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Effektive Mensch-Maschine-Interaktion: Präzisere Ergebnisse durch optimiertes Prompting
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1. Beispiel: Weglassen von Eingabeaufforderungen
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2. Beispiel: Ignorieren der Rollensteuerung von ChatGPT
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3. Beispiel: ChatGPT Dinge raten lassen
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Tipps und Tricks für hochwertige Prompts: Steigern Sie die Effizienz Ihrer KI-Interaktion
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Tipp 1: Standardaufforderungen mit Beispielen
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Tipp 2: Rollenprompting
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Tipp 3: Hinzufügen von Persönlichkeit und entstandenes Wissen nutzen
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Tipp 4: Gedankenketten-Prompting
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Fazit und Schlusswort
Effektive Mensch-Maschine-Interaktion: Präzisere Ergebnisse durch optimiertes Prompting
Um ein erfolgreiches Zusammenspiel zwischen Mensch und Maschine zu ermöglichen, sind in der Welt der Künstlichen Intelligenz effektive Kommunikation und präzise Ergebnisse entscheidend. Eine der größten Herausforderungen besteht darin, die richtigen Fragen oder Anweisungen zu formulieren, um die gewünschten Antworten von KI-Modellen wie ChatGPT zu erhalten, sogenannte Prompts.
In diesem Beitrag befassen wir uns mit dem spannenden Thema des Prompt Designs, einer Methode, die darauf abzielt, KI-Systeme effektiver und benutzerfreundlicher zu gestalten. Wir konzentrieren uns darauf, wie man durch geschicktes Prompten das Potenzial von ChatGPT, besser ausschöpfen kann. Dabei werden wir Tipps und bewährte Methoden teilen, die Ihnen helfen, präzisere Ergebnisse von ChatGPT und anderen KI-Modellen zu erzielen.
Zunächst sehen wir uns drei Beispiele beim Umgang mit ChatGPT an. Einfache Prompts führen dazu, dass die erhaltenen Antworten weniger präzise oder nützlich sind, als sie sein könnten. Durch die Optimierung Ihrer Prompts und der Anwendung entsprechender Techniken können Sie die Qualität der Interaktionen mit ChatGPT erheblich verbessern.
1. Beispiel: Weglassen von Eingabeaufforderungen
Einfaches Prompting:
Optimiertes Promtping:
Es ist hilfreich, Beispiele in Ihren Prompts zu verwenden, um dem KI-Modell einen klaren Kontext für die gewünschte Antwort zu geben. Wenn Sie Beispiele weglassen, wird das Modell Schwierigkeiten haben, Ihre Intention eindeutig zu erkennen und eine weniger zufriedenstellende Antwort liefern.
2. Beispiel: Ignorieren der Rollensteuerung von ChatGPT
Einfaches Prompting
Optimiertes Prompting:
ChatGPT nimmt je nach Anforderung verschiedene Rollen und Perspektiven ein, um Antworten besser auf Sie abzustimmen. Indem Sie dem KI-Modell eine Rolle oder Perspektive zuweisen, können Sie die Antworten entsprechend anpassen und relevantere Informationen erhalten.
3. Beispiel: ChatGPT Dinge raten lassen
Einfaches Prompting
Optimiertes Prompting:
Ein wichtiger Aspekt ist, eine KI mit ausreichend Informationen zu versorgen, damit es eine fundierte Antwort geben kann. Wenn Sie dem Modell nicht genügend Kontext und/oder Informationen bieten, kann das dazu führen, dass die KI Dinge erraten muss, was zu ungenauen oder sogar unbrauchbaren Antworten führen kann.
Tipps und Tricks für hochwertige Prompts: Steigern Sie die Effizienz Ihrer KI-Interaktion
Wenn Sie unsere Empfehlungen mit in Ihre Prompts einbeziehen, verbessern Sie die Qualität Ihrer Interaktionen mit ChatGPT und anderen KI-Modellen deutlich und erhalten genauere, nützlichere Antworten. Ein wichtiges Lernfeld im Umgang mit künstlichen Intelligenzen ist, dass wir lernen müssen, wie wir qualitativ hochwertige Prompts erstellen. An dieser Stelle möchten wir vier Techniken vorstellen, die beim Prompt-Design zum Einsatz kommen.
