Die drei Prinzipien des Prompt Engineering

Die drei Prinzipien des Prompt Engineering : Trainiere deine KI wie ein Profi

Hast du dich jemals gefragt, wie Künst­li­che Intel­li­genz (KI) funk­tio­niert und wie man sie erler­nen kann ?

In die­sem Arti­kel stel­le ich dir Prompt Engi­nee­ring und sei­ne drei wesent­li­chen Prin­zi­pi­en vor, die dir hel­fen kön­nen, das vol­le Poten­zi­al dei­nes ChatGPTs auszuschöpfen.

Hast du schon von Prompt Engineering gehört ?

Es ist eine neue Art, künst­li­che Intel­li­genz zu leh­ren, und sie ist schnell und effek­tiv. Stell dir vor, du gibst Anwei­sun­gen oder führst Tests für KI durch.

Ich weiß, dass es mit Begrif­fen wie neu­ro­na­le Net­ze und GPT‑3.5 kom­pli­ziert klingt, aber kei­ne Sor­ge, es ist nicht so ein­schüch­ternd, wie es scheint.

Aber hast du schon ein­mal dar­über nach­ge­dacht, wie du auf den klügs­ten Fünf­jäh­ri­gen, den du kennst, zuge­hen wür­dest ? Denn genau so soll­test du auch an KI herangehen !

Frü­her wur­den KI-Model­le mit ein­fa­chen Bil­dern von For­men trainiert.

Ich hoffe, ihr habt alle mal Google Draw gespielt.

Aber jetzt sind die Din­ge kom­ple­xer gewor­den. Die neu­ro­na­len Net­ze kön­nen rie­si­ge Daten­men­gen ver­ar­bei­ten und machen KI viel leis­tungs­fä­hi­ger als frü­her. KI kann mehr als nur ein­fa­che Fra­gen wie “Was ist 2+2?” beant­wor­ten. Aber wir dür­fen nicht ver­ges­sen, dass KI nicht per­fekt ist, also müs­sen wir mit ihr umge­hen wie mit dem klügs­ten Fünf­jäh­ri­gen, den wir kennen.

Wie funktioniert Prompt Engineering also ?

Es ist ein Pro­zess, bei dem wir Prompts erstel­len, die der KI effek­tiv ver­mit­teln, was sie tun soll. Wenn wir drei grund­le­gen­de Prin­zi­pi­en befol­gen, kön­nen wir unser Promp­ting-Spiel ver­bes­sern und das vol­le Poten­zi­al unse­res ChatGPTs ausschöpfen.

Die Grundlagen des Prompting

Einer Chat-KI eine ein­zi­ge Fra­ge zu stel­len, ist so, als wür­dest du ein Koch­buch nur für ein Ome­lett benut­zen. Aber wenn du dein Promp­ting-Spiel ver­bes­sern willst, musst du drei wich­ti­ge Grund­sät­ze beach­ten. Wenn du die­se beherrschst, kannst du das vol­le Poten­zi­al dei­nes ChatGPTs ausschöpfen.

Der Kontext ist entscheidend

Chat­bots wie der GPT haben Zugang zu einer Viel­zahl von Daten, was ihre Ant­wort selbst auf eine ein­fa­che Fra­ge manch­mal kom­pli­ziert macht. Aber kei­ne Sor­ge, du kannst dei­ner Chat-KI hel­fen, indem du ihr Kon­text gibst.

Wenn du möch­test, dass sie eine Mathe­auf­ga­be löst, stel­le sicher, dass sie weiß, dass du nach einer Mathe­auf­ga­be fragst. Wenn du möch­test, dass sie einen Auf­satz für die Ober­stu­fe schreibt, musst du sicher­stel­len, dass sie weiß, wie man auf die­sem Niveau schreibt.

Anstatt z. B. zu fra­gen : “Pla­ne eine Par­ty für ein Kind”, soll­test du mehr Kon­text ange­ben, z. B. “Mein Kind wird 9 Jah­re alt. Es mag Super­hel­den und die Far­be Rot. Hilf mir, eine Par­ty für die­ses Wochen­en­de zu pla­nen. Zehn sei­ner Freun­de kom­men zu mir nach Hau­se.”

