Prompting Know-how

Prompts

Ein Prompt ist ein Text oder eine Anweisung, die einem Sprachmodell gegeben wird, um eine Antwort auf die Prompteingabe zu generieren. Ein Prompt dient als Eingabe für das Modell und beeinflusst, wie das Sprachmodell auf eine bestimmte Frage oder Anfrage reagiert. Der Prompt kann eine Frage, eine Aufforderung oder ein unvollständiger Satz sein, der vom Modell vervollständigt werden soll. Je nachdem, wie der Prompt formuliert ist, kann es die Art und den Inhalt der generierten Antwort beeinflussen. Allerdings ist auch die Auswahl des Modells relevant.

Hier sind einige Anwendungsfälle, in denen ein Prompt verwendet werden kann, zusammen mit Beispielen:

• Textgenerierung: Ein Prompt kann verwendet werden, um ein Sprachmodell dazu zu bringen, einen fortlaufenden Text basierend auf einer bestimmten Anfangsphrase oder einem bestimmten Thema zu generieren. Beispiel: “Schreibe einen Kurzgeschichte über einen einsamen Wanderer, der ein magisches Artefakt findet.”

• Frage-Antwort-Systeme: Ein Prompt kann als Frage formuliert werden, um eine spezifische Antwort vom Sprachmodell zu erhalten. Beispiel: “Was ist die Hauptstadt von Frankreich?”

• Übersetzung: Ein Prompt kann einen Satz oder Text in einer bestimmten Sprache enthalten, um eine Übersetzung in eine andere Sprache zu erhalten. Beispiel: “Übersetze den Satz ‘Guten Tag, wie geht es Ihnen?’ ins Englische.”

• Dialogsysteme: Ein Prompt kann verwendet werden, um einen Dialog mit dem Sprachmodell zu initiieren, indem man eine Frage oder eine Aussage als Eingabe gibt. Beispiel: “Ich möchte gerne ein vegetarisches Rezept für das Abendessen heute Abend, hast du Vorschläge?”

Es ist wichtig zu beachten, dass die Qualität der Antwort des Sprachmodells stark von der Formulierung des Prompts, der verwendeten Temperatur etc. abhängt und, dass das Modell möglicherweise nicht immer korrekte oder angemessene Antworten liefert. In diesem Fall kann die Antwort einfach nochmal neu generiert werden.

Was einen guten Prompt ausmacht

Ein guter Prompt sollte bei der Nutzung von Sprachmodellen klar, präzise und ausführlich genug sein, um dem Modell eine genaue Richtung zu geben. Dabei ist wichtig, dass der Prompt genügend Kontext bietet, damit das Modell die gewünschte Art der Antwort generieren kann. Vage oder zu allgemeine Prompts können zu unspezifischen oder unerwarteten Antworten führen.

Ein guter Prompt sollte auch die gewünschte Form als Vorlage der Antwort angeben, wenn dies relevant ist. Zum Beispiel, wenn Sie eine Liste, einen LinkedIn Postingtext, eine Tabelle oder eine andere spezifische Art von Text wünschen, sollten Sie dies in Ihrem Prompt bereits initial mit angeben.

Der Prompt sollte mit einer Frage oder einer konkreten Aufforderung zum Handeln beendet werden, um das Modell dazu aufzufordern, eine vollständige und ausführliche Antwort zu generieren.

Auswahl des richtigen Sprachmodells für Ihre Anwendungsfälle

In CompanyGPT stehen Ihnen verschiedene Sprachmodelle zur Verfügung. Jedes dieser Modelle bietet unterschiedliche Vorteile und eignet sich für verschiedene Anwendungsfälle.

GPT-4o: Der Allrounder für komplexe Aufgaben

• GPT-4o ist ein hochentwickeltes Sprachmodell, das sich durch seine überlegenen Fähigkeiten in den Bereichen allgemeines Wissen, mathematische und logische Denkfähigkeit sowie Programmieren auszeichnet. Es bietet eine beeindruckende Leistung in verschiedenen Benchmarks und ist ideal für Anwendungen, die eine tiefe Fachkenntnis und nuanciertes Verständnis erfordern. 

• Zu den Stärken von GPT-4o zählen seine führenden Leistungen im allgemeinen Wissen und Aufgabenverständnis, seine logische Denkfähigkeit und seine Spitzenleistung beim Problemlösen. 

• Anwendungsfälle für GPT-4o umfassen akademische Forschung und spezialisierte Inhalts-Erstellung.

GPT-4o mini: Die kosteneffiziente Lösung für hohe Volumen

• GPT-4o mini bietet eine bemerkenswerte Leistung zu einem Bruchteil der Kosten seiner größeren Gegenstücke. Es ist besonders geeignet für Anwendungen, die eine hohe Ausgabegeschwindigkeit und niedrige Latenz erfordern. 

• Zu den Stärken von GPT-4o mini gehören seine Kosten-Effizienz, die hohe Ausgabegeschwindigkeit und das große Kontextfenster von bis zu 128k Tokens. 

• Typische Anwendungsfälle für GPT-4o mini umfassen Chatbots und Kundenservice sowie die effiziente Erstellung von großen Mengen an Texten.

o3-mini: Das kompakte Reasoning-Modell

• o3-mini ist ein kompaktes Reasoning-Modell, das besonders stark bei logischen Aufgaben, strategischem Denken und komplexer Problemlösung ist. Ideal für alle Use Cases, bei denen es auf klare Argumentationen oder präzises Schlussfolgern ankommt. 

• Zu den Stärken von o3-mini gehört der schrittweise Denkansatz, die hohe Qualität der Ausgabe und ein großes Kontextfenster von bis zu 200k Tokens. 

• Typische Anwendungsfälle für o3-mini sind Kundensupport & intelligente Assistenten, mehrsprachige Inhalte und Softwareentwicklung.

Mistral Large: Der Multilinguale Meister

• Mistral Large, das einzige europäische Sprachmodell, ist bekannt für seine starken Fähigkeiten im Bereich des mehrsprachigen Verständnisses und der Textgenerierung. Es ist nativ in mehreren Sprachen wie Englisch, Französisch, Spanisch, Deutsch und Italienisch fließend und bietet eine präzise Informationswiedergabe aus großen Dokumenten. 

• Zu den Stärken von Mistral Large zählen vor allem seine multilinguale Fähigkeiten. 

• Anwendungsfälle für Mistral Large umfassen daher multilinguale Übersetzungen und die Analyse und Strukturierung großer Textmengen.

Gemini Flash: Schnell und kostengünstig

• Gemini Flash ist für seine Geschwindigkeit und Kosteneffizienz bekannt. Es bietet eine schnelle Verarbeitung und ist ideal für weniger komplexe Aufgaben, bei denen schnelle Antworten und niedrige Kosten im Vordergrund stehen. 

• Zu den Stärken von Gemini Flash gehören seine Schnelligkeit, die niedrigeren Kosten pro 1 Million Tokens und vor allem das große Kontextfenster mit 1 Mio. Token. 

• Es eignet sich deshalb ideal für das Arbeiten mit sehr umfangreichen Dokumenten wie etwa Handbücher, Verträge oder Richtlinien. 

Claude Sonnet 3.7: Präzision und analytische Tiefe

• Claude Sonnet 3.7 von Anthropic ist für seine analytische Tiefe und präzise Verarbeitung komplexer Aufgaben bekannt. Es kombiniert schnelle Reaktionsfähigkeit mit tiefgreifendem analytischem Denken und liefert Ergebnisse von besonders hoher Qualität bei anspruchsvollen Fragestellungen.

• Zu den Stärken von Claude Sonnet 3.7 gehören die authentische, nuancierte Gesprächsführung und die natürliche, menschenähnliche Ausdrucksweise. Dies macht das Modell besonders vielseitig für die Erstellung überzeugender Inhalte und die Bearbeitung komplexer Aufgaben.

• Das Modell eignet sich ideal für Anwendungen, die ein tiefes Verständnis, und hochwertige Textgenerierung erfordern, wie etwa ein intelligenter Kundensupport mit hoher Dialogtreue, geduldiger Tutor in Bildungskontexten, kreativer Schreibpartner für Content-Erstellung, kultursensibler Gesprächspartner für interkulturelles Training und Coaching sowie ein effizienter Assistent in der Softwareentwicklung, wo es beim Schreiben von Code, Erklären von Funktionen, Analysieren von Bugs und Erstellen technischer Dokumentationen unterstützen kann.

