30.3.2024
1. Die Qualität der Ergebnisse von ChatGPT und anderen KI-Tools hängt maßgeblich von der Präzision und Detailgrad der Prompts ab. Gut gestaltete Prompts können die Erfolgsquote bei der Beantwortung von Fragen signifikant steigern.
2. Ein effektiver Prompt besteht aus sechs Schlüsselelementen: Aufgabe, Kontext, Beispiele, Persona, Format und Tonalität. Aufgabe und Kontext sind dabei essenziell, während die anderen Elemente optionale Anpassungen ermöglichen.
3. Die Bereitstellung von ausreichendem Kontext und spezifischen Informationen im Prompt hilft dem KI-Modell, präzise und relevante Antworten zu generieren. Längere Kontextpassagen sollten in Anführungszeichen gesetzt werden, um Verwechslungen zu vermeiden.
4. Iteratives Prompting und andere fortgeschrittene Techniken wie Chain-of-Thought Prompting, Least-to-Most Prompting und Self-Ask Prompting können die Präzision der KI-Antworten weiter verbessern, indem sie das Modell schrittweise zu den gewünschten Ergebnissen führen.
5. Um effektive Prompts zu erstellen, sollten Benutzer eine klare Aufgabenstellung und Zielsetzung formulieren, ausreichend Kontext und spezifische Anweisungen liefern, das gewünschte Antwortformat und die Tonalität definieren sowie die Prompts durch Iteration verfeinern und optimieren.
Prompts spielen eine entscheidende Rolle für die Qualität der Ergebnisse, die ChatGPT und andere KI-Tools liefern. Je präziser und detaillierter die Anweisungen formuliert sind, desto besser kann die KI darauf eingehen und relevante Antworten generieren. Gut gestaltete Prompts können die Erfolgsquote bei der Beantwortung von Fragen von 85% auf bis zu 98% steigern.
Dabei ist es wichtig, den Prompts ausreichend Kontext zu geben, damit ChatGPT den Fokus der Anfrage versteht. Auch konkrete Beispiele helfen der KI, passgenauere Resultate zu liefern. Die Angabe des gewünschten Antwortformats, wie Liste oder Fließtext, erleichtert es dem Tool ebenfalls, strukturierte und zielgerichtete Ausgaben zu erzeugen.
Ein effektiver Prompt für ChatGPT und andere KI-Sprachmodelle besteht aus 6 Schlüsselelementen:
1. Aufgabe: Beginnen Sie den Prompt mit einem klaren Aktionsverb und Ziel. Die Aufgabe ist das wichtigste Element.
2. Kontext: Geben Sie genügend Hintergrundinformationen, um die Möglichkeiten einzugrenzen. Der Kontext hilft dem Modell, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren.
3. Beispiele: Führen Sie Beispiele an, um die KI anzuleiten. Sie dienen als Orientierung für die gewünschte Antwort.
4. Persona: Legen Sie fest, in welcher Rolle die KI antworten soll, z.B. als Experte, fiktive Figur oder in einer generischen Rolle.
5. Format: Beschreiben Sie die gewünschte Struktur der Antwort, z.B. als Liste, Absatz oder in einem anderen Format.
6. Tonalität: Geben Sie den gewünschten Ton an, z.B. locker, formell, aufgeregt usw. Die Tonalität verleiht der Antwort den richtigen Charakter.
Die Reihenfolge der Elemente spielt eine Rolle: Aufgabe und Kontext sind essenziell, Beispiele sehr empfehlenswert. Persona, Format und Ton sind optionale Boni für maßgeschneiderte Ergebnisse.
Der Kontext bildet die Grundlage für die Interaktion mit dem Sprachmodell. Er liefert den nötigen Hintergrund, um den Fokus des Prompts zu verstehen. Je spezifischer die Informationen sind, desto besser kann das Modell präzise und relevante Antworten generieren. Detailreichtum ist hier von Vorteil.
Achten Sie darauf, längere Kontextpassagen in Anführungszeichen zu setzen. So verhindern Sie, dass das Modell sie mit Anweisungen verwechselt. Auch Benutzereingaben sollten Sie in Anführungszeichen setzen, um Injektionen zu vermeiden. Für komplexe Anwendungsfälle empfiehlt es sich, spezifische Inhalte wie Handbücher, Datenbanken oder Systeme einzubinden. Gestalten Sie die Prompt-Vorlage so, dass sie nahtlos mit diesen Inhalten zusammenarbeitet.
Formulieren Sie die Absicht hinter Ihrer Anfrage klar und deutlich im Prompt. Das hilft dem Modell, den Zweck zu verstehen und präzise Ergebnisse zu liefern. Geben Sie auch das gewünschte Antwortformat an, z.B. Liste, Absatz oder ein anderes Format. So stellen Sie sicher, dass die Informationen in einer für Sie passenden Form präsentiert werden.
