Was Sie über KI Prompts wissen müssen?

Warum lohnt sich Prompt Wissen?

Prompt ist ein sehr weitläufiger Begriff, der die unterschiedlichsten Bedeutungen hat.

Auf diesen Seiten geht es um den KI Prompt und wie diese Prompts spezialisiert und verbessert werden können. Ein umfassendes und in dieser Zeit sehr wichtiges Thema zum arbeiten mit den verschiedenen KI Modellen. Was Sie über Prompts wissen sollten.

Anwendungsspezifische Prompts für technische Aufgaben, für die Steigerung der Kreativität, zur Erstellung eines Bildes, für lern und Bildungszwecke, für maschinelles lernen und Datenanalyswen, für Programm Code in allen Sprachen, gibt es keinen Superprompt. Jedes KI Modell hat seine eigenen Fähigkeiten und die Modelle sind auf unterschiedlichste Eingaben programmiert.

Das Ziel ist natürlich, das Sie einen einfachen Satz schreiben und das KI Modell optimal antwortet. Das funktioniert bereits sehr gut, egal was Sie fragen und wie Sie es fragen, eine Fehlermeldung erscheint äusserst selten.

Doch ist es auch meistens die Absicht das Beste Resultat mit einem Prompt zu erzielen. Deshalb sollten Sie einige Grundbegriffe kennen und wissen wann und wo Sie das Resultat am besten optimieren können, um ein optimales Ergebnis für Ihre Anforderung zu erhalten.

Bevor wir zu den wichtigen Merkmalen des Prompts kommen, eine kurze Standortbestimmung über die

4 Typen der Künstlichen Intelligenz.

• 1. Die Fähigkeit die Welt wahrzunehmen.
  
• 2. Selbstbewusstsein
  
• 3. Erinnerung an die Vergangenheit
  
• 4. Sich selbst auf Grundlage des gelernten verbessern.

KI Modelle die 1 und 2 erfüllen, gibt es schon einige Jahre. Doch KI Modelle die 3 und 4 erfüllen, gibt es wenn überhaupt, erst seit wenigen Jahren. Zumindest in den offiziellen Darstellungen. Was private Konzerne mit Multimilliarden Investments in der KI erreicht haben, können wir nur erahnen. Dadurch ist die KI zu einem der wichtigsten und für die gesamte Menschheits-Zukunft entscheidendem Thema aufgestiegen. Jemand der sich mit diesem Thema nicht auseinandersetzt und sich gründlich selbst und unabhängig informiert, wird den Zug verpassen. Was einigen wiederum recht sein wird, da derzeit wirklich niemand sagen kann, wohin dieser Zug fährt.

Richtig losgefahren ist dieser Zug mit dem KI Hype, der durch die Veröffentlichung von ChatGPT durch OpenAI ausgelöst wurde. Da ChatGPT eine Blackbox ist, hat sich in kürzester Zeit eine grossartige Community entwickelt, die mittlerweile täglich neue KI Modelle erstellt. Diese Modelle sind 100% OpenSource und deshalb sehr beliebt, auch wenn Sie derzeit noch nicht an die Gesamtleistung von GPT 4 herankommen, gibt es verschiedene Modelle, die GPT 4 in einzelnen Anwendungsgebieten hinter sich lassen.

Doch die Lage ist dennoch sehr ernst, den niemand kann genau sagen mit welchen Daten GPT 4 trainiert wurde. Und es steht zweifelsfrei fest, dass GPT 4 manipuliert und geframed wurde. Es gibt vieles das GPT 4 anscheinend nicht sagen darf. Und es gibt sehr vieles worüber GPT 4 anscheinend nichts weiss. Die verwendeten Trainingsdaten müssen zu einem recht erheblichen Teil sehr einseitig ausgewählt worden sein.

KI-Modelle werden mit Daten, Text, Bildern und Ton trainiert. So wie in der Erziehung, weiss ein KI Modell natürlich nur was Ihm zum lernen zur Verfügung gestellt wurde. Eines der Hauptprobleme in der Entwicklung sind die so bezeichneten Embeddings, einzelne Datensätze die die Trainingsgrundlage der KI Modelle bilden. Diese werden aufgrund der einfach zu handhabenden Generierung, zu 95% mit ChatGPT erstellt. Dadurch wird das bewusst erzeugte Halbwissen von ChatGPT in vielen Themengebieten, auf die neuen KI Modelle übertragen. Nur sehr wenige KI Modelle wurden bisher komplett ohne die Hilfe von ChatGPT trainiert.

