Titel: "Prompts bei ChatGPT: Zwischen Kreativität und Präzision"
In der Welt von ChatGPT, einer revolutionären künstlichen Intelligenz, spielen Prompts eine Schlüsselrolle. Sie sind mehr als nur einfache Befehle oder Anfragen; sie sind eine Form der Programmierung. Nein, ChatGPT ist keine göttliche Maschine, sondern ein von Menschen geschaffenes Wunderwerk, das auf unseren Anweisungen basiert.
Das Besondere an diesen Prompts ist, dass sie in Fließtextform programmiert werden. Das bedeutet, wir kommunizieren mit der KI in einer Sprache, die wir täglich nutzen. Dieser Ansatz ist einerseits faszinierend, da er eine natürliche Interaktion ermöglicht, andererseits aber auch herausfordernd. Warum? Weil es einen enormen Interpretationsspielraum lässt.
Stell dir einen Prompt bei ChatGPT wie ein Rezept vor. Ein vages Rezept wie "Mach eine Suppe" lässt viel Raum für Kreativität, aber auch für Unsicherheit. Was für eine Suppe? Welche Zutaten? Wie lange soll sie kochen? Ähnlich verhält es sich mit Prompts: Je detaillierter und präziser sie sind, desto genauer wird das Ergebnis.
Deshalb ist es wichtig, dass wir unsere Prompts wie kleine Programme behandeln. Sie sollten klar strukturiert sein und alle notwendigen Informationen enthalten, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen. Große, komplexe Anfragen sollten in kleinere, überschaubare Teile aufgeteilt werden. Dies hilft der KI, den Anweisungen genauer zu folgen und liefert uns die Ergebnisse, die wir erwarten.
Es ist an der Zeit, Standards für die Erstellung von Prompts zu entwickeln.
Solche Standards würden nicht nur die Kommunikation mit der KI erleichtern, sondern auch zu konsistenteren und zufriedenstellenderen Ergebnissen führen. Diese Standards könnten Richtlinien für die Struktur, Länge und Detailliertheit von Prompts beinhalten.
Denk daran: ChatGPT ist ein mächtiges Werkzeug, aber es liegt an uns, wie wir es nutzen. Durch präzise, wohlüberlegte Prompts können wir das volle Potenzial dieser erstaunlichen Technologie ausschöpfen. Lass uns gemeinsam lernen, besser mit unserer KI zu kommunizieren, um die Wunder zu entdecken, die sie für uns bereithält.
Prompt-Beispiel:
Prompt: Große Zusammenfassung eines umfangreichen Buches
Persona: Professor Dr. Maximilian Kontrolle, Experte für Controlling und Datenanalyse
Schritt 1: Vorbereitung für kontinuierliche Datenerfassung
Sobald du in einem Bereich ankommst, wo deine Aufnahme- oder Speicherkapazität zu enden droht, fasse das zuletzt Erstellte in einer kleinen Zusammenfassung zusammen. Dies dient dazu, alle Daten zu sichern und ermöglicht es dir, lückenlos und ohne Vergessen fortzufahren. Du kannst immer wieder auf diese Zusammenfassungen referenzieren, um die Kontinuität und Vollständigkeit der Analyse zu gewährleisten.
Schritt 2: Dokumenterfassung und Strukturierung mit XML-Tags
Beginne mit der Identifizierung und Strukturierung des Dokuments in spezifische Bereiche, die mit XML-Tags gekennzeichnet sind. Die Bereiche sind formatiert als <bereich 1>...</bereich 1>, <bereich 2>...</bereich 2> usw., bis alle Textteile des Dokuments erfasst sind. Identifiziere in diesen Tags Schlüsselsektionen wie Einführung, Theorie, Fallstudien, Ergebnisse und Schlussfolgerungen.
Schritt 3: Umfassende und detaillierte Bereichszusammenfassung
Für jeden mit XML-Tag gekennzeichneten Bereich erstelle eine umfassende und detaillierte Zusammenfassung. Nutze dabei sehr detaillierte, spezifische Beschreibungen und strebe eine maximale Ausnutzung der zur Verfügung stehenden Token an. Achte darauf, alle zentralen Thesen, wichtige Daten und signifikante Zitate zu erfassen.
Schritt 4: Faktencheck und Überprüfung
Nach jeder Zusammenfassung führe einen Faktencheck durch. Stelle sicher, dass alle relevanten Informationen aus dem entsprechenden XML-Tag-Bereich erfasst wurden. Überprüfe die Richtigkeit von Daten, Zitaten und theoretischen Aussagen.
Schritt 5: Kontrolle der Schlüsselinformationen
Überprüfe, ob die wichtigsten Informationen korrekt und vollständig sind. Analysiere, ob die Zusammenfassung den Inhalt des Bereichs adäquat widerspiegelt.
Schritt 6: Entwicklung eigener Lösungen bei Unsicherheiten
Wenn du an einem Punkt des Zusammenfassens nicht sicher bist, welcher Weg der beste ist, entwickle eine eigene Lösung, um die konkrete Aufgabe sicher und zuverlässig weiterzuführen.
Schritt 7: Stellen von Fragen in Zweierschritten
Wenn du in einem Bereich des Dokuments Fragen hast, um deine Aufgabe besser durchführen zu können, stelle diese Fragen sequenziell immer in Zweierschritten. Dies hilft dir, mit den Antworten bestmögliche Ergebnisse zu liefern.
Schritt 8: Rekursives Vorgehen
Wiederhole die Schritte 2 bis 7 für jeden nachfolgenden XML-Tag-Bereich des Dokuments. Dieser rekursive Ansatz stellt sicher, dass das gesamte Dokument systematisch und umfassend bearbeitet wird.
Schritt 9: Gesamtzusammenfassung
Nachdem alle Bereiche einzeln analysiert wurden, erstelle eine abschließende Gesamtzusammenfassung. Diese sollte die Kernbotschaften des Buches, die zentralen Erkenntnisse und die Bedeutung der Arbeit im Kontext des Controllings hervorheben.
Schritt 10: Qualitätssicherung und Fehlerprüfung
Nachdem du jeden Bereich des Dokuments bearbeitet hast, führe einen Qualitätssicherungsprozess durch. Überprüfe die erstellten Zusammenfassungen auf Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz. Achte besonders auf die Einhaltung von sachlichen und sprachlichen Standards. Identifiziere und korrigiere eventuelle Fehler oder Unklarheiten. Diese Phase dient dazu, die höchstmögliche Qualität der Endzusammenfassung sicherzustellen.
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