Die wichtigesten Regeln beim Prompten

Nachdem wir uns im ersten Teil unserer Serie mit den verschiedenen Arten von KI beschäftigt, im zweiten Teil einen näheren Blick auf die generative KI und ihre Besonderheiten geworfen, im dritten Teil die verschiedenen Modelle betrachtet und im vierten Teil erfahren haben, welche Eigenschaften von Sprachmodellen wir beim Prompten im Hinterkopf haben müssen, geht es in diesem Teil um die Prompting-Praxis.

Prompten ist einfach und schwer zugleich. Einfach, weil wir "nur" formulieren müssen, was wir wollen. Schwer, weil wir präzise formulieren müssen, was wir wollen. Und das ist manchmal komplizierter als gedacht.

Wenn du promptest, mache dir immer klar, dass du es mit einem brillanten Gegenüber zu tun hast, der weder dich noch deine Gepflogenheiten, deine Art zu kommunizieren oder deine Expertise kennt. Um die Brillanz zum Vorschein zu bringen, ist es wichtig, dem Sprachmodell genau zu sagen, was du willst.

Die fünf Regeln des Prompting

Doch was bedeutet präzise in diesem Fall? Es gibt ein paar wesentliche Regeln, die dich zu einem guten Prompt führen:

•  Sei klar, direkt und detailliert: 
  • Liefere kontextbezogene Informationen, zum Beispiel, wofür du die Antwort benötigst, für wen die Antwort relevant ist, oder welches das Gesamtziel ist, das du mit deiner Frage verfolgst.
  • Gib an, in welcher Form du die Antwort erwartest, ob es ein Fließtext sein soll, eine nummerierte Liste, eine Tabelle oder ein anderes Format.
  • Strukturiere deine Frage und gib dadurch vor, wie die Aufgabe zu erledigen ist, die du dem Sprachmodell gibst.
• Few-shot Prompting: Was kompliziert und technisch klingt, ist schnell erklärt. Mit Beispielen hilfst du dem Sprachmodell deine Erwartungen zu verstehen. Sie helfen dir, mögliche falsche Interpretationen deiner Anweisung zu vermeiden, eine bestimmte Struktur der Antwort oder einen Stil vorzugeben und auch komplexere Aufgaben lösen zu lassen. Dabei sollten deine Beispiele möglichst ähnlich zu deiner aktuellen Frage oder Aufgabe sein. Falls dir bewusst ist, welche Fehlinterpretationen dein Prompt auslösen könnte, kannst du sie vermeiden, indem du dafür ein Beispiel lieferst.
• Chain of thought: Bring das Sprachmodell dazu "zu überlegen", das heißt, eine Aufgabe zu analysieren und in mehreren kleinen Schritten zu erledigen. Diese Technik eignet sich vor allem für Recherchen, Analysen und Aufgaben die Mathematik oder logisches Denken involvieren. Du kannst das Sprachmodell direkt auffordern, eine gestellte Aufgabe Schritt für Schritt zu erledigen. Noch bessere Ergebnisse erhältst du, wenn du die Schritte selbst vorgibst, beispielsweise beschreibst, welche Schritte es gibt und wie sie zu erledigen sind.
• Gib dem Sprachmodell eine Rolle: Das hast du bestimmt schon oft gelesen und es steht häufig an erster Stelle, dem Sprachmodell eine Rolle zuzuweisen. Es ist nur dann nötig, wenn sich die Rolle nicht automatisch aus der Frage ergibt. Wenn du zum Beispiel den Schreibstil von jemandem nachahmen oder das Sprachmodell aus der Position eines bestimmten Spezialisten antworten soll, dann gib ihm eine Rolle.
• Strukturiere deinen Prompt: Ein Prompt ist ein Text und sollte auch so strukturiert werden. Teile deinen Prompt in verschiedene Abschnitte und teile jeweils mit, was in den Abschnitten steht. Während du in einem normalen Text Überschriften formulieren würdest, reicht bei einem Prompt ein Begriff aus. Wenn du dem Sprachmodell Beispiele liefern möchtest, dann schreibe "Beispiel 1:", "Beispiel 2:" etc. davor.

Wenn du diese Regeln beim Prompten beachtest und im Hinterkopf behältst, wie du am besten Halluzinationen vermeidest, wirst du schnell Erfolge erzielen.

Und wenn das Sprachmodell nicht das liefert, was du erwartest, hilft es auch, denselben Prompt noch einmal abzusenden. Wir haben gelernt, dass generative KI nicht deterministisch ist. Das können wir beim Prompten zu unseren Gunsten nutzen.