Scheuen Sie sich nicht, bei Unklarheiten nachzufragen oder Eingaben durch Folgefragen zu präzisieren. Das ist ein einfacher, aber effektiver Weg, um die Ergebnisse zu verfeinern. Achten Sie auf korrekte Rechtschreibung und Grammatik. Selbst kleinste Fehler können die Antwort beeinflussen. Klarheit ist der Schlüssel.
Vermeiden Sie Mehrdeutigkeit und Unklarheit in Ihren Prompts. Seien Sie so präzise wie möglich, um dem Modell eine klare Richtung vorzugeben.
Lange, sorgfältig formulierte Prompts mit den richtigen Zutaten können die Zahl der falsch verarbeiteten Benutzereingaben erheblich reduzieren. Bei komplexen Anwendungen mit vielen Verarbeitungsregeln kann es schwierig sein, alles in einen Prompt zu packen. Hier empfiehlt sich ein Multi-Prompt-Ansatz: Klassifizieren Sie zunächst die Benutzereingabe oder den Dialogverlauf. Geben Sie dann basierend auf der Klassifizierung eine klare Anweisung und maßgeschneiderte Beispiele.
Gehen Sie spielerisch an die Sache heran. Experimentieren Sie mit verschiedenen Prompts und beobachten Sie, wie ChatGPT darauf reagiert. Verändern Sie die Prompts und analysieren Sie die Unterschiede. So entwickeln Sie mit der Zeit ein Gespür für effektives Prompting.
Iteratives Prompting ist eine Technik, bei der Prompts schrittweise verfeinert werden, um kontextbezogene und präzise Ergebnisse zu erzielen. Dabei werden die Prompts an den bisherigen Gesprächsverlauf angepasst und mit relevanten Informationen angereichert.
Ziel ist es, eine kontextbezogene Gedankenkette zu etablieren. Dazu sollten die Prompts:
Durch iteratives Prompting lässt sich die Erfolgsquote bei der Beantwortung von Fragen von 85% auf bis zu 98% steigern. Die KI wird sozusagen "an die Hand genommen" und Schritt für Schritt zum gewünschten Ergebnis geführt.
Chain-of-Thought Prompting ermöglicht es Sprachmodellen, komplexe Denkfähigkeiten zu entwickeln. Dabei werden dem Modell spezifische Beispiele für Gedankengänge als Anleitung bereitgestellt. Das Modell lernt so, Zwischenschritte bei der Problemlösung zu formulieren und eine Argumentationskette aufzubauen. Anstatt direkt eine Antwort zu generieren, wird der Denkprozess in einzelne Schritte zerlegt.
Diese Methode ist besonders nützlich bei anspruchsvollen Aufgaben, die logisches Schlussfolgern erfordern. Durch die schrittweise Anleitung kann das Modell auch dann korrekte Antworten liefern, wenn es zunächst Schwierigkeiten hatte. Chain-of-Thought Prompting entspricht Daniel Kahnemans Konzept des "System 2 Denkens" aus seinem Buch "Schnelles Denken, langsames Denken". Es steht für bewusstes, analytisches Denken im Gegensatz zu intuitivem "System 1 Denken".
Least-to-Most Prompting ist eine Technik zur Zerlegung komplexer Probleme in einfachere Teilschritte. Dabei wird mit dem einfachsten Teilproblem begonnen und schrittweise zu schwierigeren Aufgaben übergegangen. Die Lösung jedes Teilproblems baut auf den Erkenntnissen der vorherigen Schritte auf. So entsteht eine Kette von Zwischenlösungen, die schließlich zur Gesamtlösung führt.
Dieses Verfahren ist besonders effektiv bei Aufgaben, die sich in überschaubare Einzelschritte zerlegen lassen. Es erleichtert dem Sprachmodell die Bewältigung komplexer Fragestellungen. Durch die schrittweise Herangehensweise lassen sich auch Fehler leichter eingrenzen und beheben. Wenn ein Zwischenergebnis nicht stimmt, kann gezielt an dieser Stelle angesetzt werden, ohne den gesamten Lösungsweg zu verwerfen.
Self-Ask Prompting kombiniert Elemente von Direct Prompting und Chain-of-Thought Prompting. Dabei formuliert das Sprachmodell ausgehend von einer Ausgangsfrage selbstständig Folgefragen, um eine präzise Antwort zu finden. Der Prompt wird in mehrere Teilfragen zerlegt, die das Modell nacheinander beantwortet. Die Antworten auf die Teilfragen führen schließlich zur Beantwortung der ursprünglichen Frage.
Durch dieses Verfahren wird die Argumentationskette des Modells transparent. Es ist nachvollziehbar, welche Zwischenschritte zur finalen Antwort geführt haben. Self-Ask Prompting macht sich die Fähigkeit von Sprachmodellen zunutze, eigene Fragen zu generieren. Dadurch kann das Modell flexibel auf unterschiedliche Problemstellungen reagieren.
