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2025-04-16 10:24:48 +02:00

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Giray: Prompt Engineering with ChatGPT: A Guide for Academic Writers

Allgemeines zur Prompt-Engineering

  • Disziplin zur Entwicklung und Optimierung von Prompts für große Sprachmodelle (LLMs).
  • Besonders nützlich für akademisches Schreiben und Forschung.
  • Ziel: Effektive Nutzung von LLMs wie ChatGPT für Aufgaben wie Textgenerierung, Übersetzung etc.

Was ist ein Prompt?

Ein Prompt besteht aus vier Elementen:

  1. Instruction - Gibt die Aufgabe vor.
  2. Context - Liefert Hintergrundwissen.
  3. Input Data - Konkrete Daten oder Fragen an das Modell.
  4. Output Indicator - Gibt das gewünschte Format oder die Länge des Outputs an.

Was sind Large Language Models (LLMs)?

  • Beispiele: ChatGPT, GPT-3/4.
  • Fähigkeiten: Textgenerierung, Fragen beantworten, Übersetzen.
  • Trainiert auf großen Datenmengen aus Büchern, Artikeln, Webseiten.

Techniken des Prompt Engineerings

  1. Instructive Prompts - Geben eine klare Schreibaufgabe.
  2. System Prompts - Geben einen Startpunkt oder Kontext.
  3. Question-Answer Prompts - Strukturieren die Antwort um eine Forschungsfrage.
  4. Contextual Prompts - Bieten gezielte Zusatzinformationen.
  5. Mixed Prompts - Kombinieren mehrere Elemente für umfassende Aufgaben.

Häufige Fehler beim Schreiben von Prompts

  1. Unklarheit (Ambiguity) - Vage Prompts führen zu oberflächlichen Antworten.
  2. Bias Reinforcement - Vorurteilshafte Prompts verstärken Stereotype.
  3. Overfitting - Zu spezifisch, schränkt Outputvielfalt ein.
  4. Mangelnder Kontext - Führt zu ungenauen oder unvollständigen Antworten.
  5. Ethische Probleme - Aufforderung zu illegalem oder unethischem Verhalten.
  6. Unbeabsichtigte Nebeneffekte - Widersprüchliche Anweisungen führen zu sinnlosem Output.
  7. Unrealistische Erwartungen - LLMs können z.B. keine exakten Vorhersagen treffen.

Warum sollten Akademiker Prompt Engineering lernen?

  • Erhöht Effizienz und Qualität im wissenschaftlichen Schreiben.
  • Erlaubt gezielte Steuerung der Modellausgaben.
  • Bietet neue Möglichkeiten für Forschung und Lehre.
  • Prompt Engineering = eine Art „Programmierung“ für Texte.