In diesem Tutorial untersuchen wir, wie man effektive Prompts formuliert, die für Chatbots, Inhalte oder Kundendienstleistungen verwendet werden. Prompt-Engineering ist vor allem im generativen KI Modelle von entscheidender Bedeutung. Dazu gehört das vielseitige ChatGPT von OpenAI, das darauf ausgelegt ist, menschenähnlichen Text zu generieren, was es zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Erstellung von Inhalten, Kundeninteraktionen und ansprechenden Chatbots macht.

TL;DR

  • Promptes Engineering ist eine entscheidende Fähigkeit zur Erzeugung präziser, zielgerichteter Ergebnisse in generativen KI-Modellen.
  • ChatGPT von OpenAI ist ein vielseitiges Sprachverarbeitungstool, das bei der Erstellung von Inhalten, im Kundenservice und bei Chatbots eingesetzt wird.
  • ChatGPT Prompt Engineering erfordert ein tiefes Verständnis der Funktionsweise und die Erstellung effektiver Prompts, um den Output auf ein bevorzugtes Ergebnis zu lenken.
  • Die Grundlagen des Prompt-Engineering erfordern ein Verständnis des Verhaltens von ChatGPT und die Fähigkeit, geeignete Prompts für die Genauigkeit zu entwickeln.
  • Spezifität, Klarheit und Präzision sind die Schlüsselprinzipien für effektive Aufforderungen für ChatGPT.
  • Die Bereitstellung von Kontext durch Anweisungen und Platzhalter lenkt den Fokus des Modells, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
  • ChatGPT funktioniert optimal, wenn bestimmte Rollen für aufgabenorientierte Antworten zugewiesen werden.

Wie man mit ChatGPT Prompt Engineering anfängt

ChatGPT Prompt Engineering ist eine entscheidende Fähigkeit bei der Erforschung von Sprachmodellen. Es erfordert ein tiefes Verständnis von Sprachmodellen, ihrer Funktionsweise und die Kompetenz, effektive Prompts zu erstellen, die den Output in Richtung eines gewünschten Ergebnisses lenken. Unser Kurs Einführung in ChatGPT ist eine einführende Ressource, um die Grundlagen dieses Tools zu verstehen.

Wie ChatGPT funktioniert

ChatGPT ist ein Transformer-Modell, das eine Vorhersagetechnik zur Textsynthese einsetzt. Es sagt nachfolgende Wörter in einem Satz voraus und verbindet Sätze, um ganze Absätze zusammenzusetzen. Im Kontext von "Die Sonne ist..." könnte ChatGPT zum Beispiel "scheinen" oder "untergehen" als geeignete Fortsetzungen vorhersagen. Das Verständnis des ChatGPT-Mechanismus ist wichtig, um das Modell so zu steuern, dass es Vorhersagen generiert, die mit dem gewünschten Ergebnis übereinstimmen.

Grundlagen des Prompt Engineering

Prompt-Engineering ist ein iterativer Zyklus des Erstellens, Testens und Optimierens von Prompts, um präzise, zielgerichtete Ergebnisse zu erzielen. Es geht darum, Prompts zu entwickeln, die den Output der KI mit minimalen Unterbrechungen oder unnötigen Antworten gestalten können. Die Grundlagen des Prompt Engineering erfordern ein klares Verständnis des Verhaltens von ChatGPT und die Fähigkeit, geeignete Prompts zu entwickeln, um präzise und nützliche Antworten zu erhalten. In diesem Artikel erfahren Sie mehr über Prompt-Engineering-Techniken .

Prompt Engineering Beispiele

Wenn wir zum Beispiel wollen, dass GPT-4 einen kurzen Datenanalysebericht über die Verkaufsdaten einer Einzelhandelsquelle erstellt, würde die Aufforderung "Erstellen Sie einen Datenanalysebericht" eine allgemeine Antwort hervorrufen. Dies ist zwar angemessen, aber wir können diese Aufforderung noch weiter optimieren.

Eine sinnvollere Aufforderung könnte lauten:

"Skizzieren Sie als Datenanalyst die Methodik, die Sie anwenden würden, um einen Datensatz zu untersuchen, der die Verkaufstrends im Laufe der Zeit aufzeigt, die meistverkauften Produkte zu ermitteln und die Verkaufsleistung nach Region für das letzte Quartal zu überprüfen."

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Diese überarbeitete Aufforderung ist spezifisch. Sie legt eine Rolle fest (Datenanalytiker), umreißt spezifische Anforderungen, die zu einem effektiveren Ergebnis führen, indem sie GPT-4 anweist, eine spezifische Analyse auf der Grundlage des angegebenen Datensatzes durchzuführen.

