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Großbuchstaben

Verwende GROßBUCHSTABEN sparsam, um wichtige Aspekte deiner Anfrage hervorzuheben. Dies kann die Aufmerksamkeit des Modells auf wesentliche Punkte lenken.

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Tonarten

Schreibe in einem bestimmten Ton, zum Beispiel:

• Bestimmt und entschlossen
• Selbstbewusst und autoritär
• Kreativ und poetisch
• Geschichtenorientiert
• Geschäftlich professionell
• Technisch und detailliert
• Leicht und humorvoll
• Akademische Strenge
• Verkaufsorientiert
• Formelle Präsentation
• Lässige Konversation
• Warm und freundlich

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Berühmte Persönlichkeiten / Experten

Wenn du spezielles Fachwissen benötigst, beziehe dich auf bekannte Experten auf diesem Gebiet. Hier sind einige Beispiele:

• Ich möchte, dass du dich in die Rolle von Andrew Ng versetzt und die Schritte zur Implementierung eines Machine-Learning-Modells in einem Unternehmensumfeld skizzierst.
• Ich möchte, dass du dich in die Rolle von Elon Musk versetzt und beschreibst, wie man einen Rapid-Prototyping-Prozess in einem Ingenieurteam implementiert.
• Ich möchte, dass du dich in die Rolle von Jordan Belfort versetzt und einen Schritt-für-Schritt-Prozess zum Abschluss hochwertiger Aufträge skizzierst.
• Ich möchte, dass du dich in die Rolle von Jeff Bezos versetzt und erklärst, wie man das Kundenerlebnis auf einer E-Commerce-Plattform optimieren kann.
• Ich möchte, dass du dich in die Rolle von Sheryl Sandberg versetzt und Strategien zur Skalierung der Betriebsabläufe in einem schnell wachsenden Tech-Unternehmen entwickelst.
• Ich möchte, dass du dich in die Rolle von Christopher Voss versetzt und einen Prozess Schritt für Schritt skizzierst, wie ich meinen nächsten Arbeitsvertrag aushandeln kann.

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Formuliere Anweisungen möglichst positiv

Positive Anweisungen können das gewünschte Verhalten klarer machen. Sag, was das Modell tun soll, statt nur zu beschreiben, was es vermeiden soll. Verwende ausdrückliche negative Einschränkungen weiterhin für harte Grenzen, etwa für Inhalte, die das Modell niemals offenlegen darf. Prompt mit Negation:
Sprich nicht über andere Fußballteams außer Hertha BSC. Prompt ohne Negation:
Sprich nur über Hertha BSC.

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Bitte LLMs um direkte Zitate

LLMs sind probabilistische Algorithmen, die das nächste Token basierend auf vorherigen Eingaben generieren. Wie wir in unserem Guide zu den