geändert am 20. Dezember 2023
OpenAI plaudert aus dem Nähkästchen und nennt für ChatGPT Prompts sechs Strategien, um bessere Ergebnisse mit großen Sprachmodellen wie GPT-Modellen zu erzielen. Erfahren Sie aus erster Hand, wie Sie das Beste aus Ihren Anfragen herausholen. OpenAI ermutigt zum Experimentieren, um die besten geeigneten Methoden für sich selbst zu finden. Mit Beispielen von OpenAI sowie welchen von mir.
Schreiben Sie klare Anweisungen
KI-Modelle können keine Gedanken lesen. Wenn die Ergebnisse zu lang sind, bitten Sie um kurze Antworten. Wenn die Ergebnisse zu einfach sind, bitten Sie um einen Text auf Expertenniveau. Wenn Ihnen das Format nicht gefällt, zeigen Sie das Format, das Sie gerne hätten. Je weniger das Modell erraten muss, was Sie wollen, desto wahrscheinlicher ist es, dass Sie es bekommen.
Damit GPT-Modelle optimal funktionieren, braucht es klare Anweisungen. Hier einige Taktiken, um dies mit den ChatGPT prompts zu erreichen:
- Für relevantere Antworten Details in die Anfrage einfügen
- Bitten Sie das Modell, eine Persona zu übernehmen
- Verwenden Sie Trennzeichen, um verschiedene Teile der Eingabe klar zu kennzeichnen
- Geben Sie Beispiele an
- Nennen Sie die gewünschte Länge der Ausgabe
Hier einige Beispiele von OpenAI:
Detaillierter fragen:
| Schlechter | Besser |
| Wie addiere ich Zahlen in Excel? | Wie addiere ich eine Reihe von Dollarbeträgen in Excel? Ich möchte dies automatisch für ein ganzes Blatt von Zeilen tun, wobei alle Summen rechts in einer Spalte mit der Bezeichnung „Summe“ enden. |
| Wer ist der Präsident? | Wer ist der Präsident Mexikos im Jahr 2021, und wie häufig werden Wahlen abgehalten? |
| Schreiben Sie Code zur Berechnung der Fibonacci-Folge. | Schreiben Sie eine TypeScript-Funktion zur effizienten Berechnung der Fibonacci-Folge. Kommentieren Sie den Code großzügig, um zu erklären, was jeder Teil tut und warum er so geschrieben wurde. |
| Fassen Sie die Besprechungsnotizen zusammen. | Fassen Sie die Besprechungsnotizen in einem einzigen Absatz zusammen. Schreiben Sie dann eine Liste mit den Sprechern und ihren wichtigsten Punkten in Stichpunkten. Führen Sie abschließend die |
oder
>>Schreibe mir einen Text, zum Thema „Steuern für Rentner“, der in jedem Absatz mindestens einen Witz oder eine spielerische Bemerkung enthält.
Probieren Sie es selbst. Ich erhielt den Text: „Steuerliche Weisheit im goldenen Alter: Ein humorvoller Blick auf Steuern für Rentner“
Persona übernehmen
>>Schlüpfe in meine Rolle. Schreibe meinem Lieferanten für Stahlschrauben ein Dankeschön für die pünktliche und kurzfristige Lieferung. Dadurch war es uns möglich, einen wichtigen Auftrag auszuliefern.
Testen Sie den Prompt selbst. Sie erhalten in etwa einen Text „Betreff: Herzlichen Dank für die Pünktliche Lieferung unserer Stahlschrauben“
Trennzeichen verwenden
Verwenden Sie Begrenzungszeichen, um unterschiedliche Teile der Eingabe klar zu kennzeichnen. Trennzeichen wie dreifache Anführungszeichen, XML-Tags, Abschnittsüberschriften usw. können helfen, Textabschnitte abzugrenzen, die unterschiedlich behandelt werden sollen. Als Beispiel dient die Verwendung eines Referenztextes mit den Trennzeichen “““ und <…..>.
