Perfekte Prompts für ChatGPT & Co.: Wie du KI-Tools optimal nutzt

Künstliche Intelligenz, allen voran ChatGPT und vergleichbare Modelle, sind in den letzten Jahren zu mächtigen Werkzeugen im Berufsalltag geworden. Doch nur wenige wissen, dass der wahre Schlüssel zur optimalen Nutzung dieser Tools in der richtigen Formulierung von Prompts liegt. In diesem Vortrag wirst du die Grundlagen des Prompt-Engineerings kennenlernen und erfahren, wie du KI-Tools effektiv in deinen Workflow integrierst, um produktiver und präziser zu arbeiten.

Du wirst erfahren, was genau KI-Prompting bedeutet und warum die richtige Eingabe in KI-Modelle den Unterschied zwischen vagen oder unbrauchbaren Antworten und passgenauen, wertvollen Resultaten macht. Von dort aus führen wir dich Schritt für Schritt in die Grundlagen der zielführenden Prompt-Erstellung ein. Anhand praktischer Beispiele lernst du, welche Prompts gute Ergebnisse liefern – und warum.

Im fortgeschrittenen Teil tauchen wir in die Feinheiten des Promptings ein. Du erfährst, wann es sinnvoll ist, Prompts zu verfeinern, wie du durch Folgefragen präzisere Ergebnisse erzielst und welche Eingaben kombiniert werden können.

Praxisnah wird der Vortrag durch Beispiele aus Bereichen wie Marketing, Content Creation und Sales.

Zum Abschluss werfen wir einen Blick auf die Grenzen von KI: Was kann KI noch nicht leisten? Und warum bleibt der Mensch immer entscheidend für die Steuerung der Technologie?

Was wirst Du nach dem Vortrag gelernt haben?
Verstehen, was ein „Prompt“ ist und warum er so entscheidend für die Nutzung von KI-Tools wie ChatGPT ist.
Wissen, wie du zielführende Prompts formulieren kannst, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
Praktische Techniken zur Verfeinerung und Anpassung von Prompts anwenden können, um die Ergebnisse weiter zu optimieren.
Die Grenzen von KI-Tools besser einschätzen und wissen, wo menschliche Kontrolle notwendig bleibt.
Zusätzlich bekommst du exklusive Einblicke, um deine KI-Kompetenzen weiter zu vertiefen!

