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Ein Anfängerleitfaden für ChatGPT Prompt Engineering

Entdecke, wie du ChatGPT dazu bringst, dir die gewünschten Ergebnisse zu liefern, indem du ihm die nötigen Inputs gibst.
Aktualisierte 16. Jan. 2025  · 6 Min. Lesezeit

ChatGPT, entwickelt von OpenAI, ist ein leistungsstarkes Tool, das für verschiedene Anwendungen eingesetzt wird, darunter Chatbots, Inhaltserstellung und Kundenservice. Seine Stärke liegt darin, auf der Grundlage der empfangenen Aufforderungen einen menschenähnlichen Text zu erstellen. In diesem Tutorial werden wir uns mit der Kunst und Wissenschaft des Prompt-Engineerings beschäftigen - dem Erstellen präziser und effektiver Prompts, um die besten Antworten von chatGPT zu erhalten.

Wir haben uns entschieden, uns auf das ChatGPT Prompt Engineering zu konzentrieren, weil es eine wichtige Fähigkeit bei der Arbeit mit Sprachmodellen ist. Wenn du verstehst, wie du wirksame Aufforderungen formulieren kannst, erhältst du genauere, gezieltere und nützlichere Antworten. Schau dir unseren Kurs Einführung in ChatGPT an, um dich mit den Grundlagen des Tools vertraut zu machen.

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ChatGPT verstehen

Bevor wir uns mit dem Prompt-Engineering beschäftigen, sollten wir verstehen, was ChatGPT ist und wie es funktioniert. ChatGPT ist ein Transformator-basiertes Modell, das maschinelles Lernen nutzt, um Text zu produzieren. Es wurde mit einer Vielzahl von Internettexten und anderen Ressourcen trainiert, weiß aber nicht genau, welche Dokumente in der Trainingsmenge enthalten waren.

So funktioniert ChatGPT

ChatGPT erzeugt Text, indem es das nächste Wort in einem Satz vorhersagt. Er tut dies mehrmals, um vollständige Sätze zu bilden. Bei der Eingabe "Die Sonne ist..." könnte sie zum Beispiel das nächste Wort als "scheinend" oder "aufgehend" vorhersagen .

Das zu verstehen, ist der Schlüssel zum Prompt-Engineering: Du steuerst im Wesentlichen die Vorhersagen des Modells. Lies unseren Leitfaden " Was ist ChatGPT ", um besser zu verstehen, wie das große Sprachmodell funktioniert.

Was ist ein ChatGPT-Prompt?

Ein ChatGPT-Prompt ist eine Eingabe oder Abfrage an das Modell, um eine Antwort zu erzeugen. Sie dient als Leitfrage oder Anweisung, die den Inhalt des erstellten Textes bestimmt. Wirksame Aufforderungen sind klar, prägnant und bieten genügend Kontext, um ChatGPT die gewünschte Antwort zu entlocken.

Grundlagen des chatGPT Prompt Engineering

Prompt-Engineering ist die Kunst, Prompts zu erstellen, die ChatGPT effektiv anweisen, die gewünschte Ausgabe zu erzeugen. Es geht darum, das Verhalten des Modells zu verstehen und die Eingaben zu optimieren, um die Reaktionen des Modells zu steuern.

Startpunkt

Nehmen wir an, wir wollen, dass GPT-4 einen kurzen Bericht zur Datenanalyse erstellt. Wir könnten mit der Aufforderung beginnen: "Erstellen Sie einen Bericht zur Datenanalyse." Auch wenn dies zu einer vernünftigen Antwort führt, können wir es weiter optimieren.

Eine effektivere Aufforderung könnte lauten:

"Beschreibe als Datenanalyst/in den Prozess, den du befolgen würdest, um einen Datensatz mit Verkaufsdaten für ein Einzelhandelsgeschäft zu analysieren. Bitte nimm die Schritte auf, um Verkaufstrends im Laufe der Zeit zu untersuchen, die umsatzstärksten Produkte zu identifizieren und die Verkaufsleistung nach Region für das letzte Quartal zu bewerten."