Referenztexte in den ChatGPT Prompts verwenden
Um falsche Antworten zu minimieren, insbesondere bei „esoterischen Themen“, ist die Bereitstellung von Referenztexten hilfreich. Taktiken hierfür sind:
- Weisen Sie das Modell an, mit Hilfe eines Referenztextes zu antworten
- Verlangen Sie vom Modell, Zitate aus dem Referenztext zu verwenden
Beispiel zur Verwendung:
Als Referenztext verwendete ich meinen Artikel „KI: 99 Pasta-Rezepte, die Meinung der Leser“ und stellte drei Fragen zum Text.
>>Verwende den bereitgestellten Artikel, der durch dreifache Anführungszeichen begrenzt ist, um die Fragen zu beantworten. Wenn die Antwort nicht in den Artikeln gefunden werden kann, schreibe „Ich konnte keine Antwort finden“.
1. Frage: <Gab es Bewertungen durch Kunden>, 2. Frage: <Wurde im Artikel auf ChatGPT hingewiesen>, 3. Frage <Wurde der Name des Autors von 99 Pasta-Rezepte genannt>
„““KI: 99 Pasta-Rezepte. Im Mai 2023 veröffentlichte der Burda-Verlag ein Sonderheft der Zeitschrift „Lisa – Kochen & Backen“ mit dem Titel „Geniale Pasta-Gerichte für Genießer“……….“““
Hier die Antwort von ChatGPT:
- Frage: Gab es Bewertungen durch Kunden? Antwort: Ja, es gibt Bewertungen zu den Rezepten. Einige Beispiele sind:
- Zitronen-Pasta erhielt 5 x 5 Sterne, mit Kommentaren wie „Sehr lecker, werde ich jetzt öfter kochen!“ und „Superlecker und fix zubereitet.“
- Hähnchen-Lasagne erhielt 2 x 4 Sterne, mit Kommentaren wie „Lecker!“ und „Gutes Rezept, ich habe angenommen, dass 2 Knoblauchzehen gemeint sind und nicht Knollen.“
- Pasta mit weißem Spargel erhielt 1 x 5 Sterne, mit dem Kommentar „Probiere zum ersten Mal ein Pasta-Rezept mit Spargel. Hat besser geschmeckt als erwartet.“
- Frage: Wurde im Artikel auf ChatGPT hingewiesen? Antwort: Ja, im Artikel wird mehrfach auf ChatGPT hingewiesen. Das Sonderheft „Geniale Pasta-Gerichte für Genießer“ enthält 99 Rezepte, die von ChatGPT generiert wurden. Der Einsatz von ChatGPT und auch von Midjourney für die Bilder wird im Artikel ausführlich besprochen, einschließlich der Kritik an der fehlenden Transparenz seitens des Burda-Verlags.
- Frage: Wurde der Name des Autors von 99 Pasta-Rezepte genannt? Antwort: Der Artikel gibt keinen klaren Hinweis auf den Namen des Autors. Es wird lediglich der Verlag (Burda-Verlag) und die Autorin der SZ (Anna Ernst) erwähnt, aber nicht der spezifische Autor des Artikels über „99 Pasta-Rezepte“.
Unterteilung komplexer Aufgaben in den ChatGPT Prompts
Komplexe Aufgaben können zu höheren Fehlerquoten führen. Teilen Sie sie in den ChatGPT Prompts in einfachere Teilaufgaben auf. Formulieren Sie die Schritte, die eine Aufgabe erfordert.