Ein Vorteil dieses Ansatzes ist, dass das Modell selbst erkennt, wann es genügend Informationen für eine abschließende Antwort gesammelt hat. Der Prozess endet, sobald die Ausgangsfrage zufriedenstellend beantwortet ist.
Meta-Prompting zielt darauf ab, Sprachmodelle in selbstreflektierende Systeme zu verwandeln. Dabei kommt ein übergeordneter Meta-Prompt zum Einsatz, der das Modell anweist, sein eigenes Verhalten zu hinterfragen und anzupassen. Das Modell wird aufgefordert, über seine eigene Leistung nachzudenken und Optimierungspotenziale zu identifizieren. Basierend auf dieser Analyse passt es seine Herangehensweise eigenständig an.
Dieser Ansatz ermöglicht es dem Modell, aus Fehlern zu lernen und seine Fähigkeiten kontinuierlich zu verbessern. Es wird sozusagen zum Lehrmeister seiner selbst. Meta-Prompting erfordert ein hohes Maß an Selbstwahrnehmung und Anpassungsfähigkeit des Sprachmodells. Es muss in der Lage sein, die Qualität seiner Antworten einzuschätzen und gegebenenfalls Korrekturen vorzunehmen.
Ziel ist es, die Robustheit und Zuverlässigkeit des Modells zu erhöhen, indem es sich selbst überwacht und reguliert. Auf diese Weise sollen auch bei komplexen Aufgaben konsistente Ergebnisse erzielt werden.
Einer der häufigsten Fehler beim Erstellen von Prompts für ChatGPT und andere KI-Tools ist Mehrdeutigkeit und Unklarheit. Prompts sollten so präzise wie möglich formuliert sein, um dem Modell eine klare Richtung vorzugeben.
Vermeiden Sie vage Anweisungen oder Fragen, die Interpretationsspielraum lassen. Stattdessen sollten Sie konkrete Aktionsverben nutzen und das angestrebte Ziel klar benennen. Je eindeutiger die Aufgabe definiert ist, desto besser kann die KI darauf eingehen.
Auch der Kontext spielt eine wichtige Rolle. Geben Sie genügend Hintergrundinformationen, um den Fokus des Prompts zu verdeutlichen und die Möglichkeiten einzugrenzen. Setzen Sie längere Kontextpassagen in Anführungszeichen, um Verwechslungen mit Anweisungen zu vermeiden.
Ein weiteres Problem sind Themenabweichungen und sogenannte "Halluzinationen" - Fälle, in denen das Modell inkonsistente oder faktisch falsche Aussagen trifft. Gerade bei professionellen Business-Anwendungen ist der Umgang mit Fragen abseits des eigentlichen Themas oder Fragen, die das Modell basierend auf dem Input-Material nicht beantworten kann, entscheidend.
Andernfalls beginnt das Modell zu halluzinieren und gibt dem Nutzer möglicherweise falsche oder sogar schädliche Anweisungen zur Verwendung eines Produkts. Um dies zu vermeiden, sollten Prompts spezifische Anweisungen und Beispiele enthalten, die als Orientierung für die gewünschte Antwort dienen.
Auch das Antwortformat und die Tonalität spielen eine Rolle. Legen Sie fest, in welcher Struktur (z.B. Liste, Absatz) und in welchem Stil (z.B. sachlich, locker) die KI antworten soll. So erhalten Sie Ergebnisse in einer passenden Form und mit dem richtigen Charakter.
Die Länge eines Prompts hat erheblichen Einfluss auf die Qualität der Antwort. Oft können lange, sorgfältig formulierte Prompts mit den richtigen Zutaten die Zahl der falsch verarbeiteten Benutzereingaben deutlich reduzieren.
Experimentieren Sie mit verschiedenen Prompt-Varianten und analysieren Sie die Unterschiede in den Antworten. Mit der Zeit entwickeln Sie ein Gespür dafür, welche Elemente wirklich essentiell sind und wo sich Kürzungspotenzial bietet, ohne die Ergebnisqualität zu beeinträchtigen.
Bei umfangreichen und komplexen Anwendungen wie In-Car-Systemen, Support-Hotlines für mehrere Produkte oder Automatisierungs-Agenten für die Beantwortung von Kundenanfragen kann es schwierig sein, alle Verarbeitungsregeln für das Modell in einen einzigen Prompt zu packen.
Selbst mit Few-Shot-Beispielen könnte der Prompt zwar längenmäßig noch passen, aber das Modell wäre ab einem gewissen Punkt verwirrt, was es in einem bestimmten Fall tun soll: Welche Beispiele sind für diesen Fall relevant, welches Ausgabeformat soll gewählt werden?
Die beste Lösung ist hier ein Multi-Prompt-Ansatz: Klassifizieren Sie zunächst die Benutzereingabe oder den Dialogverlauf. Geben Sie dann basierend auf der Klassifizierung klare Anweisungen und maßgeschneiderte Beispiele. So führen Sie das Modell Schritt für Schritt zum gewünschten Ergebnis.
