Im dynamischen Feld der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere im Bereich der Large Language Models (LLMs) wie GPT-3.5 und dessen Nachfolger, spielen Prompting-Methoden eine zentrale Rolle, um präzise und nützliche Antworten zu generieren. Diese Methoden ermöglichen eine effizientere Interaktion mit KI-Modellen und verbessern die Ergebnisqualität bei verschiedenen Aufgaben. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die verschiedenen Prompting-Methoden.
Zero-Shot Prompting
Bei Zero-Shot Prompts wird das Modell ohne vorherige Beispiele direkt aufgefordert, eine Antwort zu geben. Aufgrund des Trainings mit umfangreichen Datensätzen, verfügen LLMs wie ChatGPT oft über die Fähigkeit, Aufgaben im „Zero-Shot“-Modus zu bewältigen. Zero-Shot Prompting eignet sich besonders für generelle Anfragen, bei denen das Modell auf sein breites, vortrainiertes Wissen zurückgreifen kann.
Beispiel Zero-Shot:
Eingabe: Was ist Fasching?
Ausgabe: Fasching, auch bekannt als Karneval oder Fastnacht, ist eine traditionelle Feierzeit vor der christlichen Fastenzeit, gekennzeichnet durch bunte Umzüge, Kostüme und Volksfeste, die gesellschaftliche Normen temporär außer Kraft setzen.
Trotz der mitunter bemerkenswerten Fähigkeiten von LLMs bei Aufgabenstellungen ohne Beispiele, zeigen sich ihre Grenzen bei Aufgaben, die einen hohen Entscheidungsspielraum aufweisen, wie das folgende Beispiel zur Erstellung eines Blogbeitrags zeigt:
Beispiel:
Eingabe: Verhalte dich wie ein KI-Experte und verfasse einen Blogbeitrag zum Thema KI und Projektmanagement.
Ausgabe: Die Synergie von KI und Projektmanagement: Eine Revolution in der Arbeitswelt
Als KI-Experte bin ich stets fasziniert von den unendlichen Möglichkeiten, die sich durch die Integration Künstlicher Intelligenz (KI) in verschiedene Bereiche eröffnen. In diesem Blogbeitrag möchte ich die spannende Verbindung zwischen KI und Projektmanagement erkunden und aufzeigen, wie diese beiden Bereiche gemeinsam die Arbeitswelt revolutionieren können. […]
Durch diesen Zero-Shot Prompt bekommt man zwar eine Antwort, jedoch traf das Sprachmodell eigenständig die Entscheidung aus der ICH-Perspektive zu schreiben, zudem lässt bereits der Einstieg vermuten, dass der Text recht generisch wird. Dies ist nicht weiter verwunderlich, da nur sehr wenig Angaben zum gewünschten Ergebnis gemacht und dem Sprachmodell viele inhaltliche Entscheidungen überlassen wurden. Ein Ergebnis, das die eigenen Erwartungen besser erfüllt, ist durch einen One-Shot Prompt zu erreichen.
One-Shot Prompting
Beim One-Shot bzw. Few-Shot Prompting werden Beispiele des gewünschten Ergebnisses präsentiert. Dies dient dazu, dem Sprachmodell ein bestimmtes Konzept oder eine gewünschte Vorgehensweise aufzuzeigen. Abhängig vom spezifischen Einsatzgebiet können dies ein Beispiel (One-Shot) oder mehrere Beispiele (Few-Shot) sein.
Im folgenden Beispiel wird die Aufgabenstellung „Verfasse einen Blogbeitrag zum Thema KI und Projektmanagement“ in einen One-Shot Prompt umgewandelt.
Beispiel One-Shot:
Eingabe: Als KI-Experte, nutze das folgende Beispiel als Inspiration, um einen Blogbeitrag zum Thema "KI und Projektmanagement" zu verfassen. Konzentriere dich darauf, wie KI-Technologien Projektmanagementprozesse verbessern können, indem du spezifische Anwendungsfälle und Vorteile hervorhebst.
Ausgabe: In einem jüngst durchgeführten Projekt hat ein Technologieunternehmen KI-Tools verwendet, um seine Projektmanagement-Abläufe zu optimieren. Durch den Einsatz von KI-basierten Projektmanagement-Tools konnten sie die Effizienz der Teamkommunikation steigern, Risiken besser einschätzen und den Projektfortschritt in Echtzeit verfolgen. Dies führte zu einer deutlichen Reduzierung von Verzögerungen und Budgetüberschreitungen.
