Künstliche Intelligenz hat sich in verschiedenen Bereichen als unverzichtbares Werkzeug etabliert, von der Automatisierung von Aufgaben bis zur Analyse großer Datenmengen. Damit diese Technologie jedoch effizient funktioniert, ist es unerlässlich, durch eine sogenannte Eingabeaufforderung präzise und qualitativ hochwertige Anweisungen zu geben.
Erinnern wir uns daran, dass sich dieses Konzept auf die in der IA gegebenen Indikationen bezieht um eine Antwort zu generieren oder eine bestimmte Aufgabe auszuführen. Tatsächlich dient es als Anreiz, die bereitgestellten Informationen zu verarbeiten und ein Ergebnis zu erzielen, das den Absichten des Benutzers entspricht.
Eingabeaufforderungen sind in den Modellen, die sich auf die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) konzentrieren, von wesentlicher Bedeutung. wo sie unter anderem zum Starten von Gesprächen, zum Generieren von Texten, zum Lösen von Fragen verwendet werden. Klarheit ist entscheidend für die Genauigkeit und Relevanz der generierten Antworten.
Dies ist bei generativen KI-Systemen der Fall wie ChatGPT, Gemini, DALL-E, Midjourney oder Stable Diffusiondie die Möglichkeit, vielfältige Inhalte wie Texte, Bilder, Dokumente und mehr zu erstellen, revolutioniert haben.
Hier sind einige Tricks um das Unterrichtsangebot der künstlichen Intelligenz zu optimierenwie ist der Fall von:
- Zero-Shot- und One-Shot-Eingabeaufforderungen: Diese Eingabeaufforderungen sind ideal, um spezifische und schnelle Antworten zu erhalten und sind vergleichbar mit Abfragen in Web-Suchmaschinen oder digitalen Assistenten. Sie ermöglichen es Ihnen, spezifische Informationen anzufordern, ohne einen umfassenden Kontext angeben zu müssen.
- Wiederherstellungsaufforderungen (Abruf): Diese Art von Aufforderung umfasst die Bereitstellung einer grundlegenden Eingabe und die Anforderung einer ausführlicheren Antwort. Wenn Sie beispielsweise ausgehend von einem bestimmten Absatz nach einem ausführlichen Artikel zu einem verwandten Thema fragen, können Sie detaillierte und spezifische Inhalte generieren.
- 5W-Methode: Die Verwendung des 5W-Ansatzes (Wer, Was, Wann, Wo, Warum) in einer Eingabeaufforderung ermutigt die KI, umfangreiche und gründliche Dokumente zu einem bestimmten Thema zu erstellen und bietet so eine klare und detaillierte Struktur, um ein Problem umfassend zu untersuchen.
- Zusammenfassung der Eingabeaufforderungstypen: Diese Modalität besteht darin, die KI aufzufordern, umfangreiche Informationen in besser handhabbare Formate zu verdichten. Durch das Hinzufügen einer bestimmten Rolle und die Detaillierung des Kontexts können die Ergebnisse noch präziser und für den beabsichtigten Zweck nützlicher sein.
Der Prozess des Schreibens von a prompt Bargeld beinhaltet:
- Definieren Sie klare Ziele: Bevor Sie mit der Arbeit mit KI beginnen, ist es wichtig, sich konkrete Ziele für das zu setzen, was Sie erreichen möchten. Dies trägt dazu bei, die Anstrengungen zu bündeln und gezieltere Anweisungen bereitzustellen, die es der KI erleichtern, Aufgaben zu verstehen und effizient auszuführen.
- Stellen Sie Qualitätsdaten bereit: Künstliche Intelligenz nutzt die empfangenen Daten, um zu lernen und Entscheidungen zu treffen. Es ist von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass diese Daten relevant, genau und von hoher Qualität sind. Das bedeutet, alle fehlerhaften oder irrelevanten Daten zu eliminieren und sicherzustellen, dass der Datensatz so repräsentativ wie möglich für das zu lösende Problem ist.
- Verwendung einer klaren und spezifischen Sprache: Um KI zu unterrichten, ist es wichtig, eine präzise und eindeutige Sprache zu verwenden. Anweisungen sollten klar und direkt sein und die Verwendung von nicht standardmäßigem Jargon vermeiden, den die KI möglicherweise nicht erkennt oder falsch interpretiert.
- Iteratives Training: Das Erlernen dieser Technologie ist kein Prozess, der auf einmal abgeschlossen wird. Es erfordert eine kontinuierliche und iterative Schulung, bei der die erzielten Ergebnisse überprüft und die bereitgestellten Anweisungen oder Daten auf der Grundlage der während des Prozesses identifizierten Fehler oder Verbesserungsbereiche angepasst werden.
- Variabilität einbeziehen: Um sicherzustellen, dass künstliche Intelligenz gut verallgemeinert werden kann und in verschiedenen Szenarien adäquat funktioniert, ist es wichtig, sie anhand einer Vielzahl von Beispielen zu trainieren. Dazu gehören unterschiedliche Datentypen, Problembedingungen und Befehlsformen, um die KI möglichst vielen Situationen auszusetzen.
- Teile und herrsche: Wenn das zu lösende Problem komplex ist, kann es sinnvoll sein, es in kleinere, besser überschaubare Aufgaben zu unterteilen. Dadurch kann die KI effizienter trainiert werden und sich auf spezifische Probleme konzentrieren, die, einmal einzeln gelöst, zur Lösung des größeren Problems beitragen.