Das wird dei­nem Chat­bot hel­fen, die genau­es­te Ver­mu­tung zu fin­den und sie best­mög­lich zu formulieren.

Sei spezifisch

Es ist wich­tig, dass du dich bei dei­nen Prompts auf das Wesent­li­che kon­zen­trierst und nicht zu vie­le Anfra­gen stellst, die die Chat-KI ver­wir­ren könn­ten. Wenn du willst, dass sie einen Stuhl beschreibt, musst du sie zuerst bit­ten, den Stuhl zu beschreiben.

Anstatt z. B. zu fra­gen : “Ich gehe zu einem Vor­stel­lungs­ge­spräch. Schrei­be mir fünf Fra­gen, die ich beant­wor­ten soll. Füge Tipps hin­zu, wie ich vor dem Vor­stel­lungs­ge­spräch nicht ner­vös wer­de. Erstel­le kei­ne Fra­gen, die nach mei­nem Hin­ter­grund fra­gen”, son­dern “Du führst ein Vor­stel­lungs­ge­spräch mit einem Soft­ware-Inge­nieur. Erstel­le fünf Fra­gen, die du ihm stel­len kannst, um sei­ne Fähig­kei­ten und Qua­li­fi­ka­tio­nen bes­ser zu ver­ste­hen.” Das wird der Chat-KI hel­fen, bes­se­re und genaue­re Ergeb­nis­se zu erzielen.

Den­ke dar­an, dass du unbe­grenzt vie­le Prompts erstel­len kannst. Kon­zen­trie­re dich also auf einen Aspekt nach dem ande­ren und ver­su­che nicht, alles auf ein­mal zu machen.

Im Zweifelsfall : “Lass uns das Schritt für Schritt angehen.”

“Lass uns Schritt für Schritt vorgehen.”

Die­ser Satz hilft sowohl dir als auch ChatGPT, lang­sa­mer zu wer­den, genau­er zu wer­den und den Prompt metho­disch durchzuarbeiten.

Wenn du die­sen Satz ver­wen­dest, kannst du ein bes­se­rer Prompt-Inge­nieur werden.

Es ist erwäh­nens­wert, dass vie­le Prompt-Inge­nieu­re “Standard-QA-Formular”-Prompts ver­wen­den, wie z. B. das Bei­spiel von mir, in dem der Prompt in spe­zi­fi­sche Fra­gen unter­teilt ist.

Beschrei­be die wich­tigs­ten Kom­po­nen­ten eines Computersystems.

a. Was ist die zentrale Recheneinheit (CPU) und was macht sie?

b. Welches sind die wichtigsten Speicherarten in einem Computersystem und wie werden sie verwendet?

c. Welche Eingabe- und Ausgabegeräte gibt es in einem Computer und wie funktionieren sie?

Neben den “Standard-QA-Formular”-Prompts gibt es noch ande­re Prompt-For­ma­te, die Prompt-Inge­nieu­re ver­wen­den, um die bes­ten Ergeb­nis­se von der KI zu erhal­ten. Das Expe­ri­men­tie­ren mit ver­schie­de­nen Prompt-For­ma­ten kann zu genaue­ren und effi­zi­en­te­ren Ant­wor­ten der KI führen.

Hier ist ein Bei­spiel für einen Prompt, der ein ande­res For­mat verwendet :

“Gib eine Zusam­men­fas­sung der wich­tigs­ten The­men und Hand­lungs­punk­te des Romans ‘To Kill a Mocking­bird’ von Har­per Lee.”

Anstatt “Lass uns Schritt für Schritt vor­ge­hen”, kannst du auch einen ande­ren Ansatz wäh­len, indem du die Fra­ge in klei­ne­re Bestand­tei­le zer­legst oder dich auf einen bestimm­ten Aspekt der Auf­for­de­rung konzentrierst.

