Studie stellt 26 Prinzipien zum Prompt-Engineering von Sprachmodellen vor
Wussten Sie, dass Sie KI für bessere Ergebnisse unter anderem belohnen oder bedrohen können?
Eine aktuelle Publikation der „Mohamed bin Zayed University of AI“ präsentiert 26 innovative Prinzipien zum Prompt-Engineering von Sprachmodellen. Diese Prinzipien zielen darauf ab, den Frage- und Prompting-Prozess zu optimieren und die Qualität der Antworten von Sprachmodellen wie LLaMA und GPT-3.5/4 signifikant zu verbessern.
Hintergrund und Zielsetzung
Die Studie untersucht, wie präzise und klar formulierte Eingabeaufforderungen die Effektivität von Sprachmodellen steigern können. Die Autor*innen betonen die Bedeutung von spezifischen und strukturierten Prompts, um qualitativ hochwertige und unvoreingenommene Antworten zu erhalten.
Wichtige Erkenntnisse
- Struktur und Klarheit: Integration der Zielgruppe in die Eingabeaufforderung.
- Spezifität und Information: Sicherstellung unvoreingenommener Antworten.
- Benutzerinteraktion: Modelle sollen Fragen stellen, um genaue Details zu erhalten.
- Inhalt und Sprachstil: Direkte und prägnante Formulierungen ohne Höflichkeitsfloskeln.
- Komplexe Aufgaben: Zerlegung in einfachere Schritte.
Relevanz für die Erwachsenenbildung
Die Prinzipien sind besonders relevant für Lehrende in der Erwachsenenbildung, die KI in verschiedenen Bereichen einsetzen. Korrektes Prompt-Engineering ist entscheidend, um gute Ergebnisse zu erzielen und die Nutzung von KI in Lehr-Lern-Prozessen zu optimieren.
Fazit
Die vorgestellten Prinzipien bieten eine wertvolle Grundlage für die effektive Nutzung von Sprachmodellen und tragen zur Verbesserung der Interaktion und Ausgabequalität bei.
Quelle: wb-web
veröffentlicht auf weiterbildung-mv.de
18.06.2025