Fortgeschrittenes Prompt Engineering: Essentielle Tipps für Datenwissenschaftler
Das Aufkommen großer Sprachmodelle (LLMs) hat einen bedeutenden Wendepunkt für Datenwissenschaftler und Machine-Learning-Ingenieure markiert, der beispiellose Möglichkeiten zur Rationalisierung von Workflows, zur Beschleunigung von Iterationszyklen und zur Umorientierung auf hochwirksame Aufgaben bietet. Tatsächlich entwickelt sich Prompt Engineering, die Kunst und Wissenschaft, effektive Anweisungen für diese leistungsstarken KI-Systeme zu erstellen, schnell von einer Nischenkompetenz zu einer grundlegenden Anforderung für viele Datenwissenschafts- und Machine-Learning-Rollen. Dieser Leitfaden befasst sich mit praktischen, forschungsgestützten Prompt-Techniken, die darauf abzielen, verschiedene Phasen des Machine-Learning-Workflows zu verbessern und in einigen Fällen zu automatisieren.
Im Kern ist ein hochwertiger Prompt sorgfältig strukturiert. Er beginnt mit einer klaren Definition der Rolle und Aufgabe des LLM, z. B. indem er es anweist, als „ein erfahrener Datenwissenschaftler mit Expertise in Feature Engineering und Modellbereitstellung“ zu agieren. Ebenso entscheidend ist die Bereitstellung umfassender Kontexte und Einschränkungen, die alles von Datentypen, Formaten und Quellen bis hin zu gewünschten Ausgabestrukturen, Ton und sogar Token-Grenzen detailliert beschreiben. Die Forschung zeigt, dass die Konsolidierung aller relevanten Details und Kontexte innerhalb eines einzigen Prompts die besten Ergebnisse liefert. Um das LLM weiter zu leiten, hilft das Einfügen von Beispielen oder Testfällen, die Erwartungen zu klären und den gewünschten Formatierungsstil oder die Ausgabestruktur zu demonstrieren. Schließlich ermutigt ein Evaluierungshaken das LLM, seine Antwort selbst zu bewerten, seine Argumentation zu erklären oder einen Konfidenz-Score anzubieten. Über die Struktur hinaus umfassen praktische Tipps die Verwendung sauberer Trennzeichen (wie ##) für scanbare Abschnitte, das Platzieren von Anweisungen vor den Daten und die explizite Spezifikation von Ausgabeformaten – zum Beispiel „eine Python-Liste zurückgeben“ oder „nur gültiges SQL ausgeben“. Für Aufgaben, die eine konsistente Ausgabe erfordern, ist es ratsam, eine niedrige „Temperatur“ (ein Parameter zur Steuerung der Zufälligkeit) beizubehalten, während kreative Aufgaben wie Feature-Brainstorming von einer höheren Einstellung profitieren können. Ressourcenbewusste Teams könnten auch günstigere Modelle für erste Ideen nutzen, bevor sie diese mit Premium-LLMs verfeinern.
LLMs erweisen sich in der Feature-Engineering-Phase als unschätzbar wertvoll. Für Text-Features kann ein gut formulierter Prompt sofort eine vielfältige Reihe semantischer, regelbasierter oder linguistischer Features generieren, komplett mit praktischen Beispielen, die zur Überprüfung und Integration bereitstehen. Eine typische Vorlage könnte dem LLM die Rolle eines Feature-Engineering-Assistenten zuweisen, der es beauftragt, Kandidaten-Features für ein bestimmtes Ziel vorzuschlagen, Kontext aus einer Textquelle bereitzustellen und die Ausgabe in einem strukturierten Format wie einer Markdown-Tabelle anzugeben, einschließlich einer Selbstprüfung des Konfidenzgrades. Die Kombination dieses Ansatzes mit Embeddings kann dichte Features erzeugen, obwohl die Validierung generierter Python-Snippets in einer Sandbox-Umgebung entscheidend ist, um Fehler zu finden.
