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Der ultimative Leitfaden zum ChatGPT-Prompt-Engineering für Benutzer und Entwickler

Nehmen wir uns eine Minute Zeit, um zu verstehen, worum es bei ChatGPT geht, bevor wir uns mit den Komplexitäten des Time-Engineering befassen. Das von OpenAI entwickelte Chat-GPT-System ist ein hochentwickeltes Sprachmodell, das Antworten auf verschiedene Reize liefern kann, die denen eines Menschen ähneln. Aufgrund seiner Fähigkeit, zusammenhängende Inhalte zu verstehen und zu erstellen, ist das Interesse von Fachleuten aus verschiedenen Branchen geweckt worden. Eine schnelle Entwicklung ist unerlässlich, um ChatGPT, ein leistungsstarkes Sprachmodell von OpenAI, optimal zu nutzen.

Unter Prompt Engineering versteht man die strategische Planung und Erstellung von Eingabeaufforderungen, um mithilfe von ChatGPT gewünschte Antworten hervorzurufen. Dazu gehört die sorgfältige Entwicklung der Anweisungen und Eingaben, die das Verhalten des Modells regeln, sowie die Gestaltung der Qualität und Anwendbarkeit der generierten Ausgabe des Modells. Der Wert von Prompt Engineering liegt in seiner Fähigkeit, die Funktionalität von ChatGPT zu verbessern und seine Antworten an bestimmte Aufgaben oder Ziele anzupassen. Durch sorgfältig durchdachte Vorschläge können Benutzer dem Modell ihre Absichten erfolgreich mitteilen und daraus präzise und relevante Informationen erhalten.

Damit Benutzer und ChatGPT effektiv kommunizieren können, sind Eingabeaufforderungen von entscheidender Bedeutung. Sie liefern dem Modell den notwendigen Hintergrund, um relevante Antworten zu generieren, und dienen als Gesprächsstarter. Benutzer können ChatGPT so beeinflussen, dass es die gewünschten Ergebnisse erzielt, indem sie Anweisungen klar und präzise anordnen. Studien zufolge hat Rapid Engineering einen erheblichen Einfluss auf die Leistung von Sprachmodellen. Eine OpenAI-Studie zur Verbesserung der Eingabeaufforderungstechnik für Sprachmodelle ergab, dass gut gestaltete Eingabeaufforderungen die Genauigkeit der erzeugten Antworten erhöhen, schädliche oder voreingenommene Ausgaben verhindern und Benutzern eine größere Kontrolle über das Verhalten des Modells geben können.

Für eine reibungslose Kommunikation mit KI-Sprachmodellen sind Eingabeaufforderungen ein entscheidendes Werkzeug. Um qualitativ hochwertige Eingabeaufforderungen schreiben zu können, müssen Sie zunächst verstehen, wie Eingabeaufforderungen kategorisiert werden. Dies ermöglicht Ihnen eine effiziente Anordnung durch Konzentration auf eine bestimmte Zielreaktion. Zu den Hauptkategorien von Eingabeaufforderungen gehören:

• Informationssuchende Eingabeaufforderungen: Diese Abfragen mit den Wörtern „Was“ und „Wie“ sollen Informationen ermitteln. Sie eignen sich perfekt, um bestimmte Informationen oder Fakten aus dem KI-Modell zu entfernen.
• Aufforderungen basierend auf Anweisungen: Das KI-Modell wird durch Aufforderungen mit Anweisungen angewiesen, eine bestimmte Aufgabe auszuführen. Diese Fragen ähneln denen, die wir Sprachassistenten wie Siri, Alexa oder google Assistant stellen, wenn wir sie verwenden.
• Eingabeaufforderungen, die Kontext bereitstellen: Durch die Bereitstellung von Kontextinformationen für das KI-Modell helfen diese Eingabeaufforderungen dabei, die beabsichtigte Reaktion des Benutzers besser zu verstehen. Die Angabe des Kontexts kann der KI helfen, genauere und sachdienlichere Antworten zu geben.
• Vergleichende Eingabeaufforderungen: Vergleichende Eingabeaufforderungen helfen Benutzern, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem sie mehrere Möglichkeiten bewerten oder vergleichen. Sie sind von Vorteil, wenn man die Vor- und Nachteile verschiedener Optionen abwägt.
• Meinungsbezogene Fragen ermitteln die Position oder Meinung der KI zu einem bestimmten Thema. Sie können an Debatten teilnehmen, die zum Nachdenken anregen oder bei der Entwicklung origineller Ideen helfen.
• Reflektierende Fragen: Durch reflektierende Fragen können Menschen mehr über sich selbst, ihre Überzeugungen und ihr Verhalten erfahren. Sie fördern häufig Reflexion und Selbstentwicklung auf der Grundlage eines Themas oder einer persönlichen Erfahrung. Möglicherweise müssen Sie einige Hintergrundinformationen angeben, um die gewünschte Antwort zu erhalten.

Um wirksame Aufforderungen auszuwählen, müssen zahlreiche Faktoren berücksichtigt werden. Diese Faktoren wirken sich auf die Wirksamkeit, Angemessenheit und Qualität der Antworten von ChatGPT aus. Zu den wesentlichen Dingen, über die Sie nachdenken sollten, gehören:

• Erwerben Sie Modellwissen, indem Sie die Vor- und Nachteile von ChatGPT untersuchen. Selbst hochmoderne Modelle wie ChatGPT benötigen möglicherweise Unterstützung bei bestimmten Aufgaben oder liefern falsche Ergebnisse. Dieses Wissen erleichtert die Entwicklung von Eingabeaufforderungen, die die Vorteile des Modells maximieren und gleichzeitig seine Nachteile minimieren.
• Benutzerzweck: Es ist wichtig, die Bedeutung des Benutzers zu verstehen, um sachdienliche Antworten zu verfassen. Damit ChatGPT genaue und relevante Informationen bereitstellen kann, müssen die Eingabeaufforderungen eindeutig die Erwartungen des Benutzers widerspiegeln.
• Klarheit und Spezifität: Um Unklarheiten oder Zweifel zu vermeiden, die zu minderwertigen Antworten führen könnten, stellen Sie sicher, dass die Aufforderung klar und präzise ist.
• Domänenspezifität: Wenn Sie mit einer hochspezialisierten Domäne arbeiten, sollten Sie erwägen, für das Fachgebiet relevante Terminologie oder Kontext zu verwenden, um das Modell zum gewünschten Ergebnis zu führen. Dem Modell können Kontext oder Beispiele hinzugefügt werden, um genauere und aussagekräftigere Ergebnisse zu liefern.
• Einschränkungen: Überprüfen Sie, ob Einschränkungen erforderlich sind, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen (z. B. Länge oder Format der Antwort). Einschränkungen können explizit angegeben werden, um das Modell bei der Erstellung von Antworten zu unterstützen, die bestimmte Anforderungen erfüllen. Beispiele für diese Einschränkungen sind Zeichenbeschränkungen oder strukturierte Formate.

Die drei Hauptfaktoren für hervorragende Ergebnisse sind die Trainingsdaten, Modellparameter und effiziente Eingabeaufforderungen. Hier sind einige Richtlinien für effektive Aufforderungen, da wir nur eines dieser Elemente steuern können:

• Einfache, eindeutige Sprache, die klar und prägnant ist.
• Die Persona, die ChatGPT erhalten hat, oder die Rolle, die es in Ihrer Eingabeaufforderung spielen wird.
• Ihr Beitrag bzw. die von Ihnen angebotenen Daten und Abbildungen. (ChatGPT verwendet möglicherweise Daten und Bilder aus früheren Chatverläufen.)
• Eine bestimmte Aufgabe, die Sie ChatGPT zur Verfügung stellen, oder Ihr erwartetes Ergebnis.
• Nehmen Sie nach Erhalt der ersten Antwort alle erforderlichen Anpassungen vor und wiederholen Sie den Vorgang, bis das gewünschte Ergebnis erzielt wird.

Diese Faktoren werden beim Rapid Engineering berücksichtigt, wodurch die ChatGPT-Leistung verbessert und sichergestellt wird, dass generierte Antworten genau den erforderlichen Zielen entsprechen. Es ist wichtig zu beachten, dass Prompt Engineering ein Forschungsgebiet ist, das ständig verbessert wird, um den Nutzen und die Interaktion von Sprachmodellen wie Chat GPT zu steigern.