Kompetenter KI-Dialog: fünf Strategien zur Verbesserung der Modellleistung

Die Kommunikation mit KI-Modellen ist zu einer alltäglichen Fähigkeit geworden. Ob Sie nun mit ChatGPT Dennoch ClaudeMit wirksamen Anweisungen kann die Qualität der Inhaltserstellung erheblich verbessert werden. ai startups Anthropic Kürzlich wurde ein Leitfaden für Prompt-Engineering veröffentlicht, der Strategien enthält, die für fast alle großen Chatbots auf dem Markt gelten.

Im Mittelpunkt dieses Leitfadens steht die Idee, die KI als einen talentierten neuen Kollegen zu betrachten, der nichts über Ihre spezifischen Anforderungen weiß. Je klarer die Kommunikation und je reichhaltiger der Kontext ist, desto besser wird die KI arbeiten. Im Folgenden finden Sie fünf wichtige Tipps, die Ihnen helfen, von der KI die Antworten zu erhalten, die Sie wirklich wollen.

Tipp 1: Die Anweisungen müssen klar sein

Vage Anweisungen führen nur zu vagen Antworten. Wenn Sie KI-Fragen stellen, müssen Sie klare, spezifische Anweisungen geben, die eine ineffektive Kommunikation drastisch reduzieren können.

Wirksame Anweisungen sollten Hintergrundinformationen über die Aufgabe enthalten, z. B. den Zweck des Endergebnisses, die Zielgruppe, für die es bestimmt ist, und das von Ihnen bevorzugte Format oder den Stil. Wenn die Anforderungen komplex sind, stellt die Verwendung von Aufzählungen oder nummerierten Listen sicher, dass die KI die Aufgabe in der erwarteten Reihenfolge und Art und Weise ausführt.

Stellen Sie die beiden folgenden Schreibstile einander gegenüber:

• Weniger effektiver Schreibstil::

  "Verwenden Sie keine geschwärzten Zahlen".

• Eine effektivere Art zu schreiben::

  "Bitte verwenden Sie daher keine geschwärzten Zahlen, da der Text-to-Speech-Dienst deren Aussprache nicht genau erkennen kann."

Die zweite Version ermöglicht es der KI, die Logik hinter den Befehlen zu verstehen, indem sie das "Warum" erklärt, damit sie die Aufgabe besser ausführen kann.

Tipp 2: Geben Sie Referenzbeispiele an

Die Bereitstellung von Beispielen ist ein wirksames Mittel, um die Genauigkeit und Konsistenz der KI-Ausgabe zu verbessern. Diese Technik, die als "few-shot prompting" bekannt ist, ermöglicht es der KI zu lernen und zu imitieren, indem sie bestimmte Eingabe- und Ausgabeformate zeigt.

Andere Begriffe im Zusammenhang mit "Beispieltipps" sind:

• Null-Schuss-EingabeaufforderungBietet keine Beispiele und verlässt sich bei der direkten Beantwortung von Fragen vollständig auf das vortrainierte Wissen des KI-Modells. Geeignet für einfache Aufgaben mit gesundem Menschenverstand.
• One-shot PromptingBeispiel für die Unterstützung der KI beim Verstehen von Aufgaben, die eine spezifischere Anleitung erfordern oder zu Mehrdeutigkeit neigen.
• Few-shot PromptingGeben Sie zwei oder drei gut gestaltete Beispiele für komplexe Aufgaben, bei denen bestimmte Muster festgelegt werden müssen, z. B. dass die KI in einem bestimmten Stil schreiben oder Informationen in einem bestimmten Format extrahieren soll.

Um das Beispiel optimal nutzen zu können, empfiehlt es sich, XML-Tags (wie <example> im Gesang antworten </example>) umhüllt den Inhalt des Beispiels deutlich und hilft der KI, zwischen Anweisungen und Verweisen zu unterscheiden.

Tipp Nr. 3: Geben Sie der KI Zeit zum "Denken"!

Bei komplexen Aufgaben, die logisches Denken, Analyse oder Problemlösung erfordern, kann die Frage nach einer endgültigen Antwort dazu führen, dass die KI Fehler macht. In diesem Fall sollte sie durch eine schrittweise Analyse geführt werden.

Die Technologie, die als Chain of Thought (CoT) bekannt ist, wird im Jahr 2022 vom Google Brain Das haben Forscher der University of California, Berkeley, vorgeschlagen. Sie fanden heraus, dass große Sprachmodelle, die "Schritt für Schritt" denken und den Denkprozess demonstrieren müssen, bevor sie eine endgültige Antwort geben, ihre Genauigkeit bei logischen, mathematischen und mehrstufigen Denkaufgaben deutlich verbessern.