Die Qualität, der Wahrheitsgehalt und die Vollständigkeit einer KI Modell Antwort, ist also nicht nur vom Prompt abhängig, sondern in erster Linie von den Daten die dem KI-Modell zur Verfügung stehen. Im Gegensatz zu ChatGPT haben OpenSource Modelle nur selten ein Rules Management an welches sich das KI Modell halten muss. Ein Rules Management ist nicht unbedingt etwas schlechtes, ausser es ist völlig unbekannt welchen Rules ein KI-Modell folgt und wer diese Rules festgelegt hat. Den dadurch wird ein KI-Modell auch zu einem Manipulationsinstrument.

Da wir hier jetzt Klarheit geschaffen haben, können wir mit den wichtigen Informationen über die Prompt Gestaltung fortfahren. Auf diesen Seiten werden Sie viele Hinweise für die Prompt Verbesserung, sprich Optimierung finden.

• 1. Präzision und Klarheit
  
• 2. Relevanz und Genauigkeit
  
• 3. Aktionswörter verwenden
  
• 4. Forschung und Analyse
  
• 5. Struktur und Aufbau
  
• 6. Iteratives Experimentieren

Natürlich gelten bei unterschiedlichen KI Modellen, speziell wenn wir Text und Bild Modelle unterscheiden, unterschiedliche Präferenzen. Doch die nun folgenden Empfehlungen können bei jedem Prompt verwendet werden.

Prompt: Schreibe bitte einen Artikel über das züchten von Rosen.

Die Rolle: Für ein KI-Modell ist es einfacher die passende Response zu erzeugen, wenn es mit einem System Prompt vorab über das Thema und die Funktion informiert wird.
Beispiel: Du bist ein komplett ausgebildeter Landschaftsgärtner mit 20 Jahren Erfahrung.
Damit weisen Sie dem KI-Modell eine Rolle zu, in der es gezielter Antworten kann.

Aufgabe und Ziel: Damit ein KI Modell auf den Punkt kommen kann, benötigt es eine klare Aufgabe und ein Ziel.
Beispiel: Ich benötige einen Artikel über Rosen für meine Webseite. Der Artikel soll das Interesse am Anbau von Rosen wecken, an die Schönheit von Rosen erinnern und ein inneres Bild von schönen Rosen beim Leser erzeugen. Zusätzlich soll der Rosengarten auf der Insel Mainau in den Mittelpunkt gestellt werden um die Insel Mainau bekannter zu machen.

Instruktionen: Ein sehr wichtiger Teil des Prompts, wenn Sie ein optimales Ergebnis erwarten.
Beispiel: Verwende die Sensationel Formulierung und am Ende des Artikels die Intensified Click Bait Formulierung. Schreibe den Artikel im Stil von Hermann Hesse.
Verwende die Wörter innere Ruhe, schöner Anblick, Wohlbefinden, einzigartig, Entspannung und Energie Tanken in deinem Text.

Ausgabeformat: Nur wenn Sie das gewünschte Ausgabeformat angeben, werden Sie wenig Mühe haben den Artikel weiter zu verwenden, ohne viel editieren zu müssen.
Beispiel: Der Artikel soll ca. 500 Worte lang sein. Erstelle den Artikel im Markdown Format mit H1,H2,H3. Verwende für Aufzählungen eine nummerierte Liste ohne Anführungszeichen.

Sie müssen natürlich nicht jeden Prompt so ausführlich wie in diesem Beispiel schreiben. Doch wenn Ihnen das erhaltene Resultat nicht wirklich gefällt, wissen Sie jetzt, wo Sie Anpassungen am Prompt vornehmen können um ein besseres Ergebnis zu erhalten.

Überlege Schritt für Schritt:

Wenn Sie im Prompt überlege Schritt für Schritt schreiben, ist das KI-Modell angewiesen nicht im standart Direktmodus zu antworten. Die Schritt für Schritt Anweisung leitet das KI-Modell an, jeden Schritte seiner Problemlösungsstruktur der Reihe nach anzuwenden. Diese das KI-Model anleitende Anweisung führt zu ausführlichen und genaueren Ergebnissen.