Aufgabe:
Verwende das obige Beispiel als Inspiration, um deinen eigenen Blogbeitrag zu schreiben. Dein Beitrag sollte die folgenden Punkte umfassen:
- Einführung in die Rolle der KI im Projektmanagement.
- Beschreibung spezifischer KI-Tools und -Technologien, die in Projektmanagementprozessen eingesetzt werden können.
- Diskussion der Vorteile, die KI für Projektmanagement bietet, einschließlich Effizienzsteigerung und Risikominimierung.
- Abschließende Gedanken darüber, wie KI die Zukunft des Projektmanagements formen könnte.
Durch das One-Shot Prompting können auch neue Begrifflichkeiten wie Fantasiewörter eingeführt werden:
Eingabe: Der „Kalile“ ist ein süßes Hefegepäck. Ein Satz, der das Wort "Kalile" verwendet, ist: Am Nachmittag essen wir gerne in unserer Kaffeepause ein Stück Kalile.
„wibike“ bedeutet, dass etwas sehr laut ist. Nenne ein Beispiel für einen Satz, der das Wort "wibike" enthält.
Ausgabe: Das Feuerwerk war so wibike, dass man es noch im nächsten Dorf hören konnte.
Man sieht, selbst wenn im Beispiel das Fantasiewort ein Nomen war und das neue Fantasiewort ein Adjektiv ist, setzt das Modell das Wort richtig im neuen Satz ein, da es durch das Beispiel die gewünschte Vorgehensweise gelernt hat.
Few-Shot Prompting
Beim Few-Shot-Prompting werden zwei bis drei Beispiele genutzt, um dem Sprachmodell die Handhabung von Pfadabhängigkeiten oder komplexeren Konzepten zu illustrieren.
In dem folgenden Beispiel können mithilfe eines Few-Shot Prompts die Verbesserungsmöglichkeiten eines Onlineshops identifiziert werden.
Beispiel Few-Shot:
Eingabe: Ziel: Identifiziere Verbesserungsmöglichkeiten für einen Onlineshop anhand von Beispielen.
Format: Liste von Verbesserungsvorschlägen mit kurzer Erklärung.
Ausgabe:
Produktbilder: Verbessere die Qualität und Vielfalt der Produktbilder. Hochauflösende Bilder aus verschiedenen Winkeln und in Anwendungssituationen helfen Kunden, sich ein besseres Bild vom Produkt zu machen.
Kundenbewertungen: Implementiere ein System für Kundenbewertungen und -rezensionen. Echte Kundenfeedbacks erhöhen das Vertrauen in die Produkte und helfen anderen Kunden bei der Kaufentscheidung.
Suchfunktion: Optimiere die Suchfunktion mit Filteroptionen und Auto-Vervollständigung. Eine leistungsfähige Suche verbessert das Einkaufserlebnis, indem Kunden schnell und effizient das finden, wonach sie suchen.
Aufgabe: Basierend auf den oben genannten Beispielen, identifiziere drei weitere Verbesserungsmöglichkeiten für einen Onlineshop. Beschreibe jede Verbesserung und erkläre, wie sie das Kundenerlebnis verbessern würde.
Fazit
Prompting-Methoden sind ein wesentliches Werkzeug, um die Interaktion mit Large Language Models zu optimieren und die Qualität der generierten Antworten zu verbessern. Durch den Einsatz von Zero-Shot, One-Shot und Few-Shot Prompts kann die Effizienz und Präzision der KI bei einer Vielzahl von Aufgaben signifikant gesteigert werden. Während Zero-Shot Prompts sich für generelle Anfragen eignen, bieten One-Shot und Few-Shot Prompts zusätzliche Flexibilität und Präzision bei spezifischeren Anforderungen.
Die Wahl der richtigen Prompting-Methode hängt somit stark vom Kontext der Anfrage und den spezifischen Bedürfnissen des Nutzers ab. Indem man die unterschiedlichen Methoden ausprobiert und für sich selbst weiter verfeinert, können Anwender die Potenziale von KI-Modellen voll ausschöpfen.
Wir wünschen viel Spaß und Erfolg beim Ausprobieren der unterschiedlichen Prompting Methoden.
Quellen:
https://arxiv.org/pdf/2109.01652.pdf
https://www.promptingguide.ai/de/techniques
https://arxiv.org/abs/2005.14165