amazon Nova Canvas und Reel). Die folgenden Leitlinien befassen sich mit dem Textverständnismodell und den Modellen zum visuellen Verständnis. Hinweise zum Prompting bei der Bilderzeugung finden Sie unter Bewährte Methoden für Prompts in Amazon Nova Canvas und Anleitungen zum Prompting zur Videogenerierung finden Sie unter Bewährte Methoden für die Promptverwendung in Amazon Nova Reel.

Themen