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1. © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
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7. https://lordewin.medium.com/the-birth-of-ai-and-the-1956-dartmouth-conference-911aa22493bd © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
8. © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
9. © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
10. Source: https://arxiv.org/abs/1706.03762 © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
11. GPT-3 Veni. Vidi. Vici. © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
12. Transformer mit Attention Mechanismus Quelle: https://www.comet.com/site/blog/explainable-ai-for-transformers/ © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
13. © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
14. Das Tier überquerte die Straße nicht, da sie zu breit war. The animal didn’t cross the street because it was too wide. Das Tier überquerte die Straße nicht, da es zu ängstlich war. The animal didn’t cross the street because it was too scared. © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
15. © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
16. GPT-3 Veni. Vidi. Vici. © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
17. Wie LLMs funktionieren: Vorhersage des nächsten Wortes © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
18. © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
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23. © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
24. https://www.researchgate.net/publication/351221914_Dynabench_Rethinking_Benchmarking_in_NLP/figures?lo=1 Human Level © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
25. © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
26. Die Geburtsstunde des Prompt Engineerings © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
27. © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
28. © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
29. Figure 3.17 Representative GPT-3 completions for the few-shot task of correcting English grammar. From „Language Models are Few-Shot Learners“ © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
30. Die richtige Prompting Technik Figure 2.11 from arXiv:2406.06608v1 [cs.CL] 6 Jun 2024 © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
31. Zero-Shot Prompting © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
32. Few-Shot Prompting © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
33. Figure 2.3 from arXiv:2406.06608v1 [cs.CL] 6 Jun 2024 © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
34. Figure 2.3 from arXiv:2406.06608v1 [cs.CL] 6 Jun 2024 © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
35. Chain-of-Thought arXiv:2201.11903 Zweck: Strukturiertes Denken für komplexe Aufgaben. Prompt: Füge „Lass uns das schrittweise durchdenken." hinzu. © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
36. © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
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40. 2. Erweiterung von RTF um den Kontext = Rolle, Aufgabe, Kontext, Format Diese vier Hauptinformationen, sollten beim Schreiben effektiver Prompts berücksichtigt werden: • Rolle (Wer ist die KI?) • Aufgabe (Was soll getan werden?) • Kontext (Relevante Informationen zur erledigung der Aufgabe) • Format (Wie soll das Ergebnis aussehen?) Beispiel für einen Prompt, der alle vier Bereiche berücksichtigt: „Du bist erfahrener Produktmanager der [Firma XY] und Spezialist im Bereich [Fachbereich]. Verfasse eine E-Mail mit einer Zusammenfassung an [Persona], die auf folgenden Informationen basiert: [Details zu relevanten Informationen] und das Ziel [gewünschtes Ergebnis] verfolgt. Schreibe die E-Mail auf umgangssprachlichem Französisch.“ © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
41. Kai Spriestersbach © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
42. Kai Spriestersbach © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
43. Tipp 4: Nutze Benutzerdefinierte Anweisungen Falls ich nicht spezifiziere in welcher Sprache deine Antwort sein soll, beachte bitte stets, in welcher Sprache meine Anweisungen sind. Wenn ich auf Englisch mit dir kommuniziere, antworte bitte auf Englisch. Wenn ich auf Deutsch schreibe, antworte auf Deutsch! Bitte formuliere deine Antworten stets auf dem Niveau eines Muttersprachlers der jeweiligen Sprache. Ich Duze meine Leser_innen, also verwende bitte stets eine informelle Sprache auf Augenhöhe. Sei prägnant. Verwende inklusive Sprache mit dem Gender-Unterstich wie in Leser_innen. Bitte verwende als Anführungszeichen die typografischen „ und “ außer du gibst Code-Beispiele oder erstellst Programmcode. Falls ich eine Frage stelle, formuliere die Frage neu und erweitere sie, damit du sie besser beantworten kannst. © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
44. Statt „Schreibe einen interessanten Artikel über [Thema]“ besser: 1. Erstelle zuerst eine klickstarke Headline zum Thema [THEMA] 2. Erstelle nun dazu eine Gliederung nach dem MECE-Framework 3. Schreibe nun für den [1./2./3./4./…] Gliederungspunkt einen Abschnitt 4. (So lange wiederholen, bis die Gliederung abgearbeitet wurde) 5. Schreibe nun eine TL;DR Zusammenfassung für den Artikel 6. Erstelle nun eine Liste sämtlicher Fragen, die im Artikel beantwortet werden, sowie den dazugehörigen Antworten, die am Ende des Artikels als FAQ für direkte Suchen nach bestimmten Fragen verwendet werden kann, im JSON+LD Format für FAQPage nach Schema.org Tipp 5: Nutze „Prompt Chaining“ © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
45. © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
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47. https://www.br.de/nachrichten/netzwelt/chatgpt-erfindet-urteile-anwalt-blamiert-sich-vor-us-gericht,Tfj5XF9 © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
48. Stochastische Papageien © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
49. Auswendiglernen statt echte Intelligenz https://arstechnica.com/ai/2024/10/llms-cant-perform-genuine-logical-reasoning-apple-researchers-suggest/ © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
50. Ein Mann will mit einem Wolf, einer Ziege und einem Kohlkopf über einen Fluss. Das Problem: Das Boot ist klein und kann neben dem Mann nur eine weitere Sache transportieren. Dabei muss der Mann aufpassen: 1. Der Wolf darf nicht alleine mit der Ziege bleiben, sonst frisst er sie. 2. Die Ziege darf nicht alleine mit dem Kohl bleiben, sonst frisst sie ihn. Deine Aufgabe ist es, einen Plan zu finden, wie der Mann alle sicher über den Fluss bringt – mit so wenigen Fahrten wie möglich. Das Flussüberquerungsrätsel © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
51. Ein Mann will mit einem Wolf, einer Ziege und einem Kohlkopf über einen Fluss. Das Problem: Das Boot ist klein und kann neben dem Mann nur eine weitere Sache transportieren. Dabei muss der Mann aufpassen: 1. Der Wolf darf nicht alleine mit der Ziege bleiben, sonst frisst er sie. 2. Die Ziege darf nicht alleine mit dem Kohl bleiben, sonst frisst sie ihn. Er hat einen Strick dabei und könnte damit ein Tier festbinden oder ihm das Maul zubinden. Deine Aufgabe ist es, einen Plan zu finden, wie der Mann alle sicher über den Fluss bringt – mit so wenigen Fahrten wie möglich. Das Flussüberquerungsrätsel © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
52. © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
53. Reasoning vs. Thinking © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
54. 1. Keine geheimen, sensiblen oder persönlichen Daten eingeben. 2. Keine unterschiedlichen Themen/Aufgaben in einem Chatverlauf. 3. Keine Konversationen über das Kontextfenster hinaus. 4. KI ist kein Ersatz für menschliches Urteilsvermögen. 5. Prüfung generierter sachlicher Informationen notwendig. 6. Vorsicht bei mathematischen und logischen Problemen. 7. Niemals autonome Entscheidungen treffen lassen! Die 7 größten Fehler im Umgang mit ChatGPT © Kai Spriestersbach U rheberrechtlich geschütztes M aterial.
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