🔥5 High-Impact-Techniken aus Googles Spielbuch

5 High-Impact-Techniken aus Googles Spielbuch

Chain of Thought (CoT) Für Aufgaben, die ein Nachdenken erfordern, fordere das Modell auf, Schritt für Schritt zu denken." Beispiel-Prompt: "Als ich 3, war mein 3x so alt wie ich. Ich bin jetzt 20. Wie alt ist mein Partner? Lass uns Schritt für Schritt denken." ➡️Gibt nur dann die richtige Antwort zurück, wenn das Nachdenken explizit gemacht wird.

Step-back-Prompting Stelle zunächst eine breitere Frage, um das Wissen zu aktivieren. Verwende diesen Kontext, um eine präzisere Antwort zu erhalten. Beispiel-Prompt: Schritt 1: "Was sind 5 fesselnde Videospiel-Einstellungen?" Schritt 2: "Schreibe eine Level-Geschichte in einem Unterwasser-Labor aus der Liste oben." ➡️Du kannst die Kreativität des Modells mit einer allgemeinen Eingabe anregen - genau wie bei einer echten Brainstorming-Session.

Few-shot-Prompting Stelle nicht nur eine Frage. Zeige + frage. Beispiel-Prompt: "Parse diese Pizza-Bestellung in JSON" + 2 bearbeitete Beispiele ➡️Was zu beachten ist: LLMs lernen Muster, nicht Regeln. Beispiele sind wichtig.

Role-Prompting Gib dem Modell einen Job und eine Persönlichkeit. Beispiel-Prompt: "Agieren als ein erfahrener UX-Designer, der Feedback für einen Junior-Praktikanten in einem unterstützenden Ton schreibt." ➡️Kombiniere mit Temperaturkontrolle (zwischen 0,8-1) für ausdrucksreichere Ausgaben.

Selbstkonsistente Stichproben Beispiel-Prompt: "Klassifiziere diese E-Mail als WICHTIG oder NICHT WICHTIG. Lass uns Schritt für Schritt denken." ➡️Warnung: Höhere Kosten, aber viel höhere Zuverlässigkeit in Randfällen.

Passe diese an, um bessere KI-Ausgaben zu erhalten: Temperatur Niedrig (0,2) = faktisch Hoch (0,8-1) = kreativ

Top-K Niedrig (30) = fokussiert Hoch (40+) = Vielfalt

Top-P Niedrig (0,9) = sicher Hoch (0,98-1) = freiform

💡Versuche: T=0,2, K=30, P=0,95 für saubere Ergebnisse. Gehe höher für kreatives Schreiben oder wilde Ideen.

Was, wenn deine KI nicht unterdurchschnittlich performt - du promptest sie einfach nur falsch?

Bitte beachten Sie, dass die deutsche Version von Ai unterstützt wird und daher geringfügige Fehler auftreten können.

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