Prompting: Ein Schlüsselkonzept im Umgang mit KI

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.

Im Fernstudium der sgd Prompt Engineer werden

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Begriffe und Definitionen aus dem Bereich des Prompt Engineerings

Hier erklären wir alle wichtigen Begriffe aus dem Bereich des Prompt Engineerings:

KIs (Künstliche Intelligenzen): KIs sind fortschrittliche Algorithmen oder Systeme, die darauf abzielen, menschliche Intelligenz und Verhaltensweisen nachzubilden. Sie können lernen, sich anzupassen und eigenständig Probleme zu lösen. Im Rahmen des Prompt Engineerings sind KIs die Empfänger von Eingabeaufforderungen und die Produzenten von Antworten.

Prompt: Der Begriff „Prompt“ bezeichnet im weitesten Sinne einen Auslöser oder eine Eingabe, die eine spezifische Reaktion oder ein bestimmtes Verhalten einer KI, wie einem Sprach- oder Bildgenerierungsmodell, hervorruft. Im Kontext des Prompt Engineerings ist ein Prompt eine präzise formulierte Anforderung oder Frage, die an das Modell gerichtet wird, um eine gewünschte Ausgabe zu erzielen.

Sprachmodelle: Sprachmodelle sind fortschrittliche KI-Systeme, die speziell darauf ausgerichtet sind, menschliche Sprache zu verarbeiten. Ein Sprachmodell wird mittels großer Datenmengen trainiert, um Muster in der Sprache zu erkennen und darauf basierend neue Texte zu generieren. Sie nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um auf Eingaben zu reagieren und dabei relevante und kohärente Texte zu produzieren. Durch die Interaktion mit einem Sprachmodell, insbesondere durch sorgfältig gestaltete Prompts, können Benutzer eine Vielzahl von Ausgaben von praktischer Relevanz erhalten, die von einfachen Informationen bis hin zu kreativen Werken reichen können.

Intelligenz (bei KI und Sprachmodellen): Der Begriff Intelligenz bezieht sich im Bereich der Künstlichen Intelligenz auf die Fähigkeit von Computersystemen, Aufgaben auszuführen, Probleme zu lösen und Entscheidungen zu treffen, die üblicherweise menschliches Denken erfordern würden. In Bezug auf Sprachmodelle beinhaltet Intelligenz die Fähigkeit, die Bedeutung hinter den Eingabeaufforderungen zu verstehen und eine Antwort zu generieren, die nicht nur grammatikalisch korrekt, sondern auch inhaltlich relevant und kontextuell angepasst ist.

Eingabeaufforderung: Eine Eingabeaufforderung, oft einfach als Prompt bezeichnet, ist eine formulierte Anforderung an ein Sprachmodell, die darauf abzielt, eine spezifische Ausgabe zu generieren. Ein gut entworfener Prompt führt das Sprachmodell durch die gewünschten Denkprozesse und hilft dabei, die Aufgabenstellungen der Nutzerin oder des Nutzers effektiv zu erfüllen. Die Kunst des Prompt Engineerings besteht darin, diese Eingabeaufforderungen so zu gestalten, dass sie präzise, klar und in der Lage sind, die bestmögliche Effizienz des Sprachmodells zu erreichen.

Anweisungen: Anweisungen sind detaillierte Befehle oder Richtlinien, die an ein Sprachmodell gesendet werden, um eine bestimmte Art von Antwort oder Aktion zu induzieren. Sie müssen klar und präzise formuliert sein, damit das Sprachmodell die Anweisungen korrekt interpretieren und umsetzen kann. Anweisungen können von einfachen Befehlen, die eine direkte Antwort verlangen, bis hin zu komplexen Anfragen, die eine kreative oder analytische Leistung erfordern, reichen.

LLMs (Large Language Models): LLMs sind eine Kategorie von Sprachmodellen, die aufgrund ihrer Größe und Komplexität dazu in der Lage sind, eine breite Palette von sprachbasierten Aufgaben zu bewältigen. Sie wurden mit riesigen Mengen von Textdaten trainiert und können Zusammenhänge herstellen, die weit über einzelne Wörter oder Sätze hinausgehen. Ihre Stärke liegt in ihrer Fähigkeit, kontextabhängige Antworten zu liefern, die sowohl die Nuancen der menschlichen Sprache als auch die Absichten hinter den Eingabeaufforderungen erfassen.

