Few-Shot Prompting in KI-Anwendung

Einleitung

Few-Shot Prompting ist eine Methode, bei der der Künstlichen Intelligenz (KI) einige Beispiele (oder „Shots“) der gewünschten Ergebnisse gezeigt werden. Durch diese Beispiele lernt das Modell, ein bestimmtes Verhalten zu reproduzieren und ähnliche Aufgaben auszuführen. Diese Technik bietet enorme Möglichkeiten, insbesondere wenn man spezifische und präzise Ergebnisse von großen Sprachmodellen wie ChatGPT erwartet.

Was ist Few-Shot Prompting?

Few-Shot Prompting bezieht sich darauf, dass der KI mehrere Beispiele für die gewünschten Antworten gegeben werden, damit sie Muster erkennen und diese auf neue Daten anwenden kann. Zum Beispiel kann ein Marketingmanager diese Technik verwenden, um Kundenbewertungen als positiv oder negativ zu klassifizieren. Er zeigt der KI mehrere Kommentare und gibt an, ob sie positiv oder negativ sind. Das Sprachmodell erkennt die Muster und kann andere Kommentare entsprechend klassifizieren.

Praxisnahe Beispiele für Few-Shot Prompting

Beispiel 1: Klassifizierung von Kundenbewertungen

Prompt:

Hier sind einige Kundenbewertungen. Klassifiziere sie als positiv oder negativ.

1. "Ich liebe dieses Produkt! Es hat meine Erwartungen übertroffen." -> positiv
2. "Das Produkt ist in Ordnung, aber der Kundenservice war schrecklich." -> negativ
3. "Sehr zufrieden mit meinem Kauf. Werde definitiv wieder kaufen!" -> positiv
4. "Enttäuscht von der Qualität. Nicht wie beschrieben." -> negativ

Bitte klassifiziere die folgende Bewertung:
"Die Lieferung war schnell, aber das Produkt selbst war enttäuschend."

Erwartetes Ergebnis:

negativ

Beispiel 2: Generierung von Meeting-Notizen

Prompt:

Hier sind einige Meeting-Notizen. Schreibe sie zusammengefasst.

1. "Besprechung mit dem Marketingteam. Hauptthemen waren die neuen Werbekampagnen und das Budget für Q3. Wichtige Entscheidungen: Erhöhung des Werbebudgets um 10% und Start der neuen Social Media Kampagne im Juli." -> "Marketingmeeting: Erhöhung des Werbebudgets um 10%, Start der neuen Social Media Kampagne im Juli."
2. "Technik-Meeting. Diskutiert wurden die Serverausfälle und der Plan zur Verbesserung der Infrastruktur. Wichtige Entscheidungen: Investition in neue Hardware und Implementierung eines neuen Monitoring-Systems." -> "Technik-Meeting: Investition in neue Hardware, Implementierung eines neuen Monitoring-Systems."

Bitte schreibe eine Zusammenfassung der folgenden Notiz:
"Verkaufsteam-Meeting. Besprochen wurden die Verkaufszahlen des letzten Monats und die Strategie für das nächste Quartal. Wichtige Entscheidungen: Einführung eines neuen Bonusprogramms und Fokus auf den Ausbau der Kundenbeziehungen."

Erwartetes Ergebnis:

"Verkaufsteam-Meeting: Einführung eines neuen Bonusprogramms, Fokus auf den Ausbau der Kundenbeziehungen."

Tipps für effektives Few-Shot Prompting

Um wirklich relevante Ergebnisse mit Few-Shot Prompting zu erzielen, müssen die richtigen Methoden angewendet werden. Hier einige Tipps:

1. Den Prompt gut strukturieren: Die vorgeschlagenen Beispiele sollten immer aus zwei Werten bestehen: dem zu analysierenden Wert und dem gewünschten Ergebnis.
2. Das richtige Format liefern: Das generative KI-Tool präsentiert Ausgabedaten, die den Eingabedaten entsprechen. Daher müssen die Shots das genaue gewünschte Format angeben, z.B. „Nachname; Vorname; Beruf; Alter“.
3. Ausreichende Anzahl an Beispielen angeben: Es ist ratsam, der KI zwischen 3 und 5 Beispiele zu liefern.

Varianten des Few-Shot Prompting

1. Chain of Thought: Diese Technik verfolgt den Weg des menschlichen Denkens, indem mehrere aufeinanderfolgende Anweisungen gegeben werden, um das gewünschte Ergebnis zu erreichen.
2. Reverse Engineering: Hier wird vom gewünschten Ergebnis ausgegangen und ein Prompt entwickelt, der dieses Ergebnis erzeugt.
3. Zero-Shot Prompting: Im Gegensatz zum Few-Shot Prompting wird hier eine Antwort verlangt, ohne Beispiele zu liefern.
4. Role Prompting: Die KI wird in eine bestimmte Rolle versetzt, was besonders nützlich ist, um die Relevanz der Ergebnisse zu verbessern.

Weiterbildung und Training

Mit der Weiterentwicklung der KI-Tools entwickeln sich auch die Techniken des Prompt Engineering weiter. Bei DataScientest bieten wir einen speziellen Kurs zu Prompt Engineering an. Am Ende des Kurses wirst du in der Lage sein, effektiv mit großen Sprachmodellen zu kommunizieren und gewünschte Ergebnisse zu erzielen.

Fazit

Few-Shot Prompting ist eine mächtige Technik, die es ermöglicht, große Sprachmodelle wie ChatGPT effektiver und präziser für spezifische Aufgaben einzusetzen. Durch die richtige Anwendung und Strukturierung von Prompts können Nutzer die KI auf ihre speziellen Bedürfnisse zuschneiden und so bessere Ergebnisse erzielen.

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