Prompts
Prompts und die Technik des Promptings. Anleitungen und Beispiele.
Was ist Prompting?
Prompting ist ein Begriff, der häufig in Kontexten der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere bei Sprachmodellen wie ChatGPT von OpenAI, verwendet wird. Es bezieht sich auf den Prozess, einem KI-Modell eine Texteingabe (den «Prompt») zu geben, um eine gewünschte Ausgabe zu erhalten. Diese Texteingabe dient als Anleitung oder Hinweis für das Modell, um es über die Art der gewünschten Antwort oder Aktion zu informieren.
Prompting kann sehr einfach oder äusserst komplex sein, je nachdem, wie spezifisch oder detailliert die gewünschte Antwort ist. Ein einfacher Prompt könnte zum Beispiel eine direkte Frage sein, wie «Was ist die Hauptstadt von Australien?», während ein komplexerer Prompt detaillierte Anweisungen enthalten könnte, um kreative Texte zu generieren, mathematische Probleme zu lösen oder sogar Code zu schreiben. Erst im März 2024 gab das Start-Up Cognition Labs bekannt, dass es Devin gibt. Devin ist ein Softwareentwicklungstool, das mittels KI nicht nur Prompts versteht, sondern auch passenden Code erstellt. Ganz allein, ohne menschliche Hilfe.
Was ist gutes Prompting?
Gutes Prompting erfordert ein Verständnis dafür, wie das KI-Modell auf verschiedene Arten von Eingaben reagiert, und kann eine Art von Experimentieren sein, um die Formulierungen zu finden, die zu den informativsten, genauesten oder kreativsten Antworten führen. Gutes, d.h. effektives Prompting kann auch das Voranstellen von spezifischen Anweisungen oder die Verwendung von Schlüsselwörtern beinhalten, die dem Modell helfen, den Kontext oder den gewünschten Stil der Antwort besser zu verstehen.
In fortgeschrittenen Anwendungen wird Prompting mit Techniken wie «Prompt Engineering» oder «Prompt Crafting» verfeinert, um die Leistungsfähigkeit von KI-Modellen für spezialisierte Aufgaben oder zur Erzielung sehr spezifischer Ergebnisse zu maximieren. Dies kann das sorgfältige Design von Prompt-Strukturen, die Auswahl von Beispielen oder sogar die iterative Anpassung von Prompts auf Basis vorheriger Antworten des Modells umfassen (siehe Prompt Chaining).
Prompt Chaining
Kennen Sie diesen Begriff schon? Vielleicht haben Sie ihn noch nicht gehört, aber diese Technik des Promptings schon öfters angewandt. Da es eine vielgenutzte Technik für die alltägliche Arbeitsvielfalt darstellt, soll sie hier einen eigenen Abschnitt erhalten.
Prompt Chaining ist eine Technik im Bereich des maschinellen Lernens und speziell bei der Interaktion mit Sprachmodellen wie ChatGPT. Dabei wird eine Serie von aufeinander aufbauenden Anfragen oder «Prompts» versendet, um komplexe Probleme zu lösen, Informationen schrittweise zu extrahieren oder kreative Inhalte zu generieren. Anstatt eine einzige, umfangreiche Anfrage zu stellen, wird das Problem in kleinere, handhabbare Teile zerlegt, wobei die Antwort auf jede vorherige Anfrage dazu dient, die nächste Anfrage zu formen.
Die Technik des Prompt Chainings kann in verschiedenen Szenarien eingesetzt werden, zum Beispiel
- zur Wissenserweiterung
- für kreative Prozesse
- um Probleme zu lösen.
Prompt Chaining erfordert ein gewisses Mass an Kreativität und strategischem Denken, um die richtigen Fragen zu formulieren und die Antworten effektiv für die nächsten Schritte zu nutzen. Es ermöglicht eine flexible und dynamische Interaktion, wodurch Sie spezifischere und relevantere Ergebnisse erzielen können. Schauen wir uns drei Szenarien näher an.
Wissenserweiterung
Beginnend mit einer grundlegenden Frage, kann durch nachfolgende, präzisere Fragen tiefer in ein Thema eingetaucht werden, basierend auf den vorherigen Antworten.
Zum Beispiel:
Ausgangsprompt: «Was sind effektive Techniken zur Stressbewältigung?»
Folgeprompt: Basierend auf der Antwort, könnte die nächste Frage lauten: «Wie kann man Achtsamkeitsmeditation in den Alltag integrieren?»
Folgeprompt: Nach der Erläuterung könnten Sie weiter fragen: «Können Sie ein einfaches 10-minütiges Achtsamkeitsmeditationsprogramm für Anfänger vorschlagen?»
Abschliessend könnten Sie um spezifische Tipps bitten, wie beispielsweise häufige Hindernisse bei der Meditation überwunden werden können.
Kreative Prozesse
Bei der Generierung von Texten (oder auch Kunst) können Sie mit einer grundlegenden Idee beginnen und diese durch eine Reihe von Anfragen weiterentwickeln und verfeinern. Sie werden schnell erkennen, dass die KI Ihnen durchaus ein wunderbarer Partner im Brainstorming sein kann.
Zum Beispiel:
Ausgangsprompt: «Ich möchte ein Coaching-Programm zur Stärkung von Resilienz entwickeln. Wie sollte ich beginnen?»
Folgeprompts: Nach einem allgemeinen Überblick könnten Sie fragen: «Welche spezifischen Module sollten in ein solches Programm aufgenommen werden?»
Basierend auf den vorgeschlagenen Modulen könnte die nächste Anfrage sein: «Wie gestaltet man das Modul zum Selbstmanagement, um maximale Effektivität zu erreichen?»
Anschliessend könnten Sie nach Übungen fragen, die Teilnehmer zur Reflexion und Selbstbewertung ihrer Zeitmanagement-Fähigkeiten anregen sollen.
Problemlösung
Beim Prompt Chaining können auch komplexe Probleme in kleinere, lösbarere Aufgaben unterteilt werden, wobei jede Antwort den Weg zur Lösung des nächsten Teils ebnet.
Zum Beispiel:
Ausgangsprompt: «Ein Klient kommt immer wieder zu spät zu Sitzungen und gibt an, die Zeit einfach zu vergessen. Wie kann ich ihm helfen?»
Folgeprompts: Nach einem Vorschlag zur Ursachenanalyse könnte die nächste Frage lauten: «Welche Techniken zur Selbstbeobachtung könnten dem Klienten helfen, seine Achtsamkeit für die Zeit zu verbessern?»
Basierend auf den Techniken könnten Sie weiter fragen: «Nenne ein einfaches Tool oder eine App, die den Klienten an seine Termine erinnert und ihm hilft, seine Zeit besser zu planen».
Abschliessend könnten Sie nach spezifischen Strategien fragen, um den Klienten zur regelmässigen Nutzung des von Ihnen vorgeschlagenen bzw. erstellten Tools zu motivieren.