Mit der Demokratisierung von KI-Tools entdecken die Nutzer/innen unendliche Möglichkeiten. Voraussetzung ist, dass man weiß, wie man mit der KI spricht. Und dafür gibt es verschiedene Techniken des Prompt Engineering. Zu den beliebtesten gehört das Few-Shot Prompting. Erfahre mehr über diese Methode.
Was ist Few-Shot Prompting ?
Few-Shot Prompting ist eine Technik des Prompt Engineering, bei der der KI einige Beispiele (oder Shots) der gewünschten Ergebnisse gezeigt werden. Durch die gezeigten Beispiele lernt das Modell ein bestimmtes Verhalten, sodass es ähnliche Aufgaben ausführen kann.
Zum Beispiel kann ein Marketingmanager diese Prompting-Technik verwenden, um Kundenbewertungen in positiv oder negativ einzuteilen. Dazu legt er der KI mehrere Kommentare vor und gibt an, ob sie positiv oder negativ sind. Anhand dieser Beispiele sollte das Sprachmodell in der Lage sein, die Muster zu erkennen, die mit positiven und negativen Gefühlen verbunden sind. Dies ermöglicht es ihm, die anderen Kommentare zu klassifizieren.
Warum sollte man Few-Shot Prompting verwenden?
Seit der Demokratisierung von ChatGPT sehen einige Nutzer darin ein revolutionäres Werkzeug, während andere immer noch an seinen Fähigkeiten zweifeln.
Was ist der Unterschied zwischen den beiden? Die Beherrschung von Prompts. Und insbesondere seine Techniken wie das Few-Shot Prompting.
Denn große Sprachmodelle (LLM) wie ChatGPT werden mit massiven Datenmengen trainiert. Aber all diese Informationen sollen die Bedürfnisse der meisten Menschen erfüllen. Wenn du sie jedoch nach einer bestimmten Aufgabe fragst, ist die Gefahr groß, dass sie dir eine sehr allgemeine Antwort gibt, die weit von deinen ursprünglichen Erwartungen entfernt ist. Um die Antworten der künstlichen Intelligenz zu verfeinern, ist das Few-Shot Prompting unerlässlich. In diesem Sinne ist es eine gefürchtete Fine-Tuning-Strategie.
Wie nutzt man Few-Shot Prompting?
Um wirklich relevante Ergebnisse mit Few-Shot Prompting zu erzielen, musst du die richtigen Methoden anwenden. Hier sind einige Tipps:
- Den Prompt gut strukturieren: Die vorgeschlagenen Beispiele bestehen immer aus zwei Werten; dem zu analysierenden Wert und dem gewünschten Ergebnis.
- Das richtige Format liefern: Das generative KI-Tool wird dir Ausgabedaten präsentieren, die mit den Daten identisch sind, die du ihm als Eingabe lieferst. Daher müssen deine Shots das genaue gewünschte Format angeben. Zum Beispiel: „Nachname; Vorname; Beruf; Alter“.
- Gib eine ausreichende Anzahl an Beispielen an: Im Allgemeinen ist es ratsam, der KI zwischen 3 und 5 Beispiele zu liefern.
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Welche Varianten des Few-Shot Prompting gibt es?
Few-Shot Prompting ist bei weitem nicht die einzige Prompt-Engineering-Technik. Es gibt noch andere, die dir helfen können, dem Sprachmodell die richtigen Anweisungen zu geben. Hier sind die beliebtesten:
- Chain of thought: Das Ziel ist es, den Weg des menschlichen Denkens nachzuvollziehen. Dazu lenkst du das KI-Tool auf das von dir gewünschte Ergebnis, indem du ihm mehrere aufeinanderfolgende Anweisungen gibst.
- Reverse Engineering: Anstatt von der Anfrage auszugehen, gehst du vom gewünschten Ergebnis aus. Dann schlägst du es dem KI-Modell vor und bittest es, dir einen Prompt zu liefern, der dieses Ergebnis erzeugen kann. Wenn du einen qualitativ hochwertigen Prompt hast, kannst du ihn an deine Situation anpassen, um eine relevante Antwort zu erhalten.
- Zero shot prompt: Im Vergleich zum Few-Shot Prompting ist dies die umgekehrte Strategie. Hier verlangst du eine Antwort von der künstlichen Intelligenz, ohne ihr Beispiele zu liefern.
- Role Prompting: Hier geht es darum, der KI eine Rolle zuzuweisen (z. B. Marketingleiter eines großen Konzerns, der auf erneuerbare Energien spezialisiert ist, Finanzberater in einer Filiale in der Nähe, …). Dies ist besonders nützlich, um das Modell zu verfeinern und die Relevanz der Ergebnisse zu verbessern.
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In dem Maße, wie sich die KI Tools weiterentwickeln, entwickeln sich auch die Techniken des Prompt Engineering weiter. Und zwar nicht nur das Few-Shot Prompting. Auch andere Methoden tauchen immer wieder auf. Um die effektivsten Techniken zu kennen, ist es wichtig, sich weiterzubilden.
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