Prompting

Prompting spielt eine entscheidende Rolle im Umgang mit künstlicher Intelligenz (KI), insbesondere bei der Anweisung von Chatbots bzw. Sprachmodellen wie zum Beispiel ChatGPT von OpenAI, aber auch bei Textgeneratoren oder Bildgeneratoren. Ein Prompt ist eine Eingabeaufforderung, also eine Anweisung, die der generativen KI hilft, eine Aufgabe zu verstehen und mit einer angemessenen Lösung darauf zu reagieren. Durch das richtige Format und die richtige Formulierung der Prompts können die Ergebnisse deutlich verbessert werden und die gewünschte Ausgabe präziser sein, als es mit einer schnell und unüberlegt verfassten Eingabeaufforderung der Fall wäre.

Was ist Prompting?

Prompting bezieht sich auf den Prozess, eine Anfrage, Anweisung oder Aufgabe mit größtmöglicher Klarheit so zu formulieren, dass ein Chatbot bzw. Sprachmodell wie ChatGPT von OpenAI oder auch ein Textgenerator sie optimal versteht. Diese Technik erfordert ein tiefes Verständnis des Kontexts und der gewünschten Ausgabe. Beispielsweise kann die Eingabe so gestaltet werden, dass die künstliche Intelligenz spezifische Befehle ausführt oder detaillierte Informationen zu einem bestimmten Thema im gewünschten Ausgabe-Format (z. B. Tabelle, Stichpunkte) liefert. Die Definitionen von Prompting und Prompt Engineering unterscheiden sich übrigens etwas: Während Prompting eher eine allgemeine Praxis ist, ist Prompt Engineering eine spezialisierte Tätigkeit, die tiefere Kenntnisse über die Funktionsweise von KI-Modellen und deren optimale Nutzung erfordert. Weitere Begriffserklärungen im Zusammenhang mit dem Prompt Engineering finden Sie auf einer separaten Glossar-Seite.

Die Bedeutung des Kontexts

Der Kontext ist beim Prompting entscheidend, da er der generativen KI hilft, Anfragen oder Anweisungen besser zu verstehen und relevante, präzise Ausgaben zu liefern. Ein präzise definierter Kontext reduziert bei der Eingabe Missverständnisse und erhöht die Klarheit und Relevanz der Informationen. Dies ist besonders bei komplexen oder mehrdeutigen Aufgaben notwendig, bei denen detaillierte und spezifische Antworten benötigt werden. Durch die Einbettung von Hintergrundinformationen und spezifischen Details kann die Qualität der Ergebnisse deutlich verbessert werden.

Anwendung in verschiedenen Systemen

Prompting ist nicht nur auf Chatbots und Sprachmodelle wie ChatGPT von OpenAI beschränkt, sondern wird in verschiedenen KI-Systemen wie zum Beispiel Bilderkennungssystemen oder automatisierten Kundensystemen angewendet. Wer effektive Prompts erstellt, kann die Leistung und die Qualität der Ergebnisse dieser Systeme erheblich verbessern. Die KI-Modelle müssen darauf trainiert werden, die Befehle korrekt zu interpretieren und die erwarteten Lösungen zu liefern.

Die Rolle von CoT (Chain of Thought)

Ein fortschrittlicher Ansatz im Prompting ist die Verwendung der Chain-of-Thought-(CoT)-Technik. Damit werden komplexe Aufgaben in kleinere, logisch zusammenhängende Schritte unterteilt. Mit der CoT-Technik kann der Chatbot bzw. das Sprachmodell klarer und strukturierter denken und präzisere, bei der Ausgabe detailliertere, Ergebnisse liefern.

Beispiel für effektives Prompting

1. Beispiel für einen einfachen Prompt: "Erstelle einen Bericht über die neuesten KI-Technologien."
2. Beispiel für einen detaillierten Prompt: "Erstelle einen detaillierten Bericht über die Auswirkungen der neuesten KI-Technologien auf die Entwicklung von Chatbots. Berichte über spezifische Technologien und deren Anwendung in verschiedenen Systemen."

Durch das Experimentieren mit verschiedenen Formulierungen und Formaten können Nutzerinnen und Nutzer herausfinden, welche Ansätze die besten Ergebnisse liefern.

Auswirkungen von effektivem Prompting

Die richtigen Prompts können die Effizienz und Effektivität von KI-Systemen erheblich steigern. Sie helfen nicht nur bei der Lösung komplexer Aufgaben, sondern auch bei der Verbesserung der Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Präzise und kontextbezogene Prompts zu erstellen, ist daher eine wertvolle Fertigkeit im Umgang mit modernen KI-Technologien.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Verständnis und die Anwendung von effektivem Prompting wesentliche Fähigkeiten für den Umgang mit Sprachmodellen wie ChatGPT sind. Durch die Berücksichtigung von

• Kontext,
• klaren Formulierungen,
• dem gewünschten Ausgabe-Format
• und fortschrittlichen Techniken wie CoT

können Nutzerinnen und Nutzer von KI-Modellen – im beruflichen Kontext Prompt Engineers genannt – die Qualität und Relevanz der von der KI erzeugten Ergebnisse erheblich verbessern.

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