Du kannst damit begin­nen, die Haupt­the­men des Romans zu iden­ti­fi­zie­ren. Das hilft, den Fokus der Fra­ge ein­zu­gren­zen und dem Chat­bot, eine genaue­re und effi­zi­en­te­re Ant­wort zu geben. Wenn du die Haupt­the­men iden­ti­fi­ziert hast, kannst du die Hand­lungs­punk­te ana­ly­sie­ren, die zu die­sen The­men beitragen.

Indem du die Fra­ge in klei­ne­re Bestand­tei­le zer­legst, gibst du dem Chat­bot genaue­re Anwei­sun­gen, was die Qua­li­tät der Ant­wort ver­bes­sern kann.

Unterschiedliches Prompting

In der Welt der Prompt-Tech­nik gibt es vie­le krea­ti­ve und effek­ti­ve Ansät­ze, um die best­mög­li­chen Ant­wor­ten von ChatGPT zu erhal­ten. Da sich das Feld stän­dig wei­ter­ent­wi­ckelt, ist es wich­tig, anpas­sungs­fä­hig zu blei­ben und mit neu­en Stra­te­gien zu experimentieren.

Um eini­ge die­ser Tech­ni­ken zu ver­an­schau­li­chen, stel­len wir uns vor, dass ChatGPT ein genia­les fünf­jäh­ri­ges Kind ist und unse­re Auf­ga­be dar­in besteht, es in die rich­ti­ge Rich­tung zu führen.

Rollenspiele

Eine wir­kungs­vol­le Stra­te­gie sind Rol­len­spie­le. So wie Kin­der ger­ne so tun, als wären sie Super­hel­den oder Ärz­te, kann auch ChatGPT davon pro­fi­tie­ren, eine bestimm­te Rol­le zu übernehmen.

Indem du dei­ne Auf­for­de­rung als Sze­na­rio oder Skript dar­stellst, kannst du ChatGPT einen Kon­text geben und ihm hel­fen, sei­ne Ant­wort zu steuern.

Du könn­test ChatGPT z. B. bit­ten, als per­sön­li­cher Ein­käu­fer zu agie­ren und einem Kun­den Klei­dungs­stü­cke nach sei­nen Vor­lie­ben zu emp­feh­len. Obwohl die­se Metho­de rela­tiv ein­fach ist, musst du beden­ken, dass sie nicht immer Genau­ig­keit garantiert.

Stell dir vor, dein Boss braucht eine Lis­te poten­zi­el­ler Schu­len für sei­ne bevor­ste­hen­de Mar­ke­ting­kam­pa­gne in Mum­bai City.

Verhalte dich wie ein Marketingberater Mr. E, der sich auf Bildungsmarketing spezialisiert hat.

Du: Hallo Herr E., ich brauche deine Hilfe bei einer Marketingkampagne für Schulen in Mumbai City. Können Sie als Marketingberater für mich tätig werden?

ChatGPT: Klar, ich helfe dir gerne. Kannst du mir mehr Informationen über die Kampagne geben?

Du: Mein Chef braucht eine Liste mit potenziellen Schulen, die wir für die Kampagne ansprechen wollen. Wir wollen uns auf Schulen mit einem guten akademischen Ruf und einer großen Schülerschaft konzentrieren. Kannst du einige Schulen vorschlagen, die diese Kriterien erfüllen?

ChatGPT: Auf jeden Fall. Nach meinen Recherchen gibt es einige Schulen in Mumbai City, die einen guten akademischen Ruf und eine große Schülerschaft haben, darunter die Cathedral and John Connon School, die Bombay Scottish School und die Dhirubhai Ambani International School. Möchtest du, dass ich dir mehr Informationen über diese Schulen gebe oder weitere Optionen vorschlage?

Aller­dings ist es wich­tig zu wis­sen, dass die Rol­len­auf­for­de­rung zwar eine hilf­rei­che Tak­tik sein kann, aber kei­ne Garan­tie für Genau­ig­keit ist. Wenn man einem Fünf­jäh­ri­gen sagt, er sei ein Mathe­ma­ti­ker, führt das nicht unbe­dingt zu kor­rek­ten Matheaufgaben.

