Ein gut formulierter Prompt ist wesentlich für die effektive Nutzung von ChatGPT. Indem du klar, spezifisch und strukturiert in deinen Anfragen bist und die richtige Menge an Kontext und Details bereitstellst, kannst du die KI anleiten, die nützlichsten und genauesten Antworten zu liefern.
Du kannst dieses Thema auf 3 Ebenen angehen:
Auf einer allgemeinen Ebene: Was ist Prompt Engineering?
Gutes Prompt Engineering erfordert ein Verständnis der Fähigkeiten des KI-Modells, des Kontextes der Aufgabe und der Bedürfnisse des/der Nutzer:in…
Auf einer spezifischen Ebene: Was macht einen großartigen ChatGPT-Prompt aus?
Wie man effektive Prompts erstellt, wirst du in diesem Artikel, den du gerade liest, lernen.
Auf einer sich selbst replizierenden Ebene: Wie man ChatGPT verwendet, um Prompts zu generieren?
Du kannst auch jedes Sprachmodell (LLM) anweisen, Prompts für dich zu erstellen. Und du kannst deine Anweisung strukturieren, indem du dich auf diese Richtlinien für das Erstellen effektiver Prompts beziehst. Wir haben hier einen solchen Prompt vorbereitet, wie man eine solche Anfrage formulieren kann.
Lassen uns die 7 Schlüsselelemente für das Erstellen effektiver ChatGPT-Prompts betrachten.
1. Klarheit und Spezifität
Ein guter Prompt ist klar und spezifisch.
Vage oder übermäßig breite Prompts können zu ebenso unscharfen Antworten führen.
Ein guter Prompt formuliert die Frage oder Aufgabe deutlich. Er eliminiert Mehrdeutigkeiten und macht deutlich, welche Art von Antwort erwartet wird.
Zum Beispiel könnte die Frage "Erzähle mir über den Klimawandel" eine allgemeine Übersicht liefern, während ein Prompt wie "Erläutere die Auswirkungen des Klimawandels auf die arktischen Ökosysteme im letzten Jahrzehnt" die generative KI anleitet, eine gezieltere und detailliertere Antwort zu liefern.
- Sei Klar: Dein Prompt sollte deutlich machen, was du fragst oder suchst. Vermeide Mehrdeutigkeiten, die die KI in eine unbeabsichtigte Richtung führen könnten.
- Sei Spezifisch: Detaillierte Prompts helfen, den Fokus der KI einzugrenzen.
2. Vermeidung von Mehrdeutigkeit
Mehrdeutigkeit in Prompts führt zu unterschiedlichen und manchmal unbeabsichtigten Antworten.
Es ist wichtig, Prompts so zu formulieren, dass mögliche Missverständnisse minimiert werden.
Zum Beispiel kann der Prompt "Wie gründet man ein Unternehmen?" auf viele Arten interpretiert werden – von rechtlichen Schritten bis hin zu philosophischen Ansätzen zum Unternehmertum. Die Spezifizierung "Welche rechtlichen Schritte sind notwendig, um ein kleines Unternehmen in Kalifornien zu gründen?" würde eine fokussiertere Antwort liefern.
- Sei Klar: Dein Prompt sollte deutlich machen, was du fragst oder suchst. Vermeide Mehrdeutigkeiten, die die KI in eine unbeabsichtigte Richtung führen könnten.
- Sei Spezifisch: Detaillierte Prompts helfen, den Fokus der KI einzugrenzen.
3. Kontextuelle Informationen
Relevante Kontextinformationen im Prompt können die Antwort signifikant verändern. Sprachmodelle verlassen sich auf den Prompt, um nicht nur die Frage zu verstehen, sondern auch den Umfang und die Tiefe der erforderlichen Antwort.
Zum Beispiel schließt "Als Anfänger, wie sollte ich anfangen, Python-Programmierung zu lernen?" den Kontext des Anfängers ein, was die Antwort auf grundlegende Konzepte und Ressourcen für Anfänger zuschneidet.
Das Bereitstellen relevanter Hintergrundinformationen im Prompt wird die KI anleiten, genauere und kontextuell angemessene Antworten zu generieren.
Hintergrunddetails: Füge relevante Hintergrundinformationen ein, um deine Frage zu rahmen. Dies hilft der KI, den Umfang und die Tiefe der benötigten Antwort zu verstehen.
Angemessenheit des Kenntnisstands: Wenn du nach Erklärungen oder Anweisungen fragst, erwähne deinen Verständnis- oder Expertiselevel, z. B. Anfänger, Fortgeschrittener oder Experte.
4. Verwendung von Schlüsselwörtern und Phrasen
Die Verwendung von Schlüsselwörtern und Phrasen kann zu „besseren“ Ergebnissen führen. Bestimmte Schlüsselwörter oder Phrasen wirken als starke Indikatoren für das Modell, eine bestimmte Richtung einzuschlagen oder einen spezifischen Ton anzunehmen.
Zum Beispiel formt das Hinzufügen von "in einem professionellen Ton" oder "in einfacher Sprache" zu einem Prompt den Stil der Antwort. Die Verwendung von Fachjargon und Lingo in einem Prompt wie "in einem professionellen Ton" oder "," wird die KI wahrscheinlicher in eine bestimmte Antwortrichtung lenken (denn es geht schließlich um Semantik und Vektoren).
Die Verwendung von Beispielen im Prompt wird auch die KI-Modell in Bezug auf das erwartete Format oder den Ansatz für die Antwort leiten. Wenn du zum Beispiel nach einem Gedicht fragst, kann die Angabe eines Stils oder einer Beispielzeile hilfreich sein.
- Leite Ton und Stil: Wenn du die Antwort in einem bestimmten Stil oder Ton benötigst, schließe das in deinem Prompt ein. Zum Beispiel: „Erkläre Quantenmechanik in einfachen Begriffen für einen Nicht-Wissenschaftler.“
- Fachjargon: Verwende Fachbegriffe, wenn du eine professionelle Antwort suchst, vermeide sie aber, wenn du eine laienhafte Erklärung bevorzugst.
5. Strukturierte Abfrage für komplexe Fragen
Versuche strukturierte Abfragen zu verwenden. Besonders in technischen Bereichen kann das Strukturieren des Prompts in einer logischen, schrittweisen Weise helfen, umfassende und gut organisierte Antworten zu erhalten.
Dies ist das berüchtigte "lass uns Schritt für Schritt denken" Prompt-Fragment.
Dies ist vergleichbar mit dem Aufteilen eines komplexen Problems in kleinere, handhabbarere Fragen. Es hilft auch GPT, entlang seiner semantischen Vektoren zu „denken“.
Komplexe Denkfähigkeiten in LLMs können durch Aufforderung des Modells, „Schritt für Schritt zu denken“ (Wei et al., 2022; Kojima et al., 2022), hervorgerufen werden und können durch Anweisungen, ihre Ausgaben zu reflektieren, weiter verbessert werden (Madaan et al., 2023; Chen et al., 2023).
- Zerlege komplexe Fragen: Für komplexe Themen zerlege deine Anfrage in kleinere, handhabbarere Fragen.
- Schritt-für-Schritt-Ansatz: Bitten Sie die KI, einer logischen Reihenfolge oder Schritten zu folgen, insbesondere bei technischen oder analytischen Themen.
6. Gewünschte Ausgabe Struktur
Das Einbeziehen der gewünschten Struktur wird dir helfen, bessere Ergebnisse zu erzielen. Wenn die gewünschte Ausgabe eine Liste, ein Essay, eine Zusammenfassung oder ein anderes spezifisches Format ist, hilft es, dies im Prompt zu erwähnen.
Zum Beispiel deutet "Liste die 10 bevölkerungsreichsten Städte der Welt auf" klar darauf hin, dass eine Liste erwartet wird, nicht ein beschreibender Absatz.
Auch hier helfen Beispiele.
- Gib das Format an: Wenn du die Antwort in einem bestimmten Format (z. B. Liste, Essay, Stichpunkte) wünschst, erwähne dies in deinem Prompt.
- Verwende Beispiele: Die Angabe eines Beispiels für das gewünschte Format kann hilfreich sein.
7. Ausgewogenheit zwischen Kürze und Detail
Während Kürze generell gut ist, können allzu kurze Prompts wesentliche Details vermissen lassen. Ein Gleichgewicht ist nötig, bei dem der Prompt weder zu wortreich noch zu knapp ist.
- Nicht zu kurz: Stelle sicher, dass dein Prompt genügend Details enthält, um die KI genau anzuleiten.
- Nicht zu lang: Vermeide übermäßig lange Prompts, die die Hauptanfrage verwirren könnten.
8. Anpassung an die Fähigkeiten und Grenzen der KI
Das Verständnis der Stärken und Grenzen des KI-Modells ist entscheidend. Zum Beispiel sind GPT-Modelle hervorragend darin, menschenähnlichen Text zu generieren, haben aber Einschränkungen in der Verarbeitung von Echtzeitdaten oder der Bereitstellung von hochspezialisiertem Fachwissen in Nischenbereichen.
- Einschränkungen verstehen: Sei dir bewusst, dass die KI möglicherweise nicht über die neuesten Daten oder tiefgreifendes Fachwissen in sehr spezialisierten Bereichen verfügt.
- Realistische Erwartungen: Passe deine Prompts an die Fähigkeiten der KI an.
Weitere Überlegungen
Iterativer Prozess: Wenn die erste Antwort nicht deinen Erwartungen entspricht, verfeinere deinen Prompt basierend auf der Ausgabe der KI und versuche es erneut.
Über Reaktionen nachdenken: Nutze die Antworten der KI, um deinen Ansatz bei der Fragestellung zu verfeinern.
