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Als ChatGPT 2022 die Welt erblickte, haben wir begonnen zu lernen, wie man dieser Maschine Anweisungen gibt, um gute Ergebnisse zu bekommen.

Die Disziplin des Prompt Engineerings erlebte ihren Durchbruch und mit ihr diverse Frameworks, die die besten Ergebnisse versprechen:

CRAFT: Capability, Role, Action, Format, Tone
RFT: Request, Task, Format
ICE: Instruction, Context, Examples
CREATE: Character, Request, Examples, Adjustment, Type of Output, Extras
...

Aber sind diese Best Practices noch aktuell?

In den letzten 2 Jahren haben sich Sprachmodelle und die Features, die auf ihnen aufbauen, stark weiterentwickelt:

LLMs sind größer, flexibler und besser geworden
Reasoning-Modelle sind auf dem Vormarsch
Tools wie ChatGPT werden mit Features wie Deep Research immer autonomer

Mit dieser Entwicklung haben sich auch einige der Prinzipien verändert, wie wir mit Sprachmodellen arbeiten müssen, um gute Ergebnisse zu erhalten.

Heute möchte ich dir 3 Prompting-Techniken vorstellen, die du universell anwenden kannst und dich zu guten Ergebnissen beim Einsatz von ChatGPT & Co. bringen:

Dialog-Prompting
Briefing-Prompting
Reasoning-Prompting

Los geht's!

Prompting 1x1

Kurz zu den Basics.

Was ist überhaupt ein Prompt?

Ein Prompt ist eine Anweisung die einem Sprachmodell gegeben wird, um eine bestimmte Ausgabe oder Reaktion zu erzeugen. Es handelt sich dabei um einen Text, der das gewünschte Ergebnis, den Kontext und spezifische Anforderungen beschreibt.

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