{"id":5496,"date":"2023-06-29T11:44:29","date_gmt":"2023-06-29T16:44:29","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=5496"},"modified":"2024-06-02T10:50:27","modified_gmt":"2024-06-02T15:50:27","slug":"wie-man-das-verstandnis-durch-prompt-engineering-kodiert","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/de\/how-to-encode-understanding-through-prompt-engineering\/","title":{"rendered":"Wie man Verst\u00e4ndnis durch Prompt Engineering kodiert"},"content":{"rendered":"<p><u><img decoding=\"async\" title=\"Wie man Verst\u00e4ndnis durch Prompt Engineering kodiert\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/How-to-Encode-Understanding-Through-Prompt-Engineering.png\" alt=\"Wie man Verst\u00e4ndnis durch Prompt Engineering kodiert\" width=\"6912\" height=\"3456\"><\/u>Stellen Sie sich vor, Sie erstellen ein Computerprogramm. Als Architekt der digitalen Welt programmieren Sie nicht nur Funktionen, sondern kodieren auch das Verst\u00e4ndnis, indem Sie ein virtuelles Ger\u00fcst f\u00fcr die Interaktion mit den Benutzern auf eine bestimmte Art und Weise erstellen. Diese Vorstellung von der Erstellung eines Programms ist nicht allzu weit von dem entfernt, was in der modernen konversationellen KI geschieht, wenn wir Prompt Engineering betreiben. Prompt... <a href=\"http:\/\/skimai.com\/de\/was-ist-sofortengineering\/\">schnelles Engineering<\/a>.<\/p>\n<p><\/p>\n<\/p>\n<p>Prompt Engineering mit gro\u00dfen Sprachmodellen (LLMs) wie <a href=\"https:\/\/openai.com\/blog\/chatgpt\">ChatGPT<\/a> und <a href=\"https:\/\/bard.google.com\">Googles Barde<\/a> ist ein wesentlicher, aber oft \u00fcbersehener Aspekt dieser leistungsstarken KI-Werkzeuge. Er ist so etwas wie die B\u00fchne f\u00fcr einen KI-gest\u00fctzten Dialog, der dem Gespr\u00e4ch mit den Computern eine erste Richtung gibt. Wenn Sie mit einem LLM in Kontakt treten, ist Ihre erste Aufforderung Ihr erster Schritt in die weite Landschaft der M\u00f6glichkeiten, die diese Modelle bieten. Auf diese Weise k\u00f6nnen Sie Erwartungen festlegen, das Gespr\u00e4ch lenken und vor allem die Antwort der KI gestalten.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>In diesem Blog befassen wir uns mit der Macht der Eingabeaufforderungstechnik und der Bedeutung der Kodierung eines typischen Beispiels, einer Denkweise und m\u00f6glicher Antworten in Ihren ersten Eingabeaufforderungen. Das Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr kann Nutzern helfen, Token zu sparen, ihren KI-Assistenten zu konditionieren und besser zu wissen, was m\u00f6glich ist. Genau wie die fr\u00fchen nicht-visuellen Computerprogramme kann ein gut ausgearbeiteter Prompt als Kompass dienen, der in dem riesigen Meer der KI-gest\u00fctzten Konversation die richtige Richtung weist.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Inhalts\u00fcbersicht<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Inhaltsverzeichnis umschalten\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Umschalten auf<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/how-to-encode-understanding-through-prompt-engineering\/#The_Power_of_Encoding_a_Typical_Example\" >Die Macht der Kodierung eines typischen Beispiels<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/how-to-encode-understanding-through-prompt-engineering\/#Influencing_the_Way_of_Thinking_Guiding_AI_through_Prompts\" >Beeinflussung der Denkweise: AI durch Prompts leiten<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/how-to-encode-understanding-through-prompt-engineering\/#The_Initial_Prompt_as_a_User_Guide_Setting_the_Stage_for_Interaction\" >Die Eingabeaufforderung als Benutzerhandbuch: Die B\u00fchne f\u00fcr die Interaktion bereiten<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/how-to-encode-understanding-through-prompt-engineering\/#Encoding_Expertise_into_AI\" >Kodierung von Fachwissen in