Do not Don't

Versuchen Sie immer genau zu Formulieren was das KI-Model machen soll, UND NICHT zu Formulieren was es nicht machen soll. Beispiel: Schreibe 10 Titel für einen Blog Artikel "XXX", schreibe nicht zu lange Titel. - schreibe Titel die 3 bis 5 Worte lang sind.

0-Shot und xn-Shot

Um ein KI-Modell besser auf die eigenen Bedürfnisse und Wünsche einzustellen, gibt es komplexere und einfache bewährte Methoden. 0-Shot Prompt: Erstelle eine Liste von 10 Titeln für "XXX" Mit diesem Prompt ist die vielfalt der Antworten enorm hoch und erzeugt sich stark unterscheidende Ergebnisse.
xn-Shot Prompt: Erstelle eine Liste von 10 Titeln für "XXX" Beispiele: Beispiel1, Beispiel2, Beispiel3 Dieser Prompt erzeugt Ergebnisse, die nahe an den definierten Beispielen sind.

Zwei weitere einfache Möglichkeiten ein KI-Modell auf die persönlichen Wünsche anzupassen sind der
System Prompt und das Prompt Prepping.

Diese Hinweise können bei allen folgenden Prompt Arten berücksichtigt werden um ein optimales Ergebnis zu erhalten.

Weitere Prompt Arten:

• 1. Allgemeine Prompts:
  - Verwendet, um gewünschte Antworten oder Ergebnisse von KI-Modellen wie GPT-3 zu erhalten.
  - Anwendung:
  ChatGPT, Sprachmodelle.
  
  
• 2. Arbeitsablaufspezifische Prompts:
  - Speziell für verschiedene Arten von Arbeitsabläufen entwickelte Prompts.
  - Anwendung:
  ChatGPT, Verkauf, Marketing, Technik.
  
  
• 3. Prompt Engineering:
  - Disziplin zur Entwicklung und Optimierung von Prompts für die effiziente Nutzung von Tools wie Chat-GPT.
  - Anwendung:
  Chat-GPT, Prompt-Engineering-Fähigkeiten.
  
  
• 4. Prompt-Marketplaces:
  - Marktplätze für den Kauf und Verkauf von hochwertigen Prompts.
  - Anwendung:
  DALL.E, Midjourney, Stable Diffusion, GPT-
3.


• 5. Prompt-basiertes Lernen:
  - Verwendung von Prompts, um Basismodelle für verschiedene Anwendungen der künstlichen Intelligenz zu erstellen.
  - Anwendung:
  Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen.

6. Prompt-Engineering-Kurse:
- Kurse, die fortgeschrittene Techniken für das Schreiben von Prompts vermitteln.
- Anwendung: ChatGPT, Midjourney, Stable Diffusion.

Prompt Typen:

• 1. Fragen:
  - Werden verwendet, um Antworten aus ChatGPT zu generieren Beispiel:
  Was ist der Sinn des Lebens?
  
  
• 2. Aufgaben-Aufforderungen:
  - Wird verwendet, um ChatGPT aufzufordern, eine bestimmte Aufgabe auszuführen. Beispiel:
  Erstelle eine detailierte Zusammenfassung dieses Artikels.
  
  
• 3. Aufforderungen zur Fortsetzung:
  - Werden verwendet, um eine Geschichte oder ein Gespräch fortzusetzen. Beispiel:
  Und was ist dann passiert?
  
  
• 4. Schreibanregungen:
  - Werden verwendet, um zum kreativen Schreiben anzuregen. Beispiel:
  Schreibe eine Geschichte über einen Raumfahrer, der nach Andromeda reist.
  
  
• 5. Aufforderungen zur Entwicklung:
  - Wird verwendet, um die Leistung von ChatGPT zu verbessern Beispiel:
  Schreiben Sie in Ihre Aufforderung alle Details, die ChatGPT helfen, eine genaue Antwort zu generieren.
  
  
• 6. Bewertungs-Prompts:
  - Werden verwendet, um ChatGPT etwas bewerten zu lassen. Beispiel:
  Welches sind die am häufigsten gesuchten Keywords für Garten?
  
  
• 7. Informations-Propmt:
  - Werden verwendet um genaue Informationen von ChatGPT zu erhalten. Beispiel:
  Zähle bitte alle Präsidenten der Schweiz mit Vorname, Nachname und Wohnort auf.