ChatGPT prompt engineering at work

ChatGPT prompt engineering at work

Diese überarbeitete Aufforderung ist spezifisch; sie legt eine Rolle fest (Datenanalyst) und umreißt die erforderlichen Informationen, was zu einem effektiveren Ergebnis führt. Er weist GPT-4 an, den Datensatz nicht nur zusammenzufassen, sondern auch Verkaufstrends, Top-Produkte und regionale Leistungen zu analysieren, um die Analyse zu erweitern.

Grundsätze der effektiven Prompttechnik

Ein effektives Prompt-Engineering ist wichtig, um von KI-Modellen wie ChatGPT möglichst genaue und relevante Antworten zu erhalten. Wenn du ein paar wichtige Grundsätze befolgst, kannst du die Qualität und den Nutzen der erstellten Inhalte verbessern. Hier sind die wichtigsten Grundsätze, die du beachten solltest:

Klarheit

Die Aufforderung sollte klar definieren, was das Modell tun soll. Vermeide Zweideutigkeit. Verwende zum Beispiel statt "Erzähl mir etwas über Hunde" die Formulierung "Beschreibe ausführlich die Eigenschaften, das Verhalten und die Pflege von Haushunden".

Context

ChatGPT antwortet auf den unmittelbaren Kontext der Aufforderung. Deshalb ist es wichtig, einen klaren Kontext zu schaffen. Zum Beispiel die Aufforderung "Übersetze den folgenden englischen Text ins Französische: 'Hallo, wie geht's?'" liefert klare Zusammenhänge und Anweisungen.

Präzision

Präzise Aufforderungen führen zu präzisen Antworten. Wenn du zum Beispiel eine Liste willst, frage gezielt danach: "Nenne die 10 bevölkerungsreichsten Länder der Welt."

Rollenspiel

ChatGPT ist gut für Rollenspiele geeignet. Du kannst ihm eine Rolle zuweisen, um seine Reaktionen zu steuern: "Erkläre als Historiker die Bedeutung des amerikanischen Bürgerkriegs."

Wie man chatGPT-Prompts für Data Science-Szenarien schreibt

Wenden wir unsere Prinzipien an, um Aufforderungen für Data-Science-Szenarien zu erstellen und sicherzustellen, dass sie klar, kontextbezogen und präzise sind und gelegentlich Rollenspiele beinhalten.

Szenario 1: Datenbereinigung

Prompt: "Beschreibe als Datenwissenschaftlerin oder Datenwissenschaftler den Prozess der Bereinigung eines Datensatzes, bevor er für die Analyse verwendet wird. Dazu gehören Schritte wie der Umgang mit fehlenden Daten, der Umgang mit Ausreißern und die Normalisierung von Daten."

Diese Aufforderung ist klar, präzise und liefert den Kontext. Es legt eine Rolle für chatGPT (einen Datenwissenschaftler) fest und fragt speziell nach Schritten der Datenbereinigung, um eine detaillierte Antwort zu erhalten.

Szenario 2: Erklärung des Modells für maschinelles Lernen

Prompt: "Erkläre einem Anfänger als Experte für maschinelles Lernen das Konzept von 'Random Forest', einschließlich seiner Grundprinzipien, Vorteile und gängigen Anwendungsfälle."

Auch hier geht es um Klarheit, Präzision und Kontext. Das Rollenspielelement leitet ChatGPT dazu an, auf eine bestimmte Weise zu reagieren. Die Erwähnung von "Anfänger" stellt sicher, dass die Erklärung einfach und leicht zu verstehen ist.

Szenario 3: Technik der Datenvisualisierung

Prompt: Erkläre als Experte für Datenvisualisierung das Konzept und den Prozess der Erstellung eines "Box and Whisker Plot" in der Datenanalyse. Dazu gehört auch der Zweck und wie man ihn interpretiert.

Diese Aufforderung ist effektiv, denn sie verdeutlicht die erwartete Komplexität und die spezifischen Aspekte, die in der Antwort behandelt werden müssen. Sie gibt auch die Rolle von chatGPT vor und bestimmt die Tiefe und den Ton der Erklärung.

Szenario 4: Einen Lebenslauf schreiben

Prompt: "Als Karrierecoach, der sich auf Data Science spezialisiert hat, kannst du eine Schritt-für-Schritt-Anleitung erstellen, wie man einen effektiven Lebenslauf für eine Stelle als Data Scientist schreibt. Füge Abschnitte wie persönliche Informationen, Zusammenfassung, Fähigkeiten, Erfahrung, Ausbildung und Projekte hinzu."