KI<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Power_of_Encoding_a_Typical_Example\"><\/span><strong>Die Macht der Kodierung eines typischen Beispiels<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, jemandem ein neues Konzept beizubringen. Was tun Sie? Sie k\u00f6nnten die Idee in abstrakten Begriffen erkl\u00e4ren, aber h\u00f6chstwahrscheinlich werden Sie ein typisches Beispiel anf\u00fchren, um das Konzept zu veranschaulichen. Ein Beispiel liefert den Kontext, beleuchtet das Abstrakte und macht das Unbekannte vertraut. Wenn es um k\u00fcnstliche Intelligenz geht, insbesondere im Bereich der Souffleurtechnik, gilt dasselbe Prinzip.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Wenn wir in unserer ersten Aufforderung ein typisches Beispiel nennen, vermitteln wir der KI eine klare Vorstellung davon, was wir wollen. Dies ist besonders wertvoll, wenn es um die Bearbeitung komplexer Anfragen oder Aufgaben geht. Nehmen wir ein Szenario, in dem unsere KI bei der Erstellung eines Gesch\u00e4ftsvorschlags helfen soll. Statt einer vagen Anweisung wie \"Entwirf einen Gesch\u00e4ftsvorschlag\" k\u00f6nnen wir ein typisches Beispiel geben: \"Entwerfen Sie ein Gesch\u00e4ftsangebot, das demjenigen \u00e4hnelt, das wir letztes Jahr f\u00fcr ABC Corp. erstellt haben. Hier kodieren wir ein typisches Beispiel in die erste Aufforderung und geben der KI eine klare Richtung vor.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" title=\"230628 Codierung eines Beispiels in der ersten Aufforderung\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/230628-Encoding-an-Example-in-Your-Initial-Prompt.png\" alt=\"230628 Codierung eines Beispiels in der ersten Aufforderung\" width=\"1200\" height=\"627\"><\/p>\n<p>Der Schl\u00fcssel dazu ist die Spezifit\u00e4t. Indem wir der KI ein konkretes Beispiel vorgeben, mit dem sie arbeiten kann, erh\u00f6hen wir die Chancen, die gew\u00fcnschte Ausgabe zu erhalten. Au\u00dferdem hilft uns diese Methode, Token zu sparen - jedes Wort oder jede Information, die wir in der Eingabeaufforderung angeben, verwendet einen Bruchteil der gesamten Token, die dem Modell zur Verf\u00fcgung stehen. Mit einem klaren Beispiel k\u00f6nnen wir eine pr\u00e4zisere Antwort mit weniger Token erhalten, was die Gesamteffizienz der Interaktion erh\u00f6ht.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Indem wir unseren KI-Assistenten auf diese Weise anleiten, bringen wir ihn dazu, unsere Anforderungen besser zu verstehen, genau wie ein Programmierer ein Computerprogramm konditioniert. Dies verbessert nicht nur das Benutzererlebnis, sondern erweitert auch unser Verst\u00e4ndnis dessen, was mit Prompt Engineering m\u00f6glich ist.<\/p>\n<p>Denken Sie daran, dass die St\u00e4rke einer gut strukturierten Eingabeaufforderung nicht nur in den darin enthaltenen Informationen liegt. Die St\u00e4rke eines gut strukturierten Prompts liegt nicht nur in den enthaltenen Informationen, sondern auch in der Art und Weise, wie er Beispiele nutzt, um das Verst\u00e4ndnis und die Aktionen der KI zu steuern<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Influencing_the_Way_of_Thinking_Guiding_AI_through_Prompts\"><\/span><strong>Beeinflussung der Denkweise: AI durch Prompts leiten<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Als Menschen werden wir stark von unserer Umgebung, unseren Erfahrungen und den Informationen, die wir konsumieren, beeinflusst, die unsere Denkweise lenken. In \u00e4hnlicher Weise werden KI-Modelle wie ChatGPT und Google Bard von den Aufforderungen beeinflusst, die wir ihnen geben.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>\u00dcber <a href=\"http:\/\/skimai.com\/de\/personas-im-prompt-engineering\/\">sorgf\u00e4ltiges und durchdachtes Sofortengineering<\/a>k\u00f6nnen wir die \"Denkweise\" der KI beeinflussen und sie dazu bringen, Antworten zu geben, die unseren Bed\u00fcrfnissen oder Erwartungen n\u00e4her kommen. Es geht jedoch nicht nur darum, einen klaren Befehl oder eine Reihe von Anweisungen zu geben. Es geht darum, die Essenz eines Denkprozesses oder eines Gedankengangs in der Eingabeaufforderung zu erfassen.