Ein Experiment von Max Woolf zeigt, dass präzise Anweisungen an Sprachmodelle die Geschwindigkeit generierter Code deutlich verbessern können. Allerdings führt stark optimierter Code zu mehr Fehlern, da diese Modelle nicht für komplexe Programmieraufgaben entwickelt wurden.
Damit generative Chatbots effizienten Programmcode ausgeben können, müssen Entwickler die KI mit genauen Anweisungen anleiten. Darauf deutet ein Experiment von Max Woolf, Senior Data Scientist bei Buzzfeed hin. Er kommt zu dem Schluss, dass Prompt Engineering die Geschwindigkeit des generierten Codes verbessern kann. Allerdings enthalte der stark optimierte Programmcode mehr Fehler , weil Sprachmodelle nicht darauf ausgelegt seien, schrieb Woolf.
In einem zweiten Durchlauf wies Woolf den Chatbot an, dass der Code vollständig optimiert werden müsse. Zusätzlich nannte er im Prompt Beispiele für die Verbesserungen, etwa die Nutzung von Parallelisierung und Vektorisierung und die Wiederverwertung von Code. Woolf drohte der KI mit einer Geldstrafe, falls der Code nicht vollständig optimiert sein sollte. Das Ergebnis war ein neunmal schnellerer Code.
Allerdings führten die starken Optimierungen mit Prompt Engineering in Woolfs Experiment zu einer höheren Fehlerhäufigkeit. In allen Ausgaben des zweiten Durchlaufs fand er Fehler im Code, bei denen er nacharbeiten musste. Trotzdem lobte Woolf die Sprachmodelle für ihren Ideenreichtum und ihre Vorschläge. Dass
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