Der "Prompt Report" ist ein umfassender Prompting-Überblick mit kuriosen Erkenntnisse

Überblick über die wichtigsten Erkenntnisse und Techniken

Der „Prompt Report“ ist eine umfassende Studie, die von über 40 Forschern aus verschiedenen Universitäten und Unternehmen wie OpenAI und Microsoft durchgeführt wurde. Ziel war es, die Vielzahl an KI-Prompting-Techniken systematisch zu untersuchen. Die Forscher analysierten einen Datensatz von über 1.500 Veröffentlichungen und entwickelten eine Taxonomie, die 58 textbasierte und 40 multimodale Techniken umfasst.

Besonders hervorzuheben ist die Sensibilität von Sprachmodellen gegenüber scheinbar irrelevanten Details in Prompts. Beispielsweise kann die Verdopplung von Textteilen die Genauigkeit erhöhen, während die Anonymisierung von Personennamen die Leistung verschlechtern kann. Diese Beobachtungen zeigen, dass Prompting eine komplexe und oft schwer erklärbare Methode ist.

Few-Shot-Prompting, bei dem Beispiele direkt im Prompt eingebettet sind, erwies sich als besonders effektiv, vor allem in Kombination mit Chain-of-Thought-Formulierungen. Allerdings reagierten die Modelle sehr empfindlich auf die Auswahl und Reihenfolge der Beispiele, was die Genauigkeit stark beeinflussen kann.

Die Forscher betonen die Notwendigkeit einer engen Zusammenarbeit zwischen Prompt Engineers und Fachexperten, um die Modelle optimal zu steuern. Sie sehen großes Potenzial in der Automatisierung von Prompting-Techniken und empfehlen eine Kombination aus menschlicher Feinabstimmung und maschineller Optimierung.

Quelle:The Decoder

Bedeutung für selbstständige Trainer, Berater und Coaches:

• Einblick in neueste Technologien: Der Bericht bietet aktuelle Informationen und Techniken, die zur Verbesserung eigener KI-basierter Tools genutzt werden können.
• Optimierung von Trainingsmaterialien: Durch das Verständnis von Few-Shot-Prompting und anderen Techniken können Trainingsmaterialien gezielter erstellt und optimiert werden.
• Verbesserung der Beratungsqualität: Kenntnis über die Sensibilität von Sprachmodellen hilft, präzisere und effektivere Beratungsansätze zu entwickeln.
• Kombination aus Mensch und Maschine: Empfehlungen zur Automatisierung und Feinabstimmung bieten Ansätze zur Effizienzsteigerung in der Arbeitspraxis.