Prompt Techniken

Prompt Techniken beziehen sich auf verschiedene Ansätze und Strategien, die verwendet werden, um die Leistung von Sprachmodellen bei deren Ausgaben zu verbessern. Bei der Verwendung von Prompt Techniken wird dem Modell ein spezifischer Text oder eine spezifische Anweisung als Eingabe gegeben, um die gewünschte Art der Antwort zu lenken oder bestimmte Informationen zu betonen. Dies kann helfen, die Ausgabe des Modells zu steuern und genauere oder relevantere Antworten zu erzielen. Prompt Techniken können verwendet werden, um Fragen zu stellen, Anweisungen zu geben, Kontext zu liefern oder bestimmte Informationen zu betonen. Sie sind ein wichtiger Ansatz, um die Leistung von Sprachmodellen zu verbessern und die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.

Grundlagen guter Prompt Techniken

Definition und Zielsetzung

Ein guter Prompt leitet das Sprachmodell, das verwendet wird, dazu an, eine spezifische Aufgabe durch präzise Anweisungen zu erfüllen. Das Ziel ist es, klare, kontextbezogene und relevante Antworten zu erhalten.

Elemente eines effektiven Prompts

• Inhalt: Definieren Sie das Thema oder das Problem klar und präzise.

• Rolle: Geben Sie an, aus welcher Perspektive oder Rolle das Modell antworten soll, z.B. als Experte, Lehrer, Berater.

• Kontext: Stellen Sie den relevanten Hintergrund und die Umstände bereit, die für das Verständnis der Anfrage erforderlich sind.

• Einschränkungen: Legen Sie etwaige Grenzen fest, innerhalb derer das Modell antworten soll, um ethische und sachliche Genauigkeit zu gewährleisten.

• Wissen/Vorlagen: Verweisen Sie auf vorhandenes Wissen oder spezifische Vorlagen, die das Modell für die Antwort nutzen sollte.

• Stimmung/Stil: Bestimmen Sie den Ton und Stil der Antwort, sei es sachlich, erzählend oder analytisch.

• Format: Geben Sie an, in welchem Format die Antwort präsentiert werden sollte, z.B. als Liste, Essay oder Bericht.
  
  

Einfache Prompt Techniken

• Few Shot Prompting: Geben Sie dem Modell ein bis drei Beispiele, die zeigen, wie es eine Aufgabe erfüllen soll. Dies hilft dem Modell, den Kontext zu verstehen und die Aufgabe mit begrenzten Daten effektiv zu erfüllen.

• Chain of Thought Prompting: Führen Sie das Modell durch einen schrittweisen Denkprozess, um komplexe Probleme zu lösen. Dies fördert das logische Denken und hilft dem Modell, den Lösungsweg detailliert zu beschreiben. Dazu müssen im Prompt “Denke Schritt für Schritt” angeben.
  
  

Anwendung dieser Techniken

Beim Formulieren eines Prompts sollten Sie eine klare Vorstellung von der gewünschten Antwort haben. Überlegen Sie sich, welche Informationen das Modell benötigt, um diese Antwort zu generieren, und wie Sie diese Informationen am besten kommunizieren können.

Beispiel für einen guten Prompt

“Als Umweltwissenschaftler und Berater für nachhaltige Technologien, erstellen Sie einen Bericht über die neuesten Fortschritte in der Solarenergie. Berücksichtigen Sie dabei aktuelle Forschungsergebnisse, technische Spezifikationen, ökonomische Bewertungen und ethische Überlegungen. Der Bericht sollte im akademischen Stil verfasst und als Executive Summary formatiert sein. Nutzen Sie anerkannte wissenschaftliche Quellen und vermeiden Sie technisches Jargon, um den Bericht für Nicht-Spezialisten verständlich zu halten.”

Durch die Beachtung dieser Hinweise können Sie das Potential der Nutzung unserer angebotenen Modelle für Ihren Start mit CompanyGPT bestmöglich ausschöpfen.

Für spezifische und komplexere Prompt Techniken oder Prompt Vorlagen können Sie sich gerne an uns wenden: ticket@506.ai