Diese Aufforderung sorgt für Klarheit, Präzision und Kontext, während sie eine Rolle für ChatGPT festlegt. Die Angabe der Abschnitte, die enthalten sein sollen, leitet die Antwort so, dass sie alle wesentlichen Teile des Lebenslaufs eines Datenwissenschaftlers abdeckt.

Debuggen von ChatGPT-Eingabenaufforderungen

Manchmal bringen selbst gut formulierte Aufforderungen nicht das gewünschte Ergebnis. In solchen Fällen ist es sinnvoll, die Eingabeaufforderung zu debuggen.

Anpassen des Tons und der Formalität

Wenn die Ausgabe zu formell oder leger ist, kannst du den Tonfall durch Anweisungen wie "Erkläre es mir, als wäre ich fünf" oder "Schreibe einen formellen Bericht über..." lenken.

Feinschliff an den Details

Passe die Aufforderung entsprechend an, wenn die Ausgabe zu vage oder zu detailliert ist. Füge Wörter wie "kurz" oder "ausführlich" hinzu, um die Länge und Tiefe der Antwort zu bestimmen.

ChatGPT soll menschlicher klingen

Um ChatGPT menschlicher klingen zu lassen, solltest du Elemente der natürlichen Sprache und Gesprächsanweisungen einbauen. Hier sind einige Strategien:

  • Verwende Gesprächsanregungen: Es kann hilfreich sein, die Aufforderungen in einer unterhaltsamen Weise zu formulieren. Du könntest zum Beispiel statt "Nenne die Vorteile von Sport" sagen: "Kannst du mir einige der Vorteile von regelmäßigem Sport nennen?"
  • Schließe einen emotionalen Ton ein: Wenn du einen emotionalen Kontext hinzufügst, fühlen sich die Antworten menschlicher an. Zum Beispiel: "Ich bin niedergeschlagen. Kannst du uns ein paar aufmunternde Gedanken über die Vorteile von Sport mitteilen?"
  • Lege die Personalisierung fest: Wenn du deine Antwort personalisierst und Sätze wie "Ich glaube" oder "Meiner Erfahrung nach" einfügst, klingt sie glaubwürdiger. Zum Beispiel: "Meiner Erfahrung nach verbessert regelmäßiger Sport nicht nur die körperliche Gesundheit, sondern steigert auch das geistige Wohlbefinden."

Experimentieren und iterieren

Scheue dich nicht, mit Aufforderungen zu experimentieren und sie zu wiederholen. Manchmal können leichte Umformulierungen oder zusätzliche Anweisungen zu deutlich besseren Ergebnissen führen. Wenn du mehr über ChatGPT-Aufforderungen für Data Science erfahren möchtest, schau dir unseren umfassenden ChatGPT-Spickzettel mit über 60 Aufforderungen für Data Science-Aufgaben an.

In unserem ChatGPT-Spickzettel findest du weitere datenwissenschaftliche Aufgabenstellungen.

In unserem ChatGPT-Spickzettel findest du weitere datenwissenschaftliche Aufgabenstellungen.

Schlussgedanken

Promptes Engineering ist eine wichtige Fähigkeit bei der Arbeit mit ChatGPT. Dazu ist es notwendig, das Verhalten des Modells zu verstehen und Aufforderungen zu formulieren, die klar, kontextbezogen, präzise und manchmal auch rollenbezogen sind. Mit etwas Übung kannst du die Kunst des Prompt-Engineerings beherrschen und das volle Potenzial von ChatGPT ausschöpfen.

Denke daran, dass es wichtig ist, genau zu wissen, was das Modell tun soll und wie es es tun soll. Experimentiere mit verschiedenen Strukturen und Anweisungen und lerne aus den Ergebnissen, um deine Aufforderungen zu verbessern.

Dieses Tutorial ist der Beginn deiner Reise in die ChatGPT Prompt Engineering. Je weiter du dich mit dem Thema beschäftigst, desto mehr Techniken und Feinheiten wirst du entdecken, die dir helfen, effektive Prompts für jedes Szenario zu entwickeln.

Wenn du noch mehr lernen möchtest, solltest du dir diese Ressourcen ansehen:

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Chat GPT Prompt Engineering FAQs

Was ist ChatGPT Prompt Engineering?