Der oft subjektive und zeitaufwändige Prozess des manuellen tabellarischen Feature Engineering erfährt durch LLMs ebenfalls erhebliche Fortschritte. Projekte wie LLM-FE, entwickelt von Forschern am Virginia Tech, behandeln LLMs als evolutionäre Optimierer. Dieses Framework arbeitet in iterativen Schleifen: Das LLM schlägt eine neue Datentransformation basierend auf dem Datensatzschema vor, das Kandidaten-Feature wird mit einem einfachen Downstream-Modell getestet, und die vielversprechendsten Features werden beibehalten, verfeinert oder kombiniert, ähnlich einem genetischen Algorithmus, aber angetrieben durch natürliche Sprachprompts. Diese Methode hat im Vergleich zu traditionellen manuellen Ansätzen eine überlegene Leistung gezeigt. Ein Prompt für dieses System könnte das LLM anweisen, als „evolutionärer Feature Engineer“ zu agieren, ein einziges neues Feature aus einem gegebenen Schema vorzuschlagen, um die gegenseitige Information mit dem Ziel zu maximieren, und die Ausgabe im JSON-Format bereitzustellen, einschließlich einer Selbstbewertung von Neuheit und Auswirkung.
Ähnlich kann die Navigation durch die Komplexität von Zeitreihendaten mit ihren saisonalen Trends und plötzlichen Spitzen vereinfacht werden. Projekte wie TEMPO ermöglichen es Benutzern, die Zerlegung und Vorhersage in einem einzigen, optimierten Schritt anzufordern, wodurch der manuelle Aufwand erheblich reduziert wird. Ein saisonal bewusster Prompt würde das LLM typischerweise als „temporalen Datenwissenschaftler“ anweisen, eine Zeitreihe in ihre Trend-, Saison- und Restkomponenten zu zerlegen, die Ausgabe in einem Wörterbuchformat anzufordern und eine Erklärung der erkannten Änderungspunkte zu verlangen.
Für Text-Embedding-Features besteht das Ziel darin, wichtige Erkenntnisse zu extrahieren. Anstatt einfacher binärer Klassifikationen können Prompts das LLM anleiten, einen kontinuierlichen Stimmungs-Score (z. B. von -1 bis 1 für negativ bis positiv) bereitzustellen, Top-Keywords mithilfe des TF-IDF-Rankings für bessere Relevanz zu identifizieren und sogar Lesestufen mithilfe von Metriken wie dem Flesch–Kincaid Grade zu berechnen. Die Ausgabe kann in einem strukturierten Format wie CSV angefordert werden, um Nuancen und eine effektive Informationsdarstellung zu gewährleisten.
Über das Feature Engineering hinaus sind LLMs Game Changer für die Codegenerierung und AutoML, indem sie die Modellauswahl, den Pipeline-Aufbau und die Parameterabstimmung vereinfachen – Aufgaben, die traditionell viel Zeit in Anspruch nehmen. Anstatt Modelle manuell zu vergleichen oder Vorverarbeitungspipelines zu schreiben, können Datenwissenschaftler ihre Ziele beschreiben und robuste Empfehlungen erhalten. Eine Prompt-Vorlage für die Modellauswahl könnte dem LLM die Rolle eines „erfahrenen ML-Ingenieurs“ zuweisen, der es beauftragt, Kandidatenmodelle zu ranken, eine scikit-learn-Pipeline für das beste zu schreiben und Hyperparameter-Grids vorzuschlagen. Die Ausgabe kann in Markdown mit verschiedenen Abschnitten angefordert werden, zusammen mit einer Selbstbegründung für die Wahl des Top-Modells. Dieser Ansatz kann erweitert werden, um von Anfang an die Modellerklärbarkeit einzubeziehen, indem das LLM gebeten wird, seine Rankings zu rechtfertigen oder Feature-Wichtigkeiten (wie SHAP-Werte) nach dem Training auszugeben, wodurch über Black-Box-Empfehlungen hinaus klare, begründete Einblicke erzielt werden.
Für diejenigen, die innerhalb von Azure Machine Learning arbeiten, ermöglichen spezifische Funktionen wie AutoMLStep, ein gesamtes automatisiertes Machine-Learning-Experiment – umfassend Modellauswahl, Tuning und Evaluierung – in einen modularen Schritt innerhalb einer Azure ML-Pipeline zu verpacken, was Versionskontrolle, Planung und wiederholbare Ausführungen erleichtert. Darüber hinaus fügt Azure’s Prompt Flow eine visuelle, knotenbasierte Ebene hinzu, die eine Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche, Flussdiagramme, Prompt-Tests und Live-Evaluierung bietet, wodurch eine nahtlose Integration von LLM- und AutoML-Komponenten in ein einziges, automatisiertes, lieferbares Setup ermöglicht wird.