Lasst uns fort­schritt­li­che­re Tak­ti­ken der Souf­fleur­tech­nik erkunden.

Gedankenkettenanregung

Stell dir vor, du bringst dei­ner Freun­din oder dei­nem Freund bei, wie man einen Kuchen von Grund auf backt. Du zeigst ihm den Vor­gang Schritt für Schritt und erklärst ihm jede Zutat und war­um sie wich­tig ist. Das ist Gedan­ken­ket­ten­füh­rung. Es ist wie ein lecke­res Rezept für dei­nen KI-Assis­ten­ten ChatGPT.

Es gibt zwei Unter­ka­te­go­rien der Gedan­ken­ket­ten­an­re­gung : Zero-Shot und Self-Con­sis­ten­cy. Schau­en wir uns das mal genau­er an.

Zero-Shot Chain-of-Thought

Beim Zero-Shot Chain-of-Thought wird eine Fra­ge gestellt, ohne dass du eine Vor­ab­in­for­ma­ti­on gibst. Du bit­test ChatGPT, über die ange­spro­che­nen Punk­te nach­zu­den­ken und eine Ant­wort zu finden.

Neh­men wir zum Bei­spiel an, du möch­test eine Über­ra­schungs­par­ty für den Geburts­tag dei­nes Super­hel­den-lie­ben­den Freun­des pla­nen. Du stellst ChatGPT die fol­gen­de Fra­ge : “Wenn mein Freund Super­hel­den liebt und ich eine Über­ra­schungs­par­ty pla­nen möch­te, wel­ches ein­zig­ar­ti­ge The­ma kann ich ver­wen­den?” Ohne wei­te­re Infor­ma­tio­nen zu geben, bit­test du ChatGPT, über die Punk­te nach­zu­den­ken und eine Ant­wort zu geben.

ChatGPT könn­te z. B. ant­wor­ten : “Dein Freund liebt Super­hel­den, also kön­nen wir damit anfan­gen. Aber da du nicht zu kli­schee­haft vor­ge­hen willst, müs­sen wir über den Tel­ler­rand hin­aus­schau­en. Wie wäre es mit einem Super­hel­den-Mas­ken­ball ? So kann sich jeder als sein Lieb­lings­su­per­held ver­klei­den, aber das The­ma bekommt eine lus­ti­ge Wendung.”

Mit Hil­fe der Zero-Shot-Gedan­ken­ket­te konn­test du ChatGPT durch dei­nen Gedan­ken­gang lei­ten und ein ein­zig­ar­ti­ges Par­ty­mot­to fin­den, auf das du viel­leicht nicht von selbst gekom­men wärst.

Selbstkonsistenz

Die Selbst­kon­sis­tenz ist eine wei­te­re Unter­ka­te­go­rie der Gedan­ken­ket­ten­auf­for­de­rung, bei der ChatGPT meh­re­re Schlä­ge auf den Ball bekommt. Du gibst der KI meh­re­re ähn­li­che Fra­gen oder Auf­for­de­run­gen mit leicht unter­schied­li­chen Varia­tio­nen und lässt sie die Kon­sis­tenz zwi­schen ihren Ant­wor­ten nut­zen, um die genau­es­te Ant­wort zu finden.

Ange­nom­men, du möch­test ChatGPT etwas über ein bestimm­tes his­to­ri­sches Ereig­nis bei­brin­gen. Du könn­test ihm meh­re­re Auf­for­de­run­gen mit leicht unter­schied­li­chen For­mu­lie­run­gen oder Per­spek­ti­ven geben, z. B. “Was waren die Ursa­chen des Ereig­nis­ses?” und “Was waren die Aus­wir­kun­gen des Ereig­nis­ses?”. Wenn du die Kon­sis­tenz der Ant­wor­ten auf die­se Auf­for­de­run­gen ana­ly­sierst, kann ChatGPT eine umfas­sen­de­re und genaue­re Ant­wort auf das Gesamt­the­ma oder die Fra­ge geben.

