Regeln zur Prompterstellung
Faustregeln für Prompts (Kurzform)
- Verwende das neueste Modell: Nutze immer das aktuelle Modell, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
- Bitte das Modell, eine Rolle oder Persona zu übernehmen: Dies hilft dem Modell, spezifischere und relevantere Antworten zu liefern.
- Setze Anweisungen an den Anfang der Eingabeaufforderung und verwende ### oder """, um die Anweisung und den Kontext zu trennen: Eine klare Struktur erleichtert dem Modell das Verständnis.
- Sei so spezifisch, beschreibend und detailliert wie möglich über den gewünschten Kontext, das Ergebnis, die Länge, das Format, den Stil usw.: Je mehr Informationen du bereitstellst, desto präziser kann das Modell antworten.
- Formuliere das gewünschte Ausgabeformat anhand von Beispielen: Beispiele geben dem Modell eine klare Vorstellung davon, was du erwartest.
- Beginne mit Zero-Shot, dann Few-Shot. Wenn keines von beiden funktioniert, dann Feinabstimmung: Diese Methode hilft, die besten Ergebnisse zu erzielen.
- Reduziere "flauschige" und ungenaue Beschreibungen: Präzise und klare Anweisungen sind effektiver.
- Sag nicht nur, was nicht getan werden soll, sondern auch, was getan werden soll: Positive Anweisungen sind oft hilfreicher.
- Bei der Codegenerierung - Verwende "führende Wörter", um das Modell in Richtung eines bestimmten Musters zu lenken: Dies ist besonders bei der Programmierung nützlich.
- Die Anweisung „Gehe dabei Schritt für Schritt vor“ hilft der KI, besser zu strukturieren: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung verbessert die Verständlichkeit und Genauigkeit.
- Lass die KI „Markdown“ verwenden, um zu gestalten: Dies hilft bei der Strukturierung und Lesbarkeit der Antworten.
- Einen neuen Chat zu starten, kann sehr hilfreich sein: Ein neuer Anfang kann oft Klarheit und bessere Ergebnisse bringen.
- Prompts in englischer Sprache liefern bessere Ergebnisse: Englisch ist oft die bevorzugte Sprache für KI-Modelle.
- Keine personenbezogenen Daten: Vermeide die Eingabe sensibler Informationen.
Varianten des Shot Promting
- Zero-Shot Prompting: Dem Modell werden keine Beispiele gezeigt.
- One-Shot Prompting: Dem Modell wird ein Beispiel gezeigt.
- Few-Shot Prompting: Dem Modell werden mehrere Beispiele gezeigt
Chain-of-Thought (CoT) Prompting: Eine Art Gedankenkette. Diese Art des Promptings funktioniert sowohl mit Zero-Shots als auch mit Few-Shots. Ein Beispiel für das CoT Prompting wäre die folgende Anweisung, bei der du herausfinden möchtest, welcher Kontinent flächenmäßig der größte ist:
- Eingabe 1: Liste alle Kontinente der Erde auf.
- Eingabe 2: Vergleiche die Flächen der einzelnen Kontinente.
- Eingabe 3: Identifiziere den flächenmäßig größten Kontinent[1]
- ↑ Autor im Sinne der CC-BY-SA 4.0 - Lizenz ist Dirk Ledwig