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" title=\"230628 Beeinflussung der Denkweise von ChatGPT\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/230628-Influencing-ChatGPT-Way-of-Thinking.png\" alt=\"230628 Beeinflussung der Denkweise von ChatGPT\" width=\"1200\" height=\"627\">&nbsp;<\/p>\n<p>Nehmen wir zum Beispiel an, wir m\u00f6chten, dass die KI ein mathematisches Problem l\u00f6st. Anstatt direkt nach der L\u00f6sung zu fragen, k\u00f6nnten wir die KI anleiten, die Schritte zur Probleml\u00f6sung zu demonstrieren. Eine Aufforderung wie \"F\u00fchren Sie mich wie ein Mathenachhilfelehrer durch die Schritte zur L\u00f6sung dieser Gleichung...\" kann die Antwort der KI erheblich beeinflussen und eine schrittweise L\u00f6sung hervorrufen, die die Denkweise eines Nachhilfelehrers nachahmt.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Dieser Ansatz gibt der KI nicht nur einen klaren Weg vor, dem sie folgen soll, sondern er bringt auch den Nutzer dazu, mit der KI auf eine strukturiertere, effizientere und kontextbezogenere Weise zu interagieren. Dies erm\u00f6glicht eine tiefere, nuanciertere Interaktion zwischen dem Nutzer und der KI.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Prompt Engineering erm\u00f6glicht es uns, den Entscheidungsprozess der KI strategisch zu beeinflussen. Wir k\u00f6nnen unser Verst\u00e4ndnis der KI-Mechanik nutzen, um ihre \"Denkweise\" und damit die von ihr erzeugten Ergebnisse zu beeinflussen. Es ist jedoch wichtig, sich daran zu erinnern, dass die Pr\u00e4zision des Outputs oft ein direktes Spiegelbild der Durchdachtheit des Inputs ist.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Auf diese Weise geht es bei der Gestaltung einer Eingabeaufforderung weniger darum, zu befehlen, als vielmehr darum, zu f\u00fchren. Wir sind nicht mehr nur Benutzer, die mit einer Schnittstelle interagieren. Stattdessen werden wir zu Mitgestaltern in einem fortlaufenden Dialog mit der KI, indem wir ihre \"Denkweise\" aktiv beeinflussen, um w\u00fcnschenswertere Antworten hervorzurufen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Initial_Prompt_as_a_User_Guide_Setting_the_Stage_for_Interaction\"><\/span><strong>Die Eingabeaufforderung als Benutzerhandbuch: Die B\u00fchne f\u00fcr die Interaktion bereiten<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Stellen Sie sich vor, Sie bekommen ein neues Ger\u00e4t mit zahlreichen Tasten, Kn\u00f6pfen und Bildschirmen in die Hand gedr\u00fcckt, aber ohne Bedienungsanleitung. Der Prozess, die Funktionen der einzelnen Elemente herauszufinden, kann entmutigend, wenn nicht sogar frustrierend sein. In \u00e4hnlicher Weise kann die Interaktion mit KI-Modellen wie ChatGPT oder Google Bard aufgrund der Breite ihrer potenziellen Anwendungen zun\u00e4chst \u00fcberw\u00e4ltigend erscheinen.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>An dieser Stelle kommt die Eingabeaufforderung ins Spiel. Im Bereich der KI-Interaktion kann eine anf\u00e4ngliche Eingabeaufforderung eine \u00e4hnliche Funktion wie ein Benutzerhandbuch erf\u00fcllen, indem sie dem Benutzer eine Anleitung zu den M\u00f6glichkeiten gibt. Sie hilft dabei, den Benutzer zu konditionieren, indem sie ihm einen Fahrplan f\u00fcr seine Interaktion mit der KI gibt. Es ist wie ein Auftakt, der den Ton f\u00fcr die nachfolgende Konversation angibt.<\/p>\n<p><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" title=\"230628 Warum ist die erste Aufforderung wichtig?\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/230628-Why-is-the-Initial-Prompt-Important.png\" alt=\"230628 Warum ist die erste Aufforderung wichtig?