Was sind Prompting-Techniken bei ChatGPT?
Prompt-Techniken sind Methoden, mit denen du die Anfragen (Prompts) an ChatGPT so gestaltest, dass du präzisere und relevantere Antworten erhältst. Indem du deinen Prompt anpasst und veränderst, kannst Du die Ergebnisse von ChatGPT massiv verbessern und so genau die Antworten erhalten, die du brauchst.
Ja richtig, ChatGPT kann auch Bilder generieren, das Feintuning von Bilderprompt ist allerdings nicht das Thema dieses Beitrags. Schauen wir uns also die verschiedenen Prompting-Techniken an.
Prompting-Techniken für ChatGPT im Überblick
Bevor wir uns die Prompting-Techniken im Detail anschauen, noch der Hinweis: Einige der Techniken bauen aufeinander auf, wie etwa das Zero-Shot- und das Few-Shot-Prompting. Wenn also die erste Variante kein zufriedenstellendes Ergebnis liefert, dann solltest du die nächste ausprobieren. Und wie so oft beim Prompting: Iterationen sind an der Tagesordnung. Los geht’s.
Zero-Shot Prompting: Der erste Versuch
Zero-Shot-Prompting ist die einfachste Technik, einen Prompt zu formulieren. Dazu stellst du eine einfach Frage, ohne zusätzlichen zusätzlichen Kontext oder Beispiele zu geben. ChatGPT generiert dann eine Antwort ohne vorherige Hinweise oder Lernbeispiele. Das Modell greift auf sein allgemeines Wissen zurück, um die Frage zu beantworten.
Ein einfaches Beispiel für einen Zero-Shot-Prompt wäre:
„Erkläre, was ein neuronales Netzwerk ist.“
Vorteil des Zero-Shot Promptings: Es ist besonders nützlich, wenn du schnelle und direkte Antworten auf einfache und eindeutige Fragen benötigst. Es erfordert keinen großen Aufwand, da du keine Beispiele oder Kontext bereitstellen musst.
Der Nachteil ist allerdings, dass diese Technik oft zu ungenauen oder sehr allgemeinen Antworten führen. Für komplexere Themen oder Anwendungen ist Zero-Shot-Prompting oft nicht ausreichend.
Few-Shot-Prompting: Wenn Beispiele nötig sind
Wenn dir das einfache Zero-Shot-Prompting keine zufriedenenstellenden Beispiele geliefert hat, dann solltest Du die nächste Technik anwenden: das Few-Shot-Prompting.
Beim Few-Shot-Prompting gibst du ChatGPT ein oder mehrere Beispiele, bevor du die eigentliche Anfrage stellst. Diese Technik hilft dem Sprachmodell, die erwartete Antwortstruktur besser zu verstehen.
Ein Beispiel für einen Few-Shot-Prompt wäre:
„Hier sind zwei Beispiele für Einleitungen von Blogposts
1. Die Digitalisierung verändert die Arbeitswelt grundlegend. In diesem Beitrag gehen wir auf die wichtigsten Trends ein.
2. Gesundheit am Arbeitsplatz ist ein zentrales Thema. Erfahre hier, wie du mit einfachen Maßnahmen deine Gesundheit fördern kannst.
Deine Aufgabe: Schreibe eine dritte Einleitung für einen Blogpost über nachhaltiges Design.“
In diesem Fall hat ChatGPT zwei Musterbeispiele, an denen es sich orientieren kann, um die dritte Einleitung zu formulieren.
Few-Shot Prompting führt oft zu präziseren und besser auf die Anfrage abgestimmten Antworten, da das Modell durch die Beispiele eine klarere Vorstellung davon bekommt, was erwartet wird.
Der Nachteil dieser Technik ist, dass sie zeitaufwändiger ist, da du Beispiele bereitstellen musst. Außerdem kann es schwierig sein, gute Beispiele zu finden, die genau das gewünschte Ergebnis liefern.
Chain-of-Thought-Prompting: Komplexe Aufgaben Schritt für Schritt lösen
Chain-of-Thought-Prompting leitet ChatGPT dazu an, den Denkprozess schrittweise darzulegen. Diese Technik ist besonders hilfreich bei komplexen Aufgaben, bei denen es wichtig ist, dass das Sprachmodell den Ablauf oder die Logik hinter einer Antwort erklärt.
Ein Beispiel für einen Chain-of-Thought-Prompt:
„Beschreibe, wie man einen Kuchen backt, und erkläre dabei jeden einzelnen Schritt im Detail.“
In diesem Beispiel wird ChatGPT aufgefordert, nicht nur die Schritte zu nennen, sondern auch die Gedanken oder Überlegungen, die hinter jedem Schritt stehen, zu erläutern.