Die­ser Ansatz ist ver­gleich­bar mit dem eines Leh­rers, der sei­nen Schü­lern eine Rei­he zusam­men­hän­gen­der Fra­gen oder Übun­gen gibt, um ein Kon­zept oder eine Fähig­keit zu fes­ti­gen und ihnen dabei zu hel­fen, die Berei­che zu erken­nen, in denen sie Schwie­rig­kei­ten haben könn­ten. Indem er die Auf­for­de­run­gen wie­der­holt und vari­iert, kann der Leh­rer ein umfas­sen­de­res Ver­ständ­nis für das Wis­sen und die Fähig­kei­ten der Schüler/​innen entwickeln.

Du siehst also, Gedan­ken­ket­te ist wie Kuchen backen – es geht dar­um, ein Rezept zu befol­gen und es bei Bedarf anzu­pas­sen. Mit die­sem Ansatz kannst du ChatGPT dazu brin­gen, dir mög­lichst genaue und krea­ti­ve Ant­wor­ten zu geben.

Aufforderung zum Allgemeinwissen

Stell dir vor, du spielst mit einem 5‑Jährigen das Spiel “Erra­te das Geräusch”. Du weißt, dass eine Kat­ze “miau miau” macht und ein Hund “Bow Bow”, aber was ist mit einem Pfau ? Es ist wie ein Rät­sel, das dar­auf war­tet, gelöst zu werden !

Wie willst du deinen Fünfjährigen trainieren ?

Genau das machen wir mit Gene­ral Know­ledge Promp­ting.

Sobald du die Auf­merk­sam­keit von ChatGPT hast, ist es an der Zeit, sei­nen Hori­zont mit coo­lem Wis­sen zu erwei­tern. Fin­de einen inter­es­san­ten Arti­kel und gib eine kur­ze Zusam­men­fas­sung, aber ver­giss nicht zu über­prü­fen, ob ChatGPT ver­stan­den hat, was du gesagt hast. Schließ­lich willst du nicht, dass es sich an sei­nem vir­tu­el­len Kopf kratzt !

Jetzt wird es rich­tig inter­es­sant. Stel­le ChatGPT “nowiknow.com” vor, einen inter­es­san­ten und infor­ma­ti­ven News­let­ter. Erklä­re die Struk­tur und den Ton des News­let­ters, so wie du einem neu­en Freund dei­ne Lieb­lings­se­rie vorstellst.

Und jetzt kommt der Clou : Du kannst ChatGPT bit­ten, eini­ge neue Infor­ma­tio­nen im glei­chen Stil wie ” Jetzt weiß ich’s” zusam­men­zu­fas­sen. Das ist wie eine Her­aus­for­de­rung, um zu sehen, ob ChatGPT mit dei­nem coo­len neu­en Wis­sen mit­hal­ten kann !

Packen wir’s an

Wie wir heu­te gelernt haben, ist Prompt-Engi­nee­ring der Schlüs­sel, um das vol­le Poten­zi­al von ChatGPT zu erschließen.

Indem wir mit ver­schie­de­nen Tech­ni­ken expe­ri­men­tie­ren und uns an die sich stän­dig ver­än­dern­de Land­schaft der KI anpas­sen, kön­nen wir bes­se­re Kom­mu­ni­ka­to­ren wer­den und unse­re Zie­le effi­zi­en­ter erreichen.

Blei­ben wir also im Gespräch und erfor­schen wir wei­ter die span­nen­de Welt der KI. Und ver­giss nicht, dass wir uns bei der Navi­ga­ti­on durch die­ses neue Ter­rain immer auf unse­re Absich­ten kon­zen­trie­ren, Schritt für Schritt vor­ge­hen und Magie ent­ste­hen las­sen müssen.

Und wenn alles ande­re schei­tert, denk dar­an : Im Zwei­fels­fall ist die KI schuld.