Mit Magie zum guten Prompt

OpenAI hat das Akronym LLM in die öffentliche Wahrnehmung gebracht. Seitdem sitzt die Welt der kreativen Schreiber, Marketing-Fachpersonen sowie alle Wissensarbeitenden vor den drei Buchstaben, wie das Kaninchen vor der Schlange. Und es zeigt sich, dass vielen Menschen nicht klar ist, was die Maschine kann. 

ChatGPT und Co fragen nach einer Eingabe, um aus dem grossen Datensatz im Hintergrund die richtigen Antworten zu liefern. Das nennt sich Prompt. Doch die Ergebnisse, die die künstliche Intelligenz (KI) ausgibt, sind oft unbefriedigend. Denn je nach Eingabe kommt etwas anderes raus.¹ Also ist Promptdesign gefragt. ²

«Wat is en Dampfmaschin?»³

Wie in dem Film «Die Feuerzangenbowle» mit Heinz Rühmann der Lehrer die Frage nach der Dampfmaschine stellt, müssen wir uns die Fragen nach dem LLM stellen. Man kann sich ein LLM wie ein extrem umfassendes und intelligentes Tagebuch mit Milliarden von Eintragungen vorstellen. Stellt man ihm eine Frage oder eine Aufgabe – über den oben erwähnten Prompt, öffnet dieses Tagebuch seine Seiten und sucht nach ähnlichen Situationen oder Antworten, die es bereits gesehen hat.⁴ 

Dies erfolgt via neuronale Netze sowie Algorithmen wie dem Attention-Mechanismus und dem Transformer-Architektur. Durch sie erstellt das LLM eine schlüssige Antwort aus den relevantesten Informationen im trainierten Datenset. Basierend auf statistischen Berechnungen erzeugt es die wahrscheinlichsten Textsequenzen, um die Eingabe des Benutzers zu interpretieren und zu ergänzen. Und das zeigt: Wer das Falsche bestellt, bekommt das falsche geliefert.

Die Magie hinter den Prompts

Stellen wir uns also vor, LLMs sind wie magische Schreibmaschinen. Du gibst ihnen einen Satz und sie spucken eine Antwort aus, die dem Kontext des Satzes entspricht. Je besser der Prompt formuliert ist, desto präziser und qualitativ hochwertiger ist die Antwort.⁵ Für einen guten Prompt benötigt man eigentlich nicht viel.⁶ Hier sind einige Prinzipien, die man beachten sollte.⁷

• Klarheit und Präzision: Formuliere die Eingabe klar und präzise, mach klar, was Du erwartest. Zum Beispiel:
  Schlecht: „Erzähle mir etwas über Hunde.“
  Besser: Beschreibe die verschiedenen Rassen von Hunden und ihre charakteristischen Eigenschaften.
• Relevanz: Dein Prompt sollte relevant zum gewünschten Ergebnis sein. Vermeide unnötige Informationen oder Fragen, die vom Hauptthema ablenken. Zum Beispiel:
  Schlecht: „Was denkst du über den Klimawandel und die Artenvielfalt in den Ozeanen?“
  Besser: „Analysiere die Auswirkungen des Klimawandels auf die Artenvielfalt in den Ozeanen.“
• Spezifisch: Sei spezifisch in deinen Anweisungen. Zum Beispiel:
  Schlecht: „Erzähle mir etwas über Autos.“
  Besser: „Vergleiche die Leistung und Effizienz von Elektroautos im Vergleich zu herkömmlichen Benzinautos.“

Ebenfalls sinnvoll: 

• Struktur: Mit Leerzeilen oder in «##» eingebettete Überschriften kann ein Prompt strukturiert werden. Das hilft, um zu dokumentieren, welche Prompts gute Ergebnisse lieferten und an welchen Stellschrauben man gedreht hat.
• Qualität: Sag der LLM, welche Art von Text herauskommen soll. «Erkläre es für einen Laien» oder «formuliere den Text humorvoll» können ganz unterschiedliche Ergebnisse liefern.

Es zeigt sich also: Promptdesigns ist eine Mischung aus Kreativität, Präzision und ein wenig Magie der LLM. ⁸⁹¹⁰

Hinweis: Es lohnt sich, die bezahlten Versionen von etwa ChatGPT zu verwenden. Die Ergebnisse sind deutlich besser, als etwa bei GPT 3.5.

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1. Professor Ethan Mollick hat es in seinem Blog sehr schön beschrieben, dass Prompts nicht immer gleich gut funktionieren: https://www.oneusefulthing.org/p/captains-log-the-irreducible-weirdnessn
   «There is no single magic word or phrase that works all the time, at least not yet. You may have heard about studies that suggest better outcomes from promising to tip the AI or telling it to take a deep breath or appealing to its “emotions” or being moderately polite but not groveling. And these approaches seem to help, but only occasionally, and only for some AIs.“ ↩︎
2. OpenAI hat einen Guide erstellt, den ich recht gut finde: https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering ↩︎
3. Eines der berühmtesten Zitate aus dem Film «Die Feuerzangenbowle» https://de.wikipedia.org/wiki/Die_Feuerzangenbowle_(1944) von 1944: https://youtu.be/6T-WR2I0gx4?si=Xrd7qTAUafr-E5xT ↩︎
4. Etwas wissenschaftlicher formuliert gibt es hier eine noch für den Laien nachvollziehbare Definition: https://www.techtarget.com/whatis/definition/large-language-model-LLM ↩︎
5. Diese Studie zeigt, dass geringfügige Modifikationen in den Aufforderungen, einschliesslich «positivem Denken“, die Leistung von LLMs bei Mathematikaufgaben deutlich beeinflussen können. https://arxiv.org/pdf/2402.10949.pdf ↩︎
6. Das ist leider nicht ganz richtig. Gute LLM Arbeit mit Prompt benötigt einiges an Arbeit, wie hier bei Anthropic beschrieben. Oder in den Anleitungen direkt: https://docs.anthropic.com/claude/docs/intro-to-prompting und https://colab.research.google.com/drive/1SoAajN8CBYTl79VyTwxtxncfCWlHlyy9?utm_source=pocket_saves#scrollTo=NTOiFKNxqoq2 ↩︎
7. Dieses Paper gibt strukturiert und basierend auf einigen Tests gute Hinweise, um Prompts zu schreiben: https://arxiv.org/pdf/2312.16171.pdf ↩︎
8. Ethan Mollick hat ein paar Prompts mit seinen Studierenden entwickelt, die spezifische Aufgaben lösen sollen. Wie in (1) gesagt, nicht immer funktioniert das auch so: https://www.moreusefulthings.com/instructor-prompts ↩︎
9. Vielleicht hift dem ein oder anderen auch ein Tool, um Prompts zu schreiben. Dann schaut mal hier: https://promptperfect.jina.ai ↩︎
10. Das Forbes Magazin (Paywall) hat einige Prompts für LinkedIn zusammengestellt. Spannende Sache: https://www.forbes.com/sites/jodiecook/2023/11/16/linkedin-made-easy-5-chatgpt-prompts-to-make-powerful-connections/ ↩︎