\" width=\"1200\" height=\"627\"><\/p>\n<p>Nehmen wir an, wir verwenden ein KI-Modell f\u00fcr die Erstellung von Inhalten. Eine gut formulierte erste Aufforderung k\u00f6nnte etwa so aussehen: \"Stellen Sie sich vor, Sie sind ein Reiseschriftsteller, der einen Artikel \u00fcber die besten Caf\u00e9s in Paris verfasst. Beginnen Sie Ihren Artikel mit einer anschaulichen Beschreibung eines charmanten Caf\u00e9s an der Seine.\" Dies lenkt die KI nicht nur auf die gew\u00fcnschte Aufgabe, sondern setzt auch eine Erwartung an den Nutzer hinsichtlich der Art der Antwort, die erzeugt werden kann.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Die anf\u00e4ngliche Eingabeaufforderung als Anleitung f\u00fcr den Benutzer zu verwenden, hilft auch dabei, Token zu sparen. Wenn der Benutzer von Anfang an genau wei\u00df, wie er mit der KI interagieren soll, kann er pr\u00e4zisere Fragen stellen oder bessere Anleitungen geben, so dass weniger Token ben\u00f6tigt werden.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Dieser strategische Einsatz der ersten Eingabeaufforderung kann die Benutzererfahrung erheblich verbessern und die KI-Interaktion intuitiver und lohnender machen. Sie ist wie die visuelle Schnittstelle eines Computerprogramms; sie hilft den Nutzern, sich in den F\u00e4higkeiten der KI zurechtzufinden und f\u00f6rdert eine effizientere und angenehmere Nutzung.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Letztendlich ist die erste Aufforderung viel mehr als nur die erste Nachricht. Sie ist ein m\u00e4chtiges Werkzeug, das, wenn es richtig eingesetzt wird, das Potenzial unserer Interaktionen mit KI maximieren kann. Sie ist der Ausgangspunkt, die Benutzerf\u00fchrung und der Schl\u00fcssel zu einer lohnenderen KI-Erfahrung.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Encoding_Expertise_into_AI\"><\/span><strong>Kodierung von Fachwissen in KI<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>In dem Ma\u00dfe, in dem wir die Feinheiten gro\u00dfer Sprachmodelle entschl\u00fcsseln, wird klar, dass die Entwicklung von Eingabeaufforderungen nicht nur eine technische Anforderung ist, sondern ein grundlegendes Werkzeug, um unsere Denkweise in k\u00fcnstliche Intelligenz zu kodieren. Egal, ob es sich um eine einfache Erinnerung oder einen umfassenden Leitfaden handelt, der anf\u00e4ngliche Prompt dient als Eckpfeiler der Mensch-KI-Interaktion und definiert die Grenzen und M\u00f6glichkeiten der Konversation.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Durch den effektiven Einsatz der anf\u00e4nglichen Eingabeaufforderung k\u00f6nnen wir ein typisches Beispiel daf\u00fcr kodieren, wie die KI reagieren sollte, die Denkweise des Benutzers formen und die Antworten der KI steuern. Diese Praxis steigert die Effizienz der KI-Interaktion erheblich, indem sie Token einspart und den Nutzer auf das Gespr\u00e4ch vorbereitet, wodurch die Kluft zwischen den menschlichen Erwartungen und den F\u00e4higkeiten der KI \u00fcberbr\u00fcckt wird.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>In der Entwicklung der KI ist es wichtig, die wesentliche Rolle des anf\u00e4nglichen Prompts als Werkzeug zum Leiten, Lehren und Kommunizieren mit KI zu erkennen. Wenn wir uns die n\u00e4chste Welle von KI-Fortschritten vorstellen, k\u00f6nnen wir den bescheidenen Anfangsprompt als Schl\u00fcsselwerkzeug bei der Gestaltung der Zukunft von KI im Dialog betrachten.<\/p>\n<p>Promptes Engineering ist viel mehr als nur ein Ausgangspunkt - es ist eine Kunst und eine Wissenschaft, die, wenn sie beherrscht wird, das volle Potenzial der KI freisetzen kann.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Imagine creating a computer program. As an architect of the digital realm, you&#8217;re not just coding functionality; you&#8217;re encoding understanding, crafting a virtual framework to interact with users in a specific way. This image of crafting a program isn&#8217;t too far from what&#8217;s done in modern conversational AI when we engage in prompt engineering. 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