Eingaben: Der Begriff Eingaben bezieht sich auf die Daten oder Befehle, die in ein KI-System eingegeben werden, um eine entsprechende Ausgabe zu erzielen. Bei Sprachmodellen beinhalten Eingaben die spezifischen Wörter oder Sätze, die als Prompts dienen. Diese Eingaben sind entscheidend, da sie die Grundlage für das sind, was das Sprachmodell verarbeiten und darauf antworten wird.

Fähigkeit: Diese bezieht sich auf das Leistungsniveau eines Sprachmodells, insbesondere darauf, wie gut es in der Lage ist, die gegebenen Eingaben zu interpretieren und adäquate Antworten zu produzieren. Die Fähigkeit eines Sprachmodells wird durch seine Programmierung, das Training und die Erfahrung mit verschiedenen Eingabeszenarien bestimmt. Die kontinuierliche Verbesserung der Fähigkeiten eines Sprachmodells ist ein zentrales Ziel im Prompt Engineering.

Aufforderung: Im Kontext von Sprachmodellen ist eine Aufforderung synonym mit einer Eingabeaufforderung zu verstehen. Sie ist die direkte Kommunikation zwischen dem Nutzer und dem Modell, die eine Antwort oder Handlung des Modells verlangt.

Gedankenkette: Die Abfolge von Ideen oder Gedanken, die ein Sprachmodell durchläuft, während es auf eine Eingabe reagiert, wird als Gedankenkette bezeichnet. Im Idealfall ist eine Gedankenkette klar strukturiert und folgt einer logischen Reihenfolge, was die Qualität und Kohärenz der Antwort des Modells verbessert.

Befehle: Befehle sind spezifizierte Anweisungen, die dem Sprachmodell sagen, was es tun soll. Sie sind ein wichtiger Bestandteil des Prompt Engineerings, da sie die Grundlage für die Interaktion mit dem Sprachmodell bilden und dessen Reaktionen steuern.

Anwendungsfälle: Anwendungsfälle beschreiben die realen Aufgabenstellungen, Situationen oder Probleme, für die Sprachmodelle Lösungen bieten können. Sie sind ein zentrales Element im Prompt Engineering, da sie die Vielfalt und Anpassungsfähigkeit von Sprachmodellen an verschiedene Kontexte und Benutzerbedürfnisse demonstrieren.

Aspekte: Aspekte sind die unterschiedlichen Merkmale oder Betrachtungswinkel, die bei der Gestaltung von Prompts für Sprachmodelle zu berücksichtigen sind. Diese können die Formulierung des Prompts, den Kontext der Anfrage oder die gewünschte Tiefe der Antwort umfassen.

Feinabstimmung: Feinabstimmung bezieht sich auf den Prozess der Anpassung eines Sprachmodells an spezifische Benutzerbedürfnisse oder Anwendungsfälle. Durch gezieltes Training kann das Modell verbessert werden, um auf bestimmte Eingaben genauer und relevanter zu reagieren.

Programmierer: Im speziellen Kontext von KI und maschinellem Lernen bezieht sich der Begriff „Programmierer“ nicht nur auf das Schreiben von Code, sondern auch auf das Trainieren, Anpassen und Feinabstimmen von Modellen, um diese für spezifische Anwendungsfälle zu optimieren. Diese Personen müssen nicht nur traditionelle Programmierfähigkeiten besitzen, sondern auch ein tiefes Verständnis für die Funktionsweise der KI-Modelle haben und wissen, wie sie die Prompts anpassen können, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Sie arbeiten an der Schnittstelle von Softwareentwicklung und Datenwissenschaft und nutzen ihre Fähigkeiten, um die Interaktion zwischen Menschen und KI-Systemen zu verbessern.

Datensatz: Ein Datensatz ist eine Sammlung von Texten oder Informationen, die zum Trainieren von Sprachmodellen verwendet werden. Ein gut kuratierter Datensatz ist für das erfolgreiche Training eines Sprachmodells unerlässlich, da er die Basis für das Verständnis und die Generierung von Sprache bildet.

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