Prompting wie die Profis: Ideen und praktische Tipps für die Nutzung von LLMs

Generative KI-Modelle, insbesondere große Sprachmodelle (“Large Language Models” oder LLMs), sind leistungsstarke Werkzeuge. Doch wie bei jedem anderen Werkzeug ist es entscheidend, ihre Stärken und Grenzen zu verstehen, um sie effektiv nutzen zu können.

Diese Modelle sind darauf optimiert, Texte anhand von Mustern vorherzusagen und nicht aufgrund von tiefgehender Logik oder faktischer Genauigkeit wiederzugeben. Wie das Sprichwort sagt: „Garbage in, garbage out.“ Weil die Ausgaben solcher LLMs oft beeindruckend und überzeugend klingen, können sie dazu verleiten, sie ungeprüft zu übernehmen. Meiner Meinung nach ist dies jedoch eines der größten Risiken bei der Nutzung von LLMs: das blinde Vertrauen in Werkzeuge, die jedoch nur Werkzeuge und kein Ersatz für gesunden Menschenverstand sind.

Warum LLMs für bestimmte Aufgaben besonders gut geeignet sind

LLMs sind besonders geschickt darin, Texte auf Basis eines Kontextes zu generieren und die wahrscheinlichste Abfolge von Wörtern innerhalb eines Prompts vorherzusagen. Dadurch sind sie für eine Vielzahl von Aufgaben nützlich, bei denen faktische Genauigkeit nicht im Vordergrund steht. Hier einige Beispiele:

Zusammenfassungen: Da LLMs trainiert sind, Kontexte zu verstehen und zusammenzufassen, ist dies eine ihrer größten Stärken. Sie können schnell prägnante Zusammenfassungen von Artikeln, Berichten oder langen Textpassagen erstellen und dabei die Kernideen beibehalten.
Übersetzungen: LLMs sind auch bei der Übersetzung von Texten – insbesondere zwischen weit verbreiteten Sprachen – sehr leistungsfähig. Sie nutzen Muster und Kontext, um grammatikalisch korrekte Übersetzungen zu erstellen und erfassen dabei oft sogar sprachliche Nuancen.
Ton-Anpassung & Sentiment-Analyse: Ob du den sprachlichen Ton einer E-Mail anpassen, einen Text formeller gestalten oder die Stimmung hinter einem Text analysieren möchtest – LLMs sind für diese Aufgaben ideal. Und sie können Stil und Ausdruck eines Textes entsprechend deinen Vorgaben verändern.

Diese Aufgaben funktionieren besonders gut, weil sie auf der Fähigkeit der Modelle basieren, Muster vorherzusagen und Texte zu generieren, die in einen gegebenen Kontext passen. Sie erfordern kein tiefgehendes Verständnis der zugrunde liegenden Fakten und sind daher ideal für Aufgaben, bei denen textliche Stimmigkeit wichtiger ist als faktische Korrektheit.

Wann man LLMs mit Vorsicht einsetzen sollte

Obwohl LLMs hervorragend darin sind, Texte gemäß bestimmter Mustern zu generieren, gibt es einige Aufgaben, bei denen besondere Vorsicht geboten ist:

Informationsbeschaffung: Wenn es um Echtzeitinformationen oder sehr spezifisches Wissen geht, das nicht in den Trainingsdaten enthalten ist, können LLMs leicht Fehler machen. Sie sind nicht darauf ausgelegt, das Internet nach aktuellen Fakten zu durchsuchen, es sei denn, du gibst ihnen gezielt entsprechende Informationen vor.
Mathematische Berechnungen: Obwohl LLMs oft selbstbewusst mathematische Probleme lösen, sind sie nicht wirklich gut darin, präzise Berechnungen durchzuführen. Mathematische Ergebnisse aus LLMs sollten immer überprüft werden.
Bias und Ethik: Wie jedes Modell, das auf großen Datenmengen trainiert wurde, können auch LLMs Vorurteile, die in ihren Trainingsdaten enthalten sind, unreflektiert wiedergeben. Dies kann dazu führen, dass ihre Ausgaben voreingenommen, beleidigend oder ethisch fragwürdig sind.
Umgang mit sensiblen Daten: Sensible Daten (wie persönliche Informationen, Gesundheitsdaten oder vertrauliche Informationen) sollten nicht in LLMs eingegeben werden, da einige Modelle Eingaben speichern, protokollieren oder zur Weiterentwicklung nutzen könnten. Obwohl einige Anbieter Datenschutzmaßnahmen anbieten, kann nicht garantiert werden, dass die eingegebenen Daten nicht an anderer Stelle gespeichert werden.
Diese Liste ist nicht abschließend, doch sie zeigt, in welchen Bereichen menschliche Expertise unverzichtbar bleibt. LLMs können zwar bei der Ideenfindung helfen, sollten aber nicht als verlässliche Quelle für akkurate oder fundierte Lösungen betrachtet werden.