Chain-of-Thought-Prompting ist besonders geeignet, wenn Du eine detaillierte, gut durchdachte Antwort erhalten möchtest. Gerade bei komplexen Fragen ist diese Prompting-Technik deshalb zu empfehlen.
Allerdings kann Chain of Thought-Prompting dazu führen, dass die Antworten länger und komplexer werden, was möglicherweise nicht immer gewünscht ist. Außerdem kann es vorkommen, dass das Sprachmodell sehr komplexe Antworten gibt, die zu einem Information Overload führen.
Self-Consistency-Prompting: Sicherstellen, dass die beste Antwort gefunden wird
Bei dieser Technik erzeugt ChatGPT mehrere mögliche Antworten und vergleicht sie miteinander. Aus den Antworten kann er dann die bestpassende Lösung auswählen. Diese Methode erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass du eine Antwort erhältst, die besonders gut formuliert und leicht verständlich ist.
Ein Beispiel für ein Self-Consisteny-Prompting ist:
„Erkläre die Blockchain-Technologie. Erzeuge mehrere Antworten und wähle die eindeutigste aus.“
Self-Consistency Prompting ist besonders sinnvoll, wenn du sicherstellen möchtest, dass die endgültige Antwort die bestmögliche ist. Sie reduziert also das Risiko, dass zufällige oder unlogische (falsche) Antworten gegeben werden, da „mehrheitsbasierte“ Lösungen gefunden werden, die durch mehrere unabhängige Gedankengänge bestätigt werden.
Diese Technik kann zeitaufwändig sein und hat einen erhöhten Speicherbedarf. Außerdem kann es passieren, dass valide, aber seltene Antworten übersehen werden.
Instruction-Prompting: Klare und präzise Anweisungen erhalten
Hier gibst du klare und präzise Anweisungen, um eine detaillierte Antwort zu erhalten. Dadurch erhöhst du die Genauigkeit der Antwort.
Ein Beispiel-Prompt lautet:
„Gib eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Wechseln eines Autoreifens.“
Instruction-Prompting ist sehr effektiv, wenn du detaillierte und genaue Informationen benötigst, da die Anweisungen präzise auf die Anforderungen abgestimmt sind.
Allerdings ist diese Technik auch wenig flexibel, da das Sprachmodell den strikten Anweisungen folgt – ohne zusätzliche Informationen oder alternative Ansätze.
Interactive Prompts: Interaktive Dialoge führen für eine tiefe Exploration
Hinter dieser Technik verbirgt sich eine Art Dialog in Form von Fragen und Antworten, indem du ChatGPT Rückfragen stellst und er so die Antwort nach und nach verfeinern oder erweitern kann. Damit erinnert diese Technik tatsächlich an ein Gespräch mit einem Menschen.
Ein Beispiel-Dialog in Form eines Prompts könnte so aussehen:
„Was sind die Vorteile von Solarenergie?“
Die Antwort enthält den Begriff „CO2-Emissionen“. Eine Rückfrage kann daher sein:
„Kannst Du mir den Begriff CO2-Emissionen näher erläutern?“
Dies erlaubt dir, die Antwort schrittweise zu verfeinern und tiefer in das Thema einzutauchen.
Interactive Prompts sind besonders nützlich, um eine tiefere und umfassendere Antwort zu erhalten, indem Du immer weiter nachfragst. Solange Du innerhalb eines Chat bleibst, behält ChatGPT alle Antworten „im Gedächtnis“.
Allerdings kann es manchmal passieren, dass er die Frage auf einen falschen Absatz bezieht. Auch hier hilft aber eine einfache Korrektur, ähnlich wie in einem Gespräch.
Role-Playing-Prompts: Expertenwissen simulieren
Bei Role-Playing Prompts versetzt du ChatGPT in eine bestimmte Rolle oder Persönlichkeit, um spezialisierte Antworten zu erhalten. Das kann zum Beispiel die eines Experten sein, aber auch eine Persönlichkeit.
Ein Beispiel:
„Du bist ein erfahrener UX-Designer. Erkläre, wie man ein benutzerfreundliches Dashboard gestaltet.“
Oder:
„Du bist Albert Einstein. Erkläre mir die Relativitätstheorie.“
Diese Technik kann helfen, spezialisierte und zielgerichtete Antworten aus einer ganz bestimmten Perspektive zu generieren. Sie ist besonders nützlich, wenn du Expertenwissen oder eine spezifische Sichtweise benötigst.
