Das steckt hinter Prompting in der KI! Warum wir alle lernen sollten zu prompten
Roger Basler
Prompting ist ein Schlüsselkonzept in der künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere in der Anwendung von Sprachmodellen wie GPT-3 von OpenAI. Es bezieht sich auf das Bereitstellen von Eingabeaufforderungen (Prompts) für das Sprachmodell, um gewünschte Antworten oder Ergebnisse von der KI zu erhalten. Effektives Prompting ist ein Thema, das nicht nur KI-Expert:innen beschäftigt, sondern auch für KI-Anwender:innen immer wichtiger wird, wenn sie von KI-Tools wie ChatGPT und Co maximal profitieren wollen.
Verschiedene Ansätze für das Prompting
Es gibt mehrere Ansätze für das Prompting: All-in-One, Step by Step, die Chain of Thought und den Modifikator:
- All-in-One: Hier werden alle benötigten Informationen und Ideen in einem umfassenden Prompt bereitgestellt. Dieser Ansatz kann von vorgefertigten Prompt-Templates profitieren, führt jedoch möglicherweise zu schematischen Ergebnissen, die wenig mit persönlichem Stil oder Kreativität zu tun haben.
- Step by Step: In diesem Ansatz werden mehrere kleinere Prompts erstellt, die aufeinander aufbauen, ähnlich wie bei einer natürlichen Konversation mit einer anderen Person. Dies ermöglicht eine organischere Interaktion mit der KI und führt zu einzigartigen, persönlicheren Ergebnissen.
- Chain of Thought-Prompting (CoT-Prompting): Bei diesem Verfahren wird das Modell aufgefordert, den Lösungsweg "Schritt für Schritt" zu erläutern. Dies kann helfen, die Intransparenz von Deep-Learning-Systemen zu verringern und ein besseres Verständnis für den Lösungsprozess der KI zu erlangen.
- Modifikatoren: Sie liefern den Hintergrund oder Kontext zum Text und sind damit ein gutes Mittel gegen generische Outputs. Durch die Verwendung von Modifikatoren können wir das KI-Modell effektiver steuern.
Bei der Erstellung von Prompts haben sich die Begriffe Prompt-Design und Prompt-Engineering etabliert. Den optimalen Prompt zu finden, sodass das Sprachmodell die vorgegebene Aufgabenstellung bestmöglich löst, ist das Ziel des Prompt-Designs bzw. Prompt-Engineerings (Liu et al. 2021).
Warum Modifaktoren bei ChatGPT und Co so wichtig sind
Modifikatoren sind Wörter oder Sätze, die einen ChatGPT Prompt bzw. einen Befehl verändern oder einen Kontext hinzufügen. Sie sind wichtig, um bessere Ergebnisse von ChatGPT zu erzielen und das KI-Modell effektiv zu steuern. Es gibt verschiedene Arten von Modifikatoren, die im Folgenden erläutert werden:
- Zielgruppen-Modifikator: Fügen wir eine Zielgruppenbeschreibung hinzu, um den Inhalt auf ein bestimmtes Publikum zuzuschneiden. Beispiel: "Richte dich an Unternehmer:"
- Stil-Modifikator: Geben wir einen bestimmten Stil oder Ton an, um den Inhalt entsprechend zu gestalten. Beispiel: "Verwende einen humorvollen Ton."
- Format-Modifikator: Definieren wir das gewünschte Format, wie z. B. "Schreibe einen Twitter-Thread."
- Länge-Modifikator: Legen wir die gewünschte Länge des Inhalts fest, z. B. "Erstelle eine Zusammenfassung in 200 Wörtern."
- Details-Modifikator: Fügen wir spezielle Anforderungen oder Details hinzu, die in den Inhalten berücksichtigt werden sollen, wie z. B. "Verwende wenige Emojis."
Um einen effektiven ChatGPT Prompt zu erstellen, können wir die folgende Formel verwenden:
<mehrere MODIFIKATOREN> + <THEMA/ PRODUKT/SERVICE> + <mehrere MODIFIKATOREN> = Unser Prompt
Beispiel:
Schreibe einen Twitter-Thread über die Bedeutung der Ideenvalidierung für Startup-Gründer. Richte dich an Unternehmer und verwende wenige Emojis.