Diese Liste ist nicht abschließend, doch sie zeigt, in welchen Bereichen menschliche Expertise unverzichtbar bleibt. LLMs können zwar bei der Ideenfindung helfen, sollten aber nicht als verlässliche Quelle für akkurate oder fundierte Lösungen betrachtet werden.

Prompting: Ein interaktiver Prozess

Effektives Prompting ist ein interaktiver Prozess, der klare Kommunikation mit dem Modell erfordert. Je spezifischer und kontextreicher dein Prompt ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, eine nützliche Antwort zu erhalten. Es reicht nicht, einfach nur Worte in ein Modell einzugeben und auf das Beste zu hoffen. Hier daher einige praktische Techniken für besseres Prompting:

Sei spezifisch: Statt vage Fragen zu stellen, formuliere klar, was du möchtest.
Gib Kontext: Falls das Modell ein konkretes Problem lösen soll, liefere relevante Details.
Nutze Variablen: Falls du ähnliche Probleme in verschiedenen Prompts lösen möchtest, kannst du Variablen wie in der Programmierung verwenden, um Prompts wiederzuverwenden und anzupassen. Dies spart Zeit und sorgt für konsistentere Antworten. Beispiel für eine einfache Zusammenfassung:

Fasse diesen Text für mich zusammen, als wäre ich 5 Jahre alt: [TEXT EINFÜGEN].

Beispiel für eine wiederverwendbare Kochinspiration:

Ich bin eine beschäftigte, gesundheitsbewusste Person und möchte nicht zu viel Geld für meine Mahlzeiten ausgeben. In meinem Kühlschrank befinden sich aktuell folgende Zutaten: {1}, {2}, {3}, {4}, {5}. Bitte erstelle 10 schnelle und einfache Rezepte für meine Woche, inklusive Mittag- und Abendessen. Nicht alle Zutaten müssen in jedem Gericht enthalten sein. 

{1}: Brokkoli 
{2}: Kartoffeln 
{3}: Tofu 
{4}: Pasta 
{5}: Käse

Passe die Werte der Variablen an, um eine persönliche Sammlung wiederverwendbarer Prompts zu erstellen.

4. Verfeinere deine Prompts: Führe eine iterative Unterhaltung mit dem Modell, stelle Nachfragen und passe den Prompt an, bis du mit dem generierten Ergebnis zufrieden bist.

Lerne und verfeinere deine Prompting-Fähigkeiten

Prompting ist eine Fähigkeit, die sich mit der Zeit verfeinern und auf unterschiedliche Anwendungsfälle anwenden lässt. Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, Prompts anzupassen, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Falls du kreative Ausgaben möchtest, kannst du das Modell dazu auffordern, „unkonventionelle Ansätze zu bedenken.“ Falls du genauere Informationen benötigst, kannst du es anweisen, besonders auf Faktentreue zu achten. Falls du weitere Inspiration suchst, um deine Prompting-Fähigkeiten zu verbessern, empfehle ich dir LearnPrompting.org für Beispiele und Tipps. Alternativ kannst du auch klassische Suchmaschinen (möglichst mit wenig Werbung 😉) nutzen, um weitere Tutorials und Artikel zu diesem Thema zu finden.

Fazit

LLMs sind leistungsstarke Werkzeuge, die bei richtiger Nutzung äußerst effektiv sein können. Wer ihre Stärken und Schwächen kennt, kann sie mit größerem Erfolg einsetzen. Indem du deine Prompting-Fähigkeiten verbesserst und den Prozess als interaktiv betrachtest, kannst du das Beste aus diesen Modellen herausholen – sei es zur Problemlösung, zur Ideenfindung oder zur Steigerung deiner Kreativität. Mit der richtigen Herangehensweise können LLMs ein unterhaltsames, wertvolles und äußerst nützliches Werkzeug sein.

Checkliste

Generative KI-Modelle basieren auf Mustervorhersagen, nicht auf tiefgehendem logischen Denken, und können überzeugende, aber fehlerhafte Inhalte generieren.
LLMs sind besonders gut in Aufgaben wie Zusammenfassungen, Übersetzungen und Ton-Anpassungen, bei denen Faktentreue weniger entscheidend ist.
Für Aufgaben wie Informationsbeschaffung, mathematische Berechnungen sowie juristische oder medizinische Beratung ist besondere Vorsicht geboten.
Effektives Prompting erfordert Spezifizität, Kontext und die Nutzung wiederverwendbarer Variablen für verschiedene Szenarien.
Durch iterative Anpassung und Verfeinerung von Prompts lassen sich bessere Ergebnisse erzielen.