Vielleicht kennst du den Spruch: wer dumm fragt, erhält eine dumme Antwort. Und genau das trifft auf die Bedienung von Large Language Modells  (LLMs) zu. Nichts ist im Umgang mit LLMs wesentlicher als Prompting, d. h. eine ordentliche und nachvollziehbare Eingabeaufforderung. Im Folgenden schauen wir uns die Faktoren an, die einen guten Prompt ausmachen:

1. Grundlegende Struktur
Jede Interaktion mit einem LLM kann in zwei wesentliche Parameter unterteilt werden:

• Ziel: Was erwartest du von einem LLM? Das kann alles sein: vom Schreiben eines Berichts bis zur Ideenfindung für ein Start-up. Das Ziel ist die Richtung, in die wir uns bewegen wollen, und diese Richtung sollte so präzise und eindeutig wie möglich definiert werden, um Missverständnisse zu vermeiden.

• Kontext: Die weiterführenden Details, die das Ziel in einen Zusammenhang stellen. Wenn wir ein Ziel angeben, dann ist es umso wichtiger, den Kontext zu formulieren, denn ein Ziel ohne Kontext ist wie ein Kapitän auf einem Schiff ohne Crew. Der Kontext hilft dem Sprachmodell zu navigieren und relevante und genaue Antworten zu generieren.

• Beispiel:

  • Ziel: Schreibe eine 500 Wörter lange Kurzgeschichte.
• • Kontext: Über eine 29-jährige Frau, die in der Fußgängerzone einen Lottoschein findet.
• • Der endgültige Prompt: „Schreib eine 500 Wörter lange Kurzgeschichte (präzises Ziel), über eine 29-jährige Frau, die in der Fußgängerzone einen Lottoschein findet (Kontext).”Die Prompt-Formel beläuft sich auf die Definition eines (präzisen) Ziels, und einen Kontext, aus dem das Ziel entsteht.

2. Prompts formulieren
Um die Qualität der Antworten zu maximieren, sollten folgenden Richtlinien befolgt werden

• Spezifisch sein: Gib klar und deutlich an, was du benötigst.
  • Schlechter Prompt: „Erzähle mir etwas über Bäume."
• • Guter Prompt: „Erkläre mir den Prozess der Photosynthese, sodass es auch ein neunjähriges Kind versteht.”

• Kontext: Je mehr Details du in deinen Prompt integrierst, desto besser ist der Output.
  • Schlechter Prompt: „Schreibe einen Bericht."
• • Guter Prompt: „Schreibe einen Bericht über die Auswirkungen des Surveillance Kapitalismus auf das Verhalten von Konsument:innen. Betrachte negative- aber auch positive Aspekte.”

• Klare Sprache: Vermeide komplexe Sätze und mehrdeutige Begriffe.
• • Schlechter Prompt: „Gib mir ein paar Informationen über Künstliche Intelligenz.”
• • Guter Prompt: „Gib mir einen Überblick über die aktuellen Anwendungsmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz beim Programmieren mit Python.”

• Vermeide zu viele Informationen: Der Kontext ist zwar wichtig, aber zu viele Informationen können ein LLM verwirren.
• • Schlechter Prompt: „Schreibe einen Artikel. Der Artikel sollte die Geschichte, die verschiedenen Arten, den Einsatz, die Vorteile, die Nachteile und die Zukunft von Solarenergie in verschiedenen Branchen, darunter Marketing, behandeln.”
• • Guter Prompt: „Schreibe einen Artikel über den effektiven Nutzen von Solarenergie für eine Privatperson.”

3. Follow-up Prompts
Durch Follow-up Prompts können die Antworten von LLMs präzisiert werden:

• Unklarheiten erörtern: Wenn eine Antwort unklar ist, bitte das Sprachmodell um eine bessere Erläuterung des Problems.
  • Beispiel: „Ich verstehe den Begriff ‘Verschlimmbesserung’ nicht, erkläre mir in einfacher Sprache, was genau damit gemeint ist.”
• Verlange mehr Details.
  • Beispiel: „Nenne Beispiele für Unternehmen, die umweltfreundlich wirtschaften, und wie genau diese Unternehmen das anstellen.”
• Auf früheren Antworten aufbauen: Nutzen Sie die schon bekannten Informationen, um weitere Fragen zu stellen oder auch generieren zu lassen.
• • Beispiel: „Welche Auswirkungen hat joggen auf meine Gesundheit?”
• • Beispiel: „Wie oft in der Woche sollte ich joggen gehen?”
• • Beispiel: „Kann ich die genannten Auswirkungen auch durch andere Aktivitäten hervorrufen, da ich nicht gerne jogge?”
• • Beispiel: „Welche weiteren Fragen könnten noch wesentlich sein, um mich mit dem Thema Joggen und Gesundheit tiefgehend auseinanderzusetzen?”

Fazit: Wer einen guten Prompt schreiben möchte, der sollte ein klares Ziel und einen umfassenden Kontext angeben. Sei spezifisch und frage klug nach, denn wer dumm fragt, dem wird gegebenenfalls auch dumm geantwortet.

Autor:innen:
Text: Manuel Hettler

Lektorat: Jenifer Becker

Zitation
Manuel Hettler: Prompting leichtgemacht. In: AI-Labkit https://ai-labkit.de/schreiben/?post=prompting-leichtgemacht