Kontext ist Gold
Alle, die schon einmal mit Large Language Models wie GPT-4 gearbeitet oder experimentiert haben, kennen es: Die generative KI produziert erstaunlich natürlichsprachliche Texte, doch oft wirken die Ergebnisse generisch und führen nicht zum gewünschten Ziel. In dieser Folge gehen Anja und Robert der Frage nach: Wie formuliert man Prompts, die zu wirklich hilfreichen Ergebnissen führen? Robert rät: "Talk to it like a human". Was bedeutet das für unsere Arbeitsweise? Wie verbessert der richtige Kontext die Ergebnisse generativer KI entscheidend? Wie trifft man den richtigen Grad zwischen aufwendigem Prompt-Engineering und schnellen "Aus-der-Hüfte-Prompts"?
- Few-shot prompting
- Chain-of-thought prompting ellicits reasoning in Large Language Models
- Working with AI: Two paths to prompting – Don’t overcomplicate things
- Ethan Mollick: Co-Intelligence – Living and Working with AI
- RAG (Retrieval Augmented Generation)
- Instruction Prompts nutzen, um mehr Kontext zur Nutzer:in zu geben.
- ChatGPT als Werkzeug für Software-Architektur mit Ralf D. Müller
- Claude 3 Opus von Anthropic als GPT-4 Alternative
- ChatGPT Memory