Das Fine-Tuning großer Modelle erfordert dank leichter Techniken wie LoRA (Low-Rank Adaptation) und PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) kein erneutes Training von Grund auf. LoRA fügt winzige trainierbare Schichten auf einem eingefrorenen Basismodell hinzu, was eine spezifische Aufgabenanpassung mit minimalen Rechenkosten ermöglicht. PEFT dient als Überbegriff für diese intelligenten Ansätze, die nur einen kleinen Teil der Modellparameter trainieren, was zu unglaublichen Recheneinsparungen und schnelleren, günstigeren Operationen führt. Entscheidend ist, dass LLMs sogar diese Fine-Tuning-Skripte generieren können, wodurch ihre Codegenerierung basierend auf der Modellleistung kontinuierlich verbessert wird. Ein Fine-Tuning-Dialogprompt könnte das LLM als „AutoTunerGPT“ anweisen, sein Ziel zu definieren, ein Basismodell auf einem bestimmten Datensatz mit PEFT-LoRA feinabzustimmen, Einschränkungen (z. B. Batch-Größe, Epochen) zu skizzieren und die Ausgabe im JSON-Format anzufordern, einschließlich Validierungsmetriken und einer Selbstprüfung. Open-Source-Frameworks wie DSPy verbessern diesen Prozess weiter, indem sie sich selbst verbessernde Pipelines ermöglichen, die Prompts automatisch umschreiben, Einschränkungen durchsetzen und Änderungen über mehrere Läufe hinweg verfolgen können, wodurch das System Einstellungen für bessere Ergebnisse ohne manuelles Eingreifen automatisch anpassen kann.
Schließlich können LLMs die Modellevaluierung erheblich verbessern. Studien zeigen, dass LLMs, wenn sie durch präzise Prompts geleitet werden, Vorhersagen mit menschenähnlicher Genauigkeit bewerten können. Prompts können für Ein-Beispiel-Evaluierungen entworfen werden, bei denen das LLM die Ground Truth mit einer Vorhersage basierend auf Kriterien wie faktischer Genauigkeit und Vollständigkeit vergleicht und Scores sowie Erklärungen ausgibt. Andere Prompts können Cross-Validation-Code generieren, der Aufgaben wie das Laden von Daten, das Durchführen stratifizierter Splits, das Trainieren von Modellen (z. B. LightGBM) und das Berechnen von Metriken wie ROC-AUC spezifiziert. Für Regressionsaufgaben kann ein „Regressionsrichter“-Prompt Regeln für die Kategorisierung der Vorhersagegenauigkeit (z. B. „Exzellent“, „Akzeptabel“, „Schlecht“) basierend auf dem mittleren absoluten Fehler relativ zum wahren Bereich definieren und den Fehler und die Kategorie ausgeben.
Trotz ihrer Fähigkeiten können LLMs auf Probleme wie „halluzinierte Features“ (Verwendung nicht existierender Spalten) oder „kreativen“, aber fehlerhaften Code stoßen. Diese können oft durch Hinzufügen von Schema und Validierung zum Prompt oder durch Festlegen strenger Bibliotheksgrenzen und das Einfügen von Test-Snippets behoben werden. Inkonsistente Bewertungen oder „Evaluierungsdrift“ können durch Setzen der LLM-Temperatur auf Null und sorgfältiges Protokollieren von Prompt-Versionen gemildert werden.
Im Wesentlichen hat sich Prompt Engineering zu einer ausgeklügelten Methodik entwickelt, die jeden Aspekt von Machine-Learning- und Datenwissenschafts-Workflows durchdringt. Der anhaltende Fokus der KI-Forschung auf die Optimierung von Prompts unterstreicht deren tiefgreifenden Einfluss. Letztendlich führt überlegenes Prompt Engineering direkt zu höherwertigen Ergebnissen und erheblichen Zeiteinsparungen – dem dauerhaften Bestreben jedes Datenwissenschaftlers.