Prompt Engineering
Prompt Engineering
Einleitung
Prompt Engineering ist ein zentrales Konzept in der künstlichen Intelligenz, insbesondere im Umgang mit Sprachmodellen wie ChatGPT oder DALL·E. Es beschreibt die Technik, Eingaben (Prompts) so zu gestalten, dass sie optimale Ergebnisse von KI-Modellen liefern.
Dieser aiMOOC führt dich tief in das Thema ein. Du wirst lernen, was gutes Prompt Engineering ausmacht, welche Strategien es gibt und wie du selbst effektive Prompts für verschiedene Anwendungen entwickelst.
Grundlagen des Prompt Engineerings
Was ist ein Prompt?
Ein Prompt ist die Eingabe, die an ein KI-Modell gesendet wird, um eine Antwort zu erhalten. Prompts können in Form von Text, Bildern oder anderen Datenarten vorliegen.
Typen von Prompts:
- Einfacher Prompt: Eine kurze Frage oder Anweisung, z. B. „Was ist eine Demokratie?“
- Komplexer Prompt: Eine detaillierte Anweisung mit Kontext und Beispielen, z. B. „Erkläre das Konzept der Demokratie in einfachen Worten für ein 10-jähriges Kind.“
- Multimodaler Prompt: Kombination aus Text und Bild, z. B. „Beschreibe dieses Bild in fünf Sätzen.“
Die Bedeutung von gutem Prompt Engineering
Ein schlecht formulierter Prompt kann zu ungenauen oder unerwünschten Ergebnissen führen. Gutes Prompt Engineering verbessert:
- Die Genauigkeit der KI-Antworten
- Die Relevanz der generierten Inhalte
- Die Effizienz im Umgang mit KI-Tools
Strategien für effektive Prompts
Klarheit und Präzision
Prompts sollten klar und unmissverständlich formuliert sein. Beispiel:
Schlecht: „Erzähl mir was über Physik.“ Besser: „Erkläre das Konzept der Quantenmechanik in 100 Wörtern.“
Kontext und Beispiele geben
KI-Modelle liefern bessere Antworten, wenn sie mit ausreichend Kontext versorgt werden. Beispiel:
Ohne Kontext: „Schreibe eine Geschichte.“ Mit Kontext: „Schreibe eine Detektivgeschichte im Stil von Sherlock Holmes, die in London des 19. Jahrhunderts spielt.“
Rollen und Stile definieren
Ein KI-Modell kann in eine bestimmte Rolle versetzt werden. Beispiel:
„Du bist ein erfahrener Mathematik-Professor. Erkläre die Integralrechnung für Anfänger.“
Iteratives Testen
Gute Prompts entstehen oft durch wiederholtes Testen und Anpassen. Ein erster Entwurf kann optimiert werden, indem man die Antworten analysiert und den Prompt anpasst.
Interaktive Aufgaben
Quiz: Teste Dein Wissen
Was ist ein Prompt?
… (9 weitere Fragen folgen) …
Memory
Wichtig für präzisere AntwortenOptimierung von Eingaben für KIWiederholtes Anpassen des PromptsPrompt EngineeringKlarheitKontextIteratives TestenDefiniert die AntwortperspektiveRollenvergabeGrundprinzip effektiver Prompts
Kreuzworträtsel
| Waagrecht → | Senkrecht ↓ |
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LearningApps
Lückentext
Offene Aufgaben
Leicht
- Eigene Prompts erstellen: Formuliere 3 einfache und 3 komplexe Prompts zu einem Thema deiner Wahl.
- Prompt-Optimierung: Schreibe einen schlechten Prompt und verbessere ihn.
- Rollenvergabe: Versetze eine KI in verschiedene Rollen (z. B. Lehrer, Arzt, Historiker) und vergleiche die Antworten.
Standard
- KI-Experimente: Teste verschiedene Prompt-Varianten und dokumentiere die Unterschiede.
- Kontextanalyse: Untersuche, wie sich Kontext auf KI-Antworten auswirkt.
- Interaktive KI-Nutzung: Entwickle eine Lernaufgabe mit KI-Unterstützung.
Schwer
- Prompt-Engineering-Guide: Erstelle eine Anleitung für Anfänger.
- KI-generierte Inhalte: Entwickle ein kreatives Projekt mit KI-Unterstützung.
- Ethik und Verantwortung: Diskutiere die ethischen Aspekte von Prompt Engineering.
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Lernkontrolle
- Prompt-Analyse: Erkläre, warum ein bestimmter Prompt zu einer bestimmten KI-Antwort führt.
- Optimierungsstrategien: Entwickle Strategien zur Verbesserung eines Prompts.
- Transferleistung: Wende Prompt Engineering auf ein neues Themengebiet an.
- Vergleich KI-Modelle: Teste verschiedene KI-Modelle mit dem gleichen Prompt.
- Reflexion: Welche Herausforderungen siehst du im Prompt Engineering?
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