Strategien zur Erstellung effektiver Aufforderungen für ChatGPT

Bei der Gestaltung von Prompts ist es wichtig, die grundlegenden Strukturen und Formatierungstechniken zu verstehen. Prompts bestehen oft aus Anweisungen und Platzhaltern, die die Antwort des Modells anleiten. 

Bei der Stimmungsanalyse kann eine Eingabeaufforderung beispielsweise einen Platzhalter für den zu analysierenden Text enthalten, zusammen mit Anweisungen wie "Analysieren Sie die Stimmung des folgenden Textes:" Durch klare und spezifische Anweisungen können wir den Fokus des Modells lenken und genauere Ergebnisse erzielen.

Klar sein

Eine nützliche Eingabeaufforderung sollte kristallklar sein, um die Vorhersage des Modells genau zu steuern. Mehrdeutigkeiten sollten durch detaillierte Aufforderungen, die die genauen Anforderungen klären, minimiert werden. Verwenden Sie zum Beispiel "Beschreiben Sie detailliert die Eigenschaften, das Verhalten und die Pflege von Haushunden" statt "Erzählen Sie mir etwas über Hunde".

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Kontext bereitstellen

Da ChatGPT auf der Grundlage des unmittelbaren Kontexts der Frage antwortet, ist die Festlegung eines klaren Kontexts von grundlegender Bedeutung. Die Aufforderung "Übersetze den folgenden englischen Text ins Französische: 'Hello, how are you?'" liefert einen groben Kontext und spezifische Anweisungen.

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Genau sein

Die Genauigkeit der Eingabeaufforderung richtet sich nach der Genauigkeit der Ausgabe. Geben Sie das erwartete Ergebnis in der Eingabeaufforderung an. Um zum Beispiel eine Liste zu erstellen, geben Sie die Anfrage wie folgt an: "Listen Sie die 10 bevölkerungsreichsten Länder der Welt auf."

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Versuchen Sie Rollenspiele

ChatGPT arbeitet optimal, wenn es bestimmte Rollen annimmt. Die Aufgabenstellung leitet seine Antwort. Mit der Anweisung "Erklären Sie als Historiker die Bedeutung des Amerikanischen Bürgerkriegs" geben wir beispielsweise vor, wie und in welcher Tiefe ChatGPT antworten soll.

Chatgpt-Anleitung

ChatGPT Prompt Beispiele [Schlechte vs. gute Prompts]

Beispiele für wirksame Prompts sind spezifisch und ermöglichen es dem Modell, seine Aufmerksamkeit auf die Generierung genauer und relevanter Ergebnisse zu richten, während schlechte Prompts zu allgemein sind und zu mehrdeutigen oder unkonzentrierten Antworten führen.

Schlechte Aufforderung: "Erzählen Sie mir etwas über Hunde."
Gute Aufforderung: "Beschreiben Sie ausführlich die Eigenschaften, das Verhalten und die Pflege von Haushunden."

Schlechte Aufforderung: "Übersetzen Sie diesen Text ins Französische."
Gute Aufforderung: "Übersetzen Sie den folgenden englischen Text ins Französische: 'Hello, how are you?'"

Schlechte Aufforderung: "Analysieren Sie diese Daten."
Gute Aufforderung: "Analysieren Sie die zehn wichtigsten Aktien im Technologiesektor für das letzte Quartal und erstellen Sie einen Bericht mit Prognosen für die nächsten sechs Monate."

Schlechte Aufforderung: "Schreiben Sie einen Artikel über den Klimawandel."
Good Prompt: "Schreiben Sie als Umweltjournalist einen Artikel über die Auswirkungen menschlicher Aktivitäten auf die globale Erwärmung, einschließlich des Anstiegs der CO2-Emissionen und deren Folgen für die Umwelt."

Schlechte Aufforderung: "Erstellen Sie ein Diagramm mit Verkaufsdaten."
Gute Aufforderung: "Erstellen Sie ein Balkendiagramm mit den Umsatzdaten für das letzte Quartal, wobei das Umsatzwachstum zwischen Regionen und Produktkategorien besonders hervorzuheben ist."

Beispiele für wirksame Prompts sind spezifisch und ermöglichen es dem Modell, seine Aufmerksamkeit auf die Generierung genauer und relevanter Ergebnisse zu richten, während schlechte Prompts zu allgemein sind und zu mehrdeutigen oder unkonzentrierten Antworten führen.