Im Folgenden finden Sie Tipps für die Anwendung der Gedankenkette auf drei verschiedenen Ebenen:

• Grundlegende Tipps::

  Verfassen Sie eine E-Mail, in der Sie einen Spender um Unterstützung bitten. Denken Sie Schritt für Schritt, bevor Sie den Stift zu Papier bringen.

• Geführtes Denken::

  Schreiben Sie eine E-Mail... Bevor Sie den Stift zu Papier bringen, überlegen Sie sich Folgendes: 1. Analysieren Sie, welche Botschaften bei den Spendern aufgrund ihrer Geschichte auf Resonanz stoßen. 2. Kombinieren Sie diese Botschaften, um zu überlegen, welche Aspekte unseres diesjährigen Programms sie ansprechen könnten. 3. Schreiben Sie schließlich auf der Grundlage Ihrer Analyse die E-Mail.

• Strukturiertes Denken (empfohlen)::

  existieren <thinking> Vervollständigen Sie die folgenden Überlegungen auf den Registerkarten: 1. Analysieren Sie die Geschichte des Spenders... 2. Denken Sie über die Anziehungskraft des Projekts nach.... Dann, innerhalb der <email> Verfassen Sie auf der Registerkarte eine personalisierte E-Mail, die Ihre Analyse enthält.

Structured Thinking trennt den Denkprozess der KI vollständig von der endgültigen Antwort, so dass der Benutzer die Logik der KI leicht überprüfen kann, während die Ausgabe sauber und aufgeräumt bleibt.

In dem von Anthropic veröffentlichten Leitfaden wird betont, dass wirksame Cueing-Techniken für gängige KI-Modelle wie Claude, ChatGPT und andere funktionieren.

Tipp 4: Der KI eine Rolle zuweisen

Die Zuweisung einer bestimmten Rolle an die KI, z. B. "der Leiter der Rechtsabteilung eines Fortune-500-Unternehmens mit zwei Jahrzehnten Erfahrung" oder "ein Werbeexperte, der sich auf das Schreiben viraler Marketingtexte spezialisiert hat", ist eine Abkürzung zur Verbesserung ihrer Leistung.

Diese Role Prompting-Technologie verwandelt die KI von einem generalistischen Assistenten in einen domänenspezifischen Experten. Role Prompting ist besonders effektiv, wenn es um Spezialaufgaben wie juristische Analysen oder Finanzmodellierung geht.

Zum Beispiel, wenn AI eine Software-Lizenzvereinbarung analysieren soll:

• AI ohne ZeichenSie kann nur pauschal antworten, dass das Abkommen "kein großes Problem zu sein scheint".
• AI erhält die Rolle des "Senior Law Clerk"Sie sind in der Lage, versteckte Risikoklauseln in Verträgen zu erkennen und darauf hinzuweisen, dass sie das Unternehmen möglicherweise Millionen von Dollar kosten können.

Durch die Festlegung von Rollen ist es auch leicht möglich, den Tonfall und den Wortlaut der KI zu standardisieren, so dass sie den Erwartungen besser gerecht wird.

Tipp Nr. 5: Erlauben Sie der KI, mit "Ich weiß es nicht" zu antworten.

KI-Modelle können manchmal "Unsinn reden", ein Phänomen, das als "Halluzination" bekannt ist. Der einfachste und wirksamste Weg, dies zu minimieren, besteht darin, der KI ausdrücklich zu gestatten, mit "Ich weiß nicht" zu antworten, wenn sie sich bei ihren Anweisungen unsicher ist.

Dies mag wie eine einfache Maßnahme erscheinen, aber es verringert die Wahrscheinlichkeit, dass die KI Informationen erfindet, um die Antwort auszufüllen, erheblich.

Darüber hinaus können die folgenden Maßnahmen ergriffen werden, um das Risiko von Halluzinationen bei der Bearbeitung von dokumentenspezifischen, auf Fragen und Antworten basierenden Aufgaben weiter zu verringern:

1. Erst zitieren, dann antworten.Der KI muss vor der Beantwortung der Frage die entsprechende Passage aus den bereitgestellten Unterlagen genau zitieren.
2. Kennzeichnung der Quelle des ZitatsKI muss jede Aussage im generierten Inhalt mit der Quellennummer oder der Herkunft, die sie zitiert, kennzeichnen.
3. Obligatorische SelbstüberprüfungKI: Weist die KI an, jede These nach der Erstellung einer Antwort erneut zu überprüfen. Wenn keine unterstützenden Zitate gefunden werden können, muss die Darstellung zurückgezogen werden.

Es ist wichtig zu betonen, dass diese Technologien das Risiko zwar wirksam verringern, aber nicht vollständig ausschalten können. Die manuelle Überprüfung von Schlüsselinformationen bleibt ein unverzichtbarer Schritt für Inhalte, die wichtige Entscheidungen betreffen.