Tipp 1: Standardaufforderungen mit Beispielen
Standardaufforderungen sind grundlegende, direkte Fragen oder Anweisungen, die dem KI-Modell mitteilen, welche Art von Antwort Sie erwarten. Sie sind leicht verständlich und eignen sich gut für einfache und unkomplizierte Informationsanfragen. Durch das Hinzufügen von Beispielen in die Aufforderungen können Sie das Modell in die richtige Richtung lenken und präzisere Antworten erhalten. Warum Beispiele? Nun, wenn Sie Ihre Chancen erhöhen wollen, das gewünschte Ergebnis zu erzielen, sollten Sie Beispiele für die Aufgabe anführen, die die gestellte Frage zu lösen versucht.
Standardaufforderungen mit Beispielen bestehen aus einer Aufgabenbeschreibung, Beispielen und schließlich dem Prompt. In diesem Fall ist der Prompt der Anfang eines neuen Beispiels, das das Modell vervollständigen soll, indem es den fehlenden Text erzeugt.
Lassen Sie uns einen weiteren Prompt erstellen. Angenommen, wir wollen Flughafencodes aus dem Text “Ich möchte von München nach Hamburg fliegen” extrahieren. Hier die Standardabfrage, die in den meisten Fällen verwendet wird:
Extrahiere die Flughafencodes aus diesem Text: “Ich möchte von München nach Hamburg fliegen”. Vielleicht ist die Aufgabe damit erledigt, aber oftmals reicht das nicht aus. In solchen Fällen müssen Sie einige Standard-Eingabeaufforderungen verwenden.
Wenn wir den vorherigen Prompt auf ChatGPT ausprobieren, erhalten wir den Flughafencode in dem Format, das wir im Beispiel angegeben haben (MUC, HAM).
Bemerkenswert ist dabei auch, dass die wirklichen Antworten in den Beispielen nicht wichtig sind, sondern nur der sogenannte Labelspace. Ein Labelspace ist die Gesamtheit der möglichen Bezeichnungen für eine bestimmte Aufgabe. Sie können die Ergebnisse Ihrer Prompts sogar verbessern, indem Sie zufällige Bezeichnungen angeben. Wir können das testen, indem wir in unserem Beispiel zufällige Flughafencodes eingeben.
Wenn Sie den vorherigen Prompt auf ChatGPT ausprobiert haben, erhalten Sie trotzdem die richtigen Flughafencodes MUC und HAM. Unabhängig davon, ob Ihre Beispiele richtig sind oder nicht, verbessern Sie die Ergebnisse, indem Sie zufällige Bezeichnungen einfügen. Das Modell versteht, wie es die Antwort auf Ihre Frage formatieren soll.
Tipp 2: Rollenprompting
Das Zuweisen einer bestimmten Rolle oder Perspektive an das KI-Modell, um Antworten auf eben die gewünschte Rolle oder Perspektive abzustimmen, kann sich als sehr nützlich erweisen. Diese Technik kann dazu beitragen, dass die erhaltenen Informationen relevanter und nützlicher sind. Wenn das Standardverhalten von ChatGPT nicht ausreicht, um die Antworten zu erhalten, die Sie wollen, müssen Sie für die KI eine Rolle festlegen.
Nehmen wir an, Sie wollen für ein Bewerbungsgespräch üben. Bringen Sie ChatGPT dazu, als Interviewer zu agieren. Reichern Sie Ihre Prompts mit Informationen und weiteren Details an, anschließend können Sie ein Interview zu jeder Position simulieren. Sie müssen Ihren Prompt nur mit den Worten “Du bist …” oder “Verhalte dich als …” beginnen und dann so viele Details wie möglich hinzufügen.
Tipp 3: Hinzufügen von Persönlichkeit und entstandenes Wissen nutzen
Dieser Prompting-Ansatz ist gut geeignet, um Texte für E-Mails, Blogs, Geschichten, Artikel usw. zu erstellen. Mit dem “Hinzufügen von Persönlichkeit” meine ich das Hinzufügen eines Stils und von Deskriptoren. Ein Deskriptor ist einfach ein Adjektiv, das Sie hinzufügen können, um Ihre Aufforderung zu verbessern. Durch das Hinzufügen eines Stils kann ein Text einen bestimmten Ton, eine bestimmte Form und mehr erhalten.
Angenommen, Sie möchten einen Blogbeitrag darüber schreiben, wie KI am einfachsten zu bedienen ist. Wenn Sie eine Standard-Aufforderung mit den Worten “Schreiben Sie einen Blog-Beitrag darüber, wie KI am besten zu bedienen ist” erstellen, würden Sie wahrscheinlich einen sehr oberflächlichen Beitrag erhalten.
Wenn Sie jedoch Deskriptoren wie inspirierend, sarkastisch, faszinierend und unterhaltsam hinzufügen, wird sich die Ausgabe deutlich verändern. In unserem Beispiel verleihen der Stil eines Schriftstellers und Adjektive wie witzig und nachdenklich dem von ChatGPT generierten Text eine neue Note.
Schreiben Sie einen witzigen Blog-Beitrag darüber, warum KI den Menschen nicht ersetzen wird? Lassen Sie im Stil eines Experten für künstliche Intelligenz mit mehr als 10 Jahren Erfahrung schreiben. Geben Sie der KI witzige Beispiele, um das Thema anzureichern. Schließlich können wir den Ansatz des generierten Wissens nutzen, um den Blog-Beitrag zu verbessern.
Dabei werden potenziell nützliche Informationen über ein Thema generiert, bevor eine endgültige Antwort erstellt wird. Zum Beispiel könnten wir vor der Erstellung des Beitrags mit einem vorhergehenden Prompt zunächst Wissen aufbauen und erst dann den Beitrag schreiben lassen.
Sobald wir die 5 Themen haben, können wir diese Informationen mit in andere Prompts einfließen lassen, um einen besseren Beitrag schreiben zu können. Anhand der genannten Fakten können Sie z.B. einen geistreichen Blog-Beitrag darüber schreiben, warum KI den Menschen nicht ersetzen kann.
Tipp 4: Gedankenketten-Prompting
Im Gegensatz zum Standardprompting wird das Modell beim sogenannten “Chain-of-Thought-Prompting” dazu veranlasst, Zwischenschritte in der Argumentation zu machen, bevor es die endgültige Antwort auf ein Problem gibt. Mit anderen Worten: Das Modell erklärt seine Überlegungen, anstatt direkt die Antwort auf ein Problem zu geben. Warum kann das hilfreich sein? Die Erläuterung der Denkprozesse führt oft zu genaueren Ergebnissen. Um die Gedankenkette zu nutzen, müssen wir einige wenige Beispiele anführen, in denen die Argumentation im selben Beispiel erklärt wird. Auf diese Weise wird der Denkprozess auch bei der Beantwortung der Frage deutlich.
Hier ist ein Vergleich zwischen Standard- und Kettenfragen.
Die Tatsache, dass das Modell dazu veranlasst wurde, seine Überlegungen zur Lösung eines mathematischen Problems zu erklären, führte zu ausführlichen Ergebnissen beim Prompting mit einer Gedankenkette. Die ‘Gedankenkette’ verbessert die Ergebnisse bei arithmetischen Aufgaben, Aufgaben des gesunden Menschenverstands und Aufgaben des symbolischen Denkens.
Fazit und Schlusswort
Wir haben in diesem Blogartikel vier wesentliche Prompt-Techniken präsentiert, die Ihnen dabei helfen, effizientere und genauere Resultate bei der Nutzung von künstlicher Intelligenz zu erzielen. Diese Ratschläge stellen lediglich einen Einstieg in die faszinierende Welt der KI und ihrer vielseitigen Einsatzmöglichkeiten dar.
Falls Sie daran interessiert sind, KI-Anwendungen in Ihren Projekten umzusetzen und von fundiertem Fachwissen zu profitieren, steht Ihnen die Digitalagentur Esono jederzeit zur Verfügung. Wir freuen uns darauf, Sie bei diesen spannenden Herausforderungen zu unterstützen!
Quelle:
OpenAI. (2023). ChatGPT, a GPT-4 based AI language model. https://www.openai.com/chatgpt