Beim chatGPT-Prompt-Engineering geht es darum, die Eingabeaufforderungen so zu gestalten, dass sie die Antworten des KI-Modells steuern. Die Art und Weise, wie eine Frage oder eine Aussage formuliert wird, kann einen erheblichen Einfluss auf die vom Modell zurückgegebenen Informationen haben.

Warum ist Sofortengineering wichtig?

Die Qualität und Relevanz der Antwort des Modells hängt oft davon ab, wie die Aufforderung formuliert ist. Gut formulierte Aufforderungen können dazu beitragen, dass das Modell genauere und nützlichere Antworten gibt.

Welche Tipps gibt es für ein effektives ChatGPT Prompt Engineering?

  • Sei konkret. Wenn die Aufforderung vage ist, kann es sein, dass das Modell nicht die gewünschten Informationen liefert. Versuche, so viele relevante Details wie möglich anzugeben.
  • Verwende das richtige Format. Wenn du möchtest, dass das Modell einen Text in einem bestimmten Stil oder Format (z. B. ein Gedicht oder eine Liste) erzeugt, gib dies in deiner Eingabeaufforderung an.
  • Frag nach den Gründen dafür. Wenn du die Argumentation des Modells verstehen willst oder eine ausführlichere Antwort möchtest, kannst du das Modell bitten, seine Antwort zu erklären.

Wie geht ChatGPT mit zweideutigen Aufforderungen um?

ChatGPT versucht sein Bestes, um zweideutige Aufforderungen zu interpretieren und zu beantworten, aber die Antworten stimmen nicht immer mit den Erwartungen der Benutzer/innen überein. Um die besten Ergebnisse zu erzielen, solltest du deine Aufforderungen so klar und spezifisch wie möglich formulieren.

Wie kann ich das Verständnis des Modells für meine Aufforderungen verbessern?

Du kannst nicht nur spezifisch und klar sein, sondern auch mit verschiedenen Formulierungen experimentieren, mehr Kontext liefern oder das Modell bitten, zu bestätigen, dass es deine Aufforderung verstanden hat. 

Wie lang kann ein ChatGPT-Prompt sein?

Die maximale Länge eines ChatGPT-Prompts wird durch das Token-Limit des Modells bestimmt. Modelle wie GPT-3 haben zum Beispiel ein maximales Token-Limit von 2048 Token, das sowohl die Eingabeaufforderung als auch die generierte Antwort umfasst. Das neuere Modell GPT-4 erhöht diese Grenze erheblich und erlaubt bis zu 8192 Token. Es ist wichtig, die Aufforderungen kurz und prägnant zu formulieren und sicherzustellen, dass sie innerhalb dieses Rahmens liegen, damit die Eingabe oder die Ausgabe nicht abgeschnitten wird.

Kann ChatGPT in derselben Eingabeaufforderung Text in mehreren Sprachen verstehen und erzeugen?

Ja, ChatGPT kann Text in mehreren Sprachen in derselben Eingabeaufforderung verstehen und erzeugen. Wenn du solche Aufforderungen formulierst, achte darauf, dass der Kontext für jedes Sprachsegment klar ist. Du könntest zum Beispiel fragen: "Übersetze den folgenden englischen Text ins Französische und dann ins Spanische: Guten Morgen, wie geht es dir?"

Wie kannst du sicherstellen, dass ChatGPT genaue sachliche Informationen liefert?

ChatGPT ist zwar ein leistungsfähiges Werkzeug für die Texterstellung, aber aufgrund seiner Ausbildung an verschiedenen Internettexten liefert es möglicherweise nicht immer genaue Sachinformationen. Um die Genauigkeit zu gewährleisten, kannst du:

  1. Vergleiche die generierten Informationen mit zuverlässigen Quellen.
  2. Gib spezifische, kontextbezogene Aufforderungen, die das Modell dazu bringen, sich auf die gewünschten Informationen zu konzentrieren.
  3. Nutze ChatGPT, um Antworten zu verfassen und dann den Inhalt anhand aktueller und zuverlässiger Quellen zu überprüfen und zu verfeinern.

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Matt Crabtree
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Autorin und Redakteurin im Bereich der Bildungstechnologie. Engagiert bei der Erforschung von Datentrends und begeistert davon, Data Science zu lernen.

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Promptes Engineering verstehen

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