Die Ergebnisse können allerdings variieren, je nachdem, wie gut das Modell die vorgegebene Rolle „versteht“. Außerdem kann es auch vorkommen, dass das Modell zu sehr in der Rolle aufgeht und die Antworten übermäßig spezifisch oder weniger flexibel werden.
Contextual Prompting: Antworten auf spezifische Situationen zuschneiden
Bei dieser Technik stellst du dem Modell Kontext oder Hintergrundinformation bereit, bevor du die eigentliche Frage stellst.
Ein Beispiel dazu:
„Angenommen, du arbeitest für ein Start-up, das sich auf nachhaltige Mode spezialisiert. Welche Marketingstrategien würdest du empfehlen?“
Kontext kannst Du aber auch dadurch herstellen, dass du etwa eine PDF-Datei hochlädst und diese Informationen in der Antwort berücksichtigen lässt:
„Analyisiere das Geschäftsmodell im hochgeladenen PDF. Welche Marketingstrategie würdest Du empfehlen?“
Contextual Prompting führt oft zu Antworten, die sehr genau auf die spezifische Situation abgestimmt sind. Es ist besonders hilfreich, wenn die Frage mehrschichtig ist oder wenn der Kontext wichtig für die Antwort ist.
Allerdings erfordert es zusätzlichen Aufwand, um den relevanten Kontext bereitzustellen. Wenn der Kontext nicht präzise genug ist, kann dies zudem zu unklaren oder ungenauen Antworten führen.
Step-by-Step-Prompting: Komplexität reduzieren
Diese Technik zwingt das Sprachmodell, eine komplexe Aufgabe in sehr kleine, nachvollziehbare Schritte zu zerlegen.
Ein Beispiel:
„Erkläre Schritt für Schritt, wie man einen Newsletter für ein E-Commerce-Unternehmen erstellt, angefangen bei der Zielgruppendefinition bis hin zum Versand.“
Step-by-Step Prompting ist besonders nützlich für komplexe Aufgaben, die in klaren, aufeinander aufbauenden Schritten erledigt werden müssen. Es hilft dir, sicherzustellen, dass du keine wichtigen Details auslässt.
Manchmal können die Antworten sehr ausführlich sein, was bei weniger komplexen Aufgaben unnötig ist.
Reverse Prompting: Vom Ziel aus rückwärts planen
Hier gibst du dem Modell zuerst das gewünschte Endergebnis oder die Zielantwort und fragst dann, welche Eingaben oder Schritte notwendig sind, um dorthin zu gelangen.
Ein Beispiel:
„Wenn das Ziel ist, die Conversion-Rate eines Online-Shops zu erhöhen: Welche Maßnahmen sollten vorher getroffen werden?“
Reverse Prompting ist besonders hilfreich, wenn du versuchst, ein Ziel zu erreichen und den Weg dorthin rückwärts zu planen. Es kann neue Perspektiven eröffnen, indem es das Modell zwingt, den Prozess umzukehren und die notwendigen Schritte zu identifizieren.
Allerdings erfordert diese Technik ein genaues Verständnis des gewünschten Ergebnisses. Andernfalls können die Antworten möglicherweise zu allgemein sein.
Prompt Chaining: Schrittweise Problemlösung
Beim Prompt Chaining nutzt du eine Serie von Prompts, um komplexe Aufgaben Schritt für Schritt zu erledigen. Jeder Prompt baut auf der vorherigen Antwort auf.
Ein Beispiel könnte also sein, zunächst eine Datenanalyse etwa von Salesdaten anhand eine hochgeladenen csv-Datei durchzuführen und im nächsten Schritt auf Basis der Analyse Vorschläge für Verbesserungen der Verkaufszahlen zu machen.
Prompt Chaining ermöglicht es dir, komplexe Aufgaben in kleinere, handhabbare Teile zu zerlegen und das Modell schrittweise durch den Prozess zu führen. Es hilft dabei, tiefere Einblicke zu gewinnen, indem jede Antwort auf der vorherigen aufbaut.
Die Technik erfordert jedoch eine sorgfältige Planung, um sicherzustellen, dass jeder Schritt logisch auf den nächsten folgt.
Fazit
Die Wahl der richtigen Prompt-Technik kann den Unterschied zwischen einer oberflächlichen und einer hochrelevanten und damit wertvollen Antwort von ChatGPT ausmachen. Ob Zero-Shot, Few-Shot oder Chain of Thought – jede Technik hat ihre Stärken und Schwächen. Wie so oft gilt: Probieren geht über studieren. Probiere daher die verschiedenen Ansätze aus und finde heraus, welche Methode für deine spezifischen Anfragen am besten geeignet ist.
Quellen