In diesem Beispiel sind "Twitter-Thread" (Format-Modifikator), "Richte dich an Unternehmer." (Zielgruppen-Modifikator) und "Verwende wenige Emojis." (Details-Modifikator) die Modifikatoren, die den Inhalt und die Struktur des gewünschten Outputs beeinflussen.
Wie Sie ChatGPT und Co dazu bringen, effektiv zu arbeiten
Damit ChatGPT und ähnliche KI-Tools effektiv arbeiten und die gewünschten Ergebnisse zu erzielen, ist es wichtig, die richtigen Fragen und Prompts zu erstellen. Hier sind einige Tipps, um gute Prompts zu formulieren:
- Präzise und klar: Stellen Sie sicher, dass Ihre Prompts präzise und klar sind. Verwenden Sie kurze Sätze, die leicht zu verstehen sind, und vermeiden Sie lange Sätze mit vielen Unterpunkten
- Konkrete Fragen mit Kontext: Stellen Sie konkrete Fragen und erklären Sie den Kontext der Frage, damit ChatGPT bessere Antworten generieren kann.
- Wortwahl: Achten Sie auf die Wortwahl in Ihren Prompts. Verwenden Sie leicht verständliche Wörter und vermeiden Sie Fachjargon oder Slang, um dem Tool bei der Interpretation des Kontexts zu helfen.
- Vermeiden von Ja-/Nein-Fragen und allgemeinen Fragen: Stellen Sie keine Fragen mit Ja-/Nein-Antworten oder sehr allgemeine Fragen, da diese oft nicht hilfreiche Antworten produzieren. Versuchen Sie stattdessen, spezifischere Fragen zu stellen – je präziser, desto besser.
Einige Beispiele für gute und schlechte Prompts sind:
Gut: „Erzähle mir mehr über den neuesten Trend in der Technologiebranche.“
Gut: „Beschreibe mir die Merkmale des idealen Kunden für unseren Service.“
Gut: „Was sind die positiven und negativen Auswirkungen von Social Media?“
Schlecht: „Beschreibe alle Merkmale des idealen Kunden für unseren Service.“
Schlecht: „Was sind die positiven und negativen Auswirkungen von allem?“
Eine weitere Möglichkeit, bessere und relevantere Ergebnisse von ChatGPT zu erhalten, besteht darin, eine Liste mit den häufigsten Fragen (FAQ) zu einem Thema als Prompt zu verwenden. Oder Sie können ihn zu einem "sokratischen Dialog" auffordern, bei dem er kritische Fragen stellen soll. Auch können Sie ihm sagen, in welcher Funktion er für Sie arbeiten soll. Bitten Sie ihn beispielsweise als Marketingexperte, technischer Redakteur oder SEO-Spezialist zu agieren.
Was Ihnen die Erstellung effektiver Prompts bringt
- Relevanz und Genauigkeit der Antworten: Ein gut formulierter Prompt stellt sicher, dass die KI die Absicht des Nutzers bzw. der Nutzerin versteht, was zu relevanteren und genaueren Antworten führt. Umgekehrt können vage oder schlecht strukturierte Prompts zu weniger nützlichen oder falschen Ergebnissen führen.
- Effizienz und Produktivität: Wirksame Eingabeaufforderungen können Zeit und Ressourcen sparen, indem sie die gewünschten Informationen liefern oder zu weniger Interaktionen führen. Diese Effizienz kann die Produktivität steigern, sowohl für einzelne Benutzer:innen als auch für Unternehmen, die auf KI-Systeme angewiesen sind.
- Minimierung von Missverständnissen: Klare und prägnante Eingabeaufforderungen tragen dazu bei, die Wahrscheinlichkeit von Missverständnissen zwischen den Benutzer:innen und der KI zu verringern. Dadurch können potenzielle Fehler oder die Notwendigkeit zusätzlicher Erklärungen vermieden werden, was zu einem reibungsloseren Benutzererlebnis beiträgt.
Fazit
ChatGPT und Co sind nur so gut wie die Prompts der KI-Expert:innen und KI-Anwender:innen. Wer versteht, wie die verschiedenen Prompting-Ansätze funktionieren, kann besser entscheiden, welche Methoden für seine spezifischen Anwendungsfälle am besten geeignet sind und damit Top-Ergebnisse erzielen.
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CAS FH in KI-Management (Künstliche Intelligenz / Artificial Intelligence)
Certificate of Advanced Studies (CAS)