ChatGPT, das von OpenAI entwickelt wurde, stellt einen bedeutenden Fortschritt in der künstlichen Intelligenz dar, da es sowohl technischen als auch nicht-technischen Nutzern die Möglichkeit bietet, mit maschinellen Lernmodellen über natürliche Sprache zu kommunizieren. Diese Fähigkeit erleichtert eine Vielzahl von Anwendungen, darunter die Entwicklung von Chatbots, virtuellen Assistenten, die Erstellung von Inhalten und die Datenanalyse.
Eine entscheidende Komponente für den effektiven Einsatz von ChatGPT ist das Prompt-Engineering, d. h. die Erstellung von Abfragen, die präzise und nützliche Antworten liefern. Obwohl das Prompt-Engineering auf den ersten Blick abschreckend wirken kann, soll dieser Leitfaden den Prozess vereinfachen und verdeutlichen und sicherstellen, dass Benutzer effektive Prompts erstellen können, um das volle Potenzial von ChatGPT auszuschöpfen.
Was ist ChatGPT?
ChatGPT, eine Variante des Generative Pre-Trained Transformer (GPT)-Modells, ist ein Deep-Learning-Modell, das in der Lage ist, kohärenten und kontextrelevanten Text zu generieren. Dieses KI-Tool zeichnet sich in verschiedenen Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) aus, insbesondere durch seine Fähigkeiten zur Texterstellung, die tiefgreifende Auswirkungen auf die Zukunft der Mensch-Maschine-Interaktion haben. Es wird auf einem vielfältigen Datensatz trainiert, der Internetauszüge, Bücher und andere Texte umfasst, und lernt, das nächste Wort in einem Satz auf der Grundlage des gegebenen Kontexts vorherzusagen, was seine Antwortgenauigkeit und Relevanz verbessert.
Die Stärke von ChatGPT liegt in seiner Wortvorhersagetechnologie. Sie ist in der Lage, nicht nur ein Wort zu finden, sondern auch die Beziehungen zwischen den Wörtern zu verstehen, um kohärente Antworten zu erzeugen. Für die Benutzer ist die Beherrschung der Eingabeaufforderungstechnik von entscheidender Bedeutung, da die Qualität der Eingabe direkten Einfluss auf die Ausgabe hat. Durch die effektive Steuerung von ChatGPT mit präzisen Eingabeaufforderungen können die Benutzer die Leistung des Modells optimieren, um äußerst relevante und praktische Ergebnisse zu erzielen.
Welche Rolle spielen die Prompts in ChatGPT?
In ChatGPT werden Anweisungen, die ein Benutzer dem Modell in Form von Text gibt, als „Prompts“ bezeichnet. Die Prompts variieren sowohl in ihrer Länge als auch in ihrer Komplexität. Prompts können aus einem einzigen Satz oder einer Beschreibung in mehreren Absätzen bestehen. Sie dienen als Leitfragen, die dem Modell helfen, die Absicht des Benutzers zu verstehen. Es ist von entscheidender Bedeutung, einen effektiven Prompt zu schreiben, um den gewünschten Output des Modells zu erhalten. Hier kommt die Kunst des „Prompt Engineering“ ins Spiel, bei dem es darauf ankommt, klare, prägnante und auf die jeweilige Aufgabe zugeschnittene Prompts zu erstellen.
Elemente eines guten Prompts
Der wichtigste Aspekt bei der Arbeit mit ChatGPT ist das Prompt-Engineering. Wenn Sie eine einfache oder komplexe Aufgabe erledigen wollen, wird ein guter Prompt zu genaueren, relevanteren und nützlicheren Antworten führen. Einige der Elemente eines guten Prompts sind:
- Ziel: Das wichtigste Element eines guten Prompts ist das Ziel. Ein Ziel definiert das beabsichtigte Ergebnis oder den Zweck, den ein Benutzer nach der Interaktion mit dem Modell erreichen möchte. Ziele können sein, ChatGPT um eine Zusammenfassung zu bitten, technische Probleme zu lösen, Inhalte zu generieren oder eine Erklärung für ein Konzept zu finden.
- Kontext: Das zweite Element, der Kontext, liefert entscheidende Details für die Generierung optimaler Antworten durch Prompt Engineering. Dazu gehört das „Rollenspiel“, bei dem ChatGPT angeleitet wird, wie es sich verhalten oder welche Rolle es einnehmen soll. Ein weiterer Punkt sind die „Constraints“, bei denen Grenzen gesetzt werden, um sicherzustellen, dass die Antwort mit den Anforderungen des Nutzers übereinstimmt.
Der Haken an der Sache: Um einen sinnvollen Kontext zu schaffen, sollten Sie kurze und prägnante Sätze verwenden. Vermeiden Sie unnötige Informationen, und fügen Sie nur wichtige Schlüsselwörter ein. Passen Sie den Ton, den Stil und die Länge des Textes an, indem Sie die Zielgruppe in der Aufforderung definieren.
Prompting-Techniken
Große Sprachmodelle wie GPT-Modelle werden auf riesigen Datensätzen trainiert und darauf abgestimmt, Anweisungen zu befolgen. Prompt Engineering hilft bei der Verbesserung von Prompts, um bessere Ergebnisse bei verschiedenen Aufgaben mit Modellen zu erzielen. Prompting-Techniken sind Strategien, die zur effektiven Kommunikation mit ChatGPT verwendet werden, um sicherzustellen, dass die Benutzer die gewünschte Antwort erhalten. Die folgenden Techniken verbessern die Relevanz und Qualität der Modellausgabe.
Null-Schuss-Prompting
Beim Zero-Shot Prompting werden keine Beispiele oder Demonstrationen zur Interaktion mit dem Modell verwendet. Der Zero-Shot-Prompt weist das Modell direkt an, eine Aufgabe auszuführen, ohne zusätzliche Informationen oder Beispiele, die es lenken. Wenn Zero-Shot nicht funktioniert, wird empfohlen, Beispiele in den Prompt einzubauen, was zu Some-Shot Prompting führt. Hier ist ein Beispiel für einen Zero-Shot-Prompt in ChatGPT.
In diesem Beispiel haben wir ChatGPT gebeten, einen Blog-Beitrag zu einem Gesundheitsthema zu schreiben, ohne das Gesundheitsthema anzugeben. Bei dieser Aufforderung gab ChatGPT eine Liste von Gesundheitsthemen an, die behandelt werden könnten.
Einmaliges Prompting
One-Shot-Prompting erweitert die Idee des Zero-Shot-Learnings, indem es dem Modell ein einziges Beispiel für die gewünschte Aufgabe gibt, anstatt ihm eine völlig unbekannte Aufgabe zu stellen. Dieses eine Beispiel hilft dem Modell, den Kontext und die Anforderungen zu verstehen, so dass es in der Lage ist, auf der Grundlage dieser einen Demonstration einen geeigneten Text zu erstellen.
Few-Shot-Prompting
Few-Shot Prompting ist eine Methode, die das kontextbezogene Lernen verbessert, indem mehrere Demonstrationsbeispiele direkt in die Aufforderung integriert werden. Diese Beispiele dienen als Leitfaden, der das Modell darauf vorbereitet, seine Leistung bei ähnlichen Aufgaben zu verbessern. Diese Technik baut auf dem One-Shot-Prompting auf, indem sie mehr als ein Beispiel verwendet, in der Regel einige wenige, um eine klarere und präzisere Anleitung für die nachfolgenden Antworten des Modells zu geben.
Gedankenketten-Prompting
Chain-of-thought (CoT) Prompting ist eine Technik zur Verbesserung der Leistung von großen Sprachmodellen (LLMs) bei komplexen logischen Aufgaben. Dabei wird das Modell angeleitet, seinen Denkprozess in einer Reihe logischer, miteinander verbundener Schritte von der Ausgangsfrage bis zur endgültigen Antwort zu formulieren. Diese Methode hilft dabei, komplexe Probleme in kleinere, besser handhabbare Teile zu zerlegen, wodurch es für das Modell einfacher wird, den Fokus und die Kohärenz seiner Antwort aufrechtzuerhalten.
Kontextabhängige Aufforderung (Prompting)
Das kontextuelle Prompting verbessert die Antworten von ChatGPT, indem es zusätzliche Informationen wie historische Hintergründe, kulturelle Besonderheiten oder aktuelle Ereignisse in die Prompts einbezieht. Dieser zusätzliche Kontext macht die Antworten des Modells genauer und relevanter für die jeweilige Anfrage. Besonders effektiv ist dies, wenn der Kontext eine wichtige Rolle bei der Formulierung der Antwort spielt. Diese Methode ist zwar nützlich, sollte aber mit Bedacht eingesetzt werden, da zu viel Kontext das Modell überfordern und möglicherweise sein Verständnis verwirren kann, was zu weniger präzisen Antworten führt.
Verkettung von Aufforderungen
Prompt Chaining ist eine Technik, bei der eine Aufgabe in Teilaufgaben unterteilt wird, um eine Abfolge von Operationen zu erstellen, wodurch die Fähigkeit großer Sprachmodelle (LLMs), komplexe Anweisungen zu verarbeiten, verbessert wird. Dieser Ansatz steigert nicht nur die Gesamtleistung eines LLM, sondern erhöht auch die Transparenz, Kontrollierbarkeit und Zuverlässigkeit von Anwendungen, was die Fehlersuche und die Verfeinerung der Modellreaktionen erleichtert. Die Methode ist besonders vorteilhaft bei der Entwicklung von LLM-gestützten Konversationsassistenten und bei der Verbesserung der Personalisierung und des Benutzererlebnisses verschiedener Anwendungen, da sie eine detaillierte Analyse und schrittweise Verbesserungen in jeder Phase des Antwortgenerierungsprozesses ermöglicht.
Wie kann man effektive ChatGPT-Prompts erstellen?
Bei der Erstellung effektiver ChatGPT-Prompts geht es darum, die KI mit den notwendigen Informationen zu versorgen, um die gewünschte Ausgabe zu erzeugen. Das Verfassen eines Prompts beginnt mit einer Frage im Kopf, wobei die Komponenten dieser Frage in einem zusammenhängenden Satz von Anweisungen organisiert werden, um das gewünschte Ergebnis zu erzeugen.
Bereitstellung von kontextbezogenen Details
Um eine aussagekräftige Antwort von ChatGPT zu erhalten, ist es wichtig, relevante Details einzubeziehen. Diese Details können spezifische Präferenzen, Fakten, Zahlen oder Hintergrundinformationen beinhalten, die der KI helfen, den Kontext und das Szenario zu verstehen und somit maßgeschneiderte Antworten zu liefern, die genau auf die Bedürfnisse des Nutzers abgestimmt sind.
Verwendung von Aktionswörtern
Der Beginn von Prompts mit handlungsorientierten Wörtern kann die Spezifität und Nützlichkeit der Antworten von ChatGPT erheblich verbessern. Solche Wörter sind z.B. „Definieren“, „Klären“, „Beschreiben“ und „Spezifizieren“, die ChatGPT anweisen, sich auf eine Weise zu engagieren, die auf spezifische, umsetzbare Ergebnisse ausgerichtet ist.
Das gewünschte Thema oder die Aufgabe klar formulieren
Um vage und wenig hilfreiche Antworten zu vermeiden, ist es wichtig, dass die Benutzer klare, präzise und direkte Aufforderungen geben. Die genaue Angabe des Themas oder der Aufgabe anstelle von generischen Anfragen stellt sicher, dass ChatGPT die genauen Anforderungen des Benutzers versteht und darauf eingeht.
Den Tonfall klären
Bei der Abfrage von Inhalten ist die Angabe des gewünschten Tons – ob förmlich, zwanglos oder humorvoll – wichtig, um sicherzustellen, dass die endgültige Ausgabe den Absichten des Nutzers entspricht. Diese Klarheit im Ton hilft dabei, das Vokabular, die Satzstruktur und den allgemeinen Ansatz auf den Kontext der Anfrage abzustimmen, sei es ein wissenschaftlicher Bericht, ein lockerer Blogbeitrag oder ein ansprechender Unterhaltungsinhalt.
Parameter festlegen
Das Festlegen von Grenzen und Einschränkungen für die Antworten von ChatGPT kann der KI helfen, sie besser zu steuern. So kann beispielsweise die Länge eines Blogbeitrags oder die Zeichenbegrenzung für eine Meta-Beschreibung festgelegt werden. Benutzer können auch die Anzahl der gewünschten Ausgaben oder den Umfang der einzubeziehenden Informationen vorgeben, was dazu beiträgt, gezieltere und relevantere Antworten zu generieren.
Debuggen von Prompts in ChatGPT
Das Debuggen von Prompts ist eine wichtige Fähigkeit bei der Verwaltung von ChatGPT-Interaktionen, insbesondere wenn selbst gut formulierte Prompts nicht die gewünschten Ergebnisse liefern. Dieser Prozess beinhaltet die Identifizierung und Lösung von Problemen innerhalb der Aufforderung oder der Interaktion mit dem Modell, um die Ergebnisse zu optimieren. Eine besondere Herausforderung bei der Verwendung von ChatGPT ist das Auftreten von „Halluzinationen“, bei denen das Modell plausible, aber falsche oder nicht zusammenhängende Antworten erzeugt. Dies zu erkennen, kann die Effektivität von Debugging-Prompts erheblich steigern, die Leistung des Modells verbessern und die Transparenz, Kontrollierbarkeit und Zuverlässigkeit Ihrer LLM-Anwendungen erhöhen, was insbesondere für die Entwicklung von Gesprächsassistenten und die Verbesserung der Anwendungspersonalisierung von Vorteil ist.
Anpassen von Tonfall und Formalität
Eine Methode zur Fehlersuche ist die Anpassung des Tons und der Formalität Ihrer Eingabeaufforderungen, da diese Elemente die Antworten des Modells erheblich beeinflussen können. Wenn die Antwort des Modells im Vergleich zu Ihren Anforderungen zu formell oder zu informell ist, kann eine Anpassung des Tons der Eingabeaufforderung helfen, die Ausgabe besser an Ihre Erwartungen anzupassen.
Erhöhung der Spezifität und des Kontextes
Wenn die Antworten des Modells vom Thema abschweifen oder irrelevant erscheinen, könnte dies an einem Mangel an Kontext oder Spezifität in der Aufforderung liegen. Wenn Sie genauer angeben, was Sie wollen, oder zusätzlichen Kontext liefern, kann das Modell relevantere Antworten produzieren.
Iterativer Ansatz
Ein iterativer Ansatz, bei dem Sie dem Modell Feedback geben, um seine Antworten zu verfeinern oder zu klären, kann ebenfalls effektiv sein. Bei dieser Methode korrigieren Sie die Antwort des Modells und fordern es auf, seine Antwort zu verbessern oder zu klären.
Experimentieren mit Frageformulierungen
Die Art und Weise, wie die Fragen formuliert werden, kann die Antworten des Modells erheblich beeinflussen. Das Experimentieren mit verschiedenen Fragestrukturen oder das Umformulieren von Fragen kann die effektivste Art und Weise finden, Ihre Anfrage zu kommunizieren.
Vorsicht bei Superprompts
Obwohl es „Super-Prompts“ wie CAN (Code Anything Now) und DAN (Do Anything Now) gibt, die dazu dienen, die Fähigkeiten von ChatGPT in bestimmte Richtungen zu optimieren oder zu erweitern, sollte ihre Verwendung mit Vorsicht genossen werden. OpenAI rät von bestimmten Praktiken mit diesen Prompts ab, was ihre Effektivität einschränkt. Daher wird empfohlen, sich auf die Beherrschung von Standard-Prompting-Techniken zu konzentrieren und die zugrundeliegenden Prinzipien eines effektiven Prompt-Engineerings zu verstehen, um eine zuverlässigere und ethischere Nutzung von LLMs zu erreichen.
Abschluss
Prompt-Engineering ist eine wichtige Fähigkeit, um den Nutzen von ChatGPT für verschiedene Anwendungen zu optimieren, wovon sowohl Entwickler als auch Nicht-Entwickler profitieren. Effektives Prompt Crafting ermöglicht eine präzise Kontrolle über die Ausgaben des Modells, verbessert die Kontexterhaltung und liefert gezielte Antworten. Denken Sie daran, dass die Entwicklung von Prompts möglicherweise Versuch und Irrtum erfordert. Wenn die ersten Versuche nicht den Erwartungen entsprechen, sollten Sie Ihre Prompts iterativ verfeinern, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Durch die Anwendung von Best Practices und das Experimentieren mit verschiedenen Techniken können Sie die Genauigkeit und Relevanz der Antworten von ChatGPT verbessern. Mit der Zeit, wenn Sie Erfahrung sammeln und neue Strategien erforschen, wird Ihre Kompetenz im Prompt-Engineering wachsen, so dass Sie das volle Potenzial von ChatGPT für jeden Anwendungsfall ausschöpfen können.
Häufig gestellte Fragen (FAQs)
Warum ist Prompt Engineering wichtig?
Die Effektivität der Antwort eines Modells hängt wesentlich von der Struktur des Prompts ab. Durch die sorgfältige Ausarbeitung von Prompts leiten Sie das Modell dazu an, Antworten zu generieren, die nicht nur genau sind, sondern auch eine hohe Relevanz für die jeweilige Anfrage haben.
Wie lang kann ein ChatGPT-Prompt sein?
Die Länge eines ChatGPT-Prompts wird durch das Token-Limit des jeweiligen Modells begrenzt. Zum Beispiel haben neuere Modelle wie gpt-4o-2024-08-06 eine Obergrenze von 16.384 Token, während frühere Versionen wie GPT-4 Turbo auf 4.096 Token begrenzt sind.
Wie behandelt ChatGPT mehrdeutige Eingabeaufforderungen?
ChatGPT versucht, mehrdeutige Eingabeaufforderungen so gut wie möglich zu interpretieren; die Genauigkeit der Antworten kann jedoch variieren. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, ist es ratsam, Aufforderungen zu formulieren, die sowohl präzise als auch eindeutig sind, um Missverständnisse zu minimieren und sich eng an die Absichten des Benutzers anzupassen.
Wie kann ich das Verständnis des Modells für meine Prompts verbessern?
Um das Verständnis des Modells für Ihre Eingabeaufforderungen zu verbessern, können Sie nicht nur Ihre Anfragen spezifizieren und klarer formulieren, sondern auch verschiedene Formulierungen ausprobieren, weitere kontextbezogene Details hinzufügen oder das Modell bitten, sein Verständnis zu bestätigen, bevor Sie fortfahren.
Kann ChatGPT Text in mehreren Sprachen innerhalb eines Prompts verstehen und generieren?
Ja, ChatGPT ist in der Lage, Text in verschiedenen Sprachen innerhalb eines einzigen Prompts zu verarbeiten und zu erzeugen. Es ist jedoch wichtig, einen klaren Kontext für jeden Sprachabschnitt beizubehalten, um sicherzustellen, dass das Modell die mehrsprachigen Eingaben richtig interpretiert und darauf reagiert.
