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Prompt Guidelines für LLMs

Prompt Guidelines für LLMs

In einer Welt, in der künstliche Intelligenz (KI) zunehmend in unseren Alltag einzieht, entstehen neue Formen der Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Bard und Co. stehen an der Spitze dieser Entwicklung und bieten beispiellose Möglichkeiten, Informationen zu sammeln, zu lernen und zu kommunizieren. Doch mit grosser Macht kommt auch große Verantwortung – insbesondere in der Art und Weise, wie wir mit diesen Modellen interagieren. Hier spielt das „Prompting“, also das Stellen von Fragen und Anweisungen an ein LLM, eine entscheidende Rolle.

Warum wird richtiges Prompting immer wichtiger? Die Antwort liegt in der Natur der LLMs selbst. Diese Modelle sind darauf trainiert, auf die Eingabe des Benutzers zu reagieren – sie sind wie Spiegel, die unsere Anfragen reflektieren und darauf basierend Antworten generieren. Ein präzise formuliertes Prompt kann den Unterschied ausmachen zwischen einer allgemeinen, wenig nützlichen Antwort und einer tiefgründigen, massgeschneiderten Einsicht. In einer Zeit, in der Informationen überflutend und manchmal überwältigend sein können, ermöglicht ein gutes Prompting, das wahre Potenzial von LLMs zu entfalten – sei es im akademischen Bereich, in der Geschäftswelt oder für persönliche Zwecke.

(Prompt generated by Sophie Hundertmark, executed by Microsoft Copilot in Google Chrome 01-2024)

In diesem Beitrag gebe ich euch einige wichtige Best Practices zum Umgang mit LLMs bzw. zu richtigen Prompting.

Was ist ein Large Language Model (LLM)?

Ein Large Language Model (LLM) wie ChatGPT ist im Grunde ein sehr fortschrittliches Computerprogramm, das darauf trainiert wurde, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Hier sind einige einfache Punkte, um es zu erklären:

  1. Training mit großen Textmengen: Das Modell lernt, indem es riesige Mengen an Texten (wie Bücher, Artikel, Websites) analysiert. Dadurch versteht es, wie Sprache normalerweise verwendet wird.
  2. Erkennen von Mustern: Es erkennt Muster in der Sprache, wie Wörter normalerweise kombiniert werden, um Sätze und Absätze zu bilden. Es lernt auch, Informationen aus Texten zu extrahieren und zu interpretieren.
  3. Antworten wie ein Mensch: Basierend auf dem, was es gelernt hat, kann das Modell auf Fragen antworten, Texte schreiben oder Diskussionen führen, ähnlich wie ein Mensch es tun würde.
  4. Anpassungsfähigkeit: Es kann sich auf verschiedene Themen, Sprachstile und Anforderungen anpassen, je nachdem, wie es gefragt wird.
  5. Nicht perfekt: Obwohl es sehr fortgeschritten ist, ist das Modell nicht perfekt. Es kann Fehler machen oder manchmal Informationen falsch interpretieren, da es sich immer noch auf die Muster und Beispiele stützt, die es während des Trainings gesehen hat.

Kurz gesagt, ein Large Language Model ist wie ein sehr umfangreiches, automatisiertes Nachschlagewerk, das gelernt hat, in menschenähnlicher Weise zu kommunizieren und zu antworten.

(Prompt generated by Sophie Hundertmark, executed by ChatGPT 01-2024)

Mehr zu ChatGPT könnt ihr in meinem ChatGPT Erklär-Beitrag lesen.

Prompt Guidelines

In den letzten Monaten habe ich eine Vielzahl von akademischen Papern, Blogbeiträgen und YouTube Videos studiert und so neue Tipps für besseres Prompting erhalten. Ich habe diese Tipps dann selbst getestet, optimiert und in 26 Prompt Guidelines zusammen gefasst.

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