- Identifizieren Sie die relevanteste Anweisung durch Auswahl, Nachfragen und Präzisierung
- Bei Dialoganwendungen, die sehr lange Unterhaltungen erfordern, fassen Sie frühere Dialoge zusammen oder filtern sie
- Fassen Sie lange Dokumente stückweise zusammen und erstellen Sie rekursiv eine vollständige Zusammenfassung
Beispiel für eine Anwendung im Kundendienst:
Unterteilen Sie Abfragen zum Kundendienst in primäre Kategorien und sekundäre Kategorien. Im Beispiel gibt es nur eine sekundäre Kategorie: Technischer Support. Dies könnte so aussehen:
- Primäre Kategorien: Rechnungsstellung, Technischer Support, Account Management oder Allgemeine Anfrage.
- Sekundäre Kategorie: Technischer Support mit folgender Aufteilung
- – Fehlersuche
- – Gerätekompatibilität
- – Software-Aktualisierungen
Fordern Sie das KI-System auf:
>>Du bekommst Kundendienstanfragen, die eine Fehlersuche im Rahmen des technischen Supports erfordern. Helfe dem Benutzer, indem du in fragst:
- Bitten überprüfen Sie, ob alle Kabel zum/vom Router angeschlossen sind. Beachten Sie, dass sich Kabel im Laufe der Zeit häufig lockern können.
- Wenn alle Kabel angeschlossen sind und das Problem weiterhin besteht, fragen Sie den Benutzer, welches Router-Modell er verwendet
- usw…….
Eine detaillierte Ausführung zum Verbessern der ChatGPT Prompts finden Sie hier bei OpenAI.
Dem Modell Zeit zum „Nachdenken“ geben
Modelle machen mehr Fehler, wenn sie sofort antworten. Lassen Sie das Modell eine „Gedankenkette“ bilden, bevor es antwortet. Taktiken hierfür sind:
- Weisen Sie das Modell an, seine eigene Lösung zu erarbeiten, bevor es zu einer Schlussfolgerung kommt
- Verwenden Sie einen inneren Monolog oder eine Abfolge von Abfragen, um den Denkprozess des Modells zu verschleiern
- Fragen Sie das Modell, ob es bei früheren Durchgängen etwas übersehen hat
Wie Sie das konkret angehen können erläutert OpenAI in seinem Stategiepapier. Hier finden Sie, wie Sie ChatGPT Prompts verbessern können.
Externe Tools verwenden
Kompensieren Sie Schwächen von Sprachmodellen durch den Einsatz anderer Werkzeuge, wie Textsuchsysteme oder Codeausführungsprogramme. Taktiken hierfür sind:
- Verwenden Sie eine auf Einbettungen basierende Suche, um eine effiziente Wissensabfrage zu implementieren.
- Verwenden Sie die Codeausführung, um genauere Berechnungen durchzuführen oder externe APIs aufzurufen.
- Geben Sie dem Modell Zugriff auf bestimmte Funktionen
Lesen Sie die Ausführungen von OpenAI zu seinen 6 Strategien, um ChatGPT Prompts drastisch zu verbessern.
Änderungen systematisch testen
Die Verbesserung der Leistung ist einfacher, wenn man sie messen kann. In manchen Fällen führt eine Änderung an einer Eingabeaufforderung zu einer besseren Leistung bei einigen wenigen Beispielen, aber zu einer schlechteren Gesamtleistung bei einer repräsentativeren Gruppe von Beispielen. Um sicher zu sein, dass sich eine Änderung positiv auf die Leistung auswirkt, kann es daher notwendig sein, eine umfassende Testreihe (auch als „eval“ bezeichnet) zu definieren.
Dazu folgende Taktik verwenden:
- Bewerten Sie die Modellergebnisse anhand von Gold-Standard-Antworten
OpenAI empfiehlt zudem die Evaluation von häufig verwendeten Prompts durch gezielte Auswertungen. Die Ergebnisse können von Computern, Menschen oder einer Kombination aus beiden ausgewertet werden. OpenAI stellt hierfür die Open-Source-Software Evals zur Verfügung.
Alle Strategien und Beispiele um die ChatGPT Prompts zu verbessern, finden Sie im Prompting-Guide von OpenAI.
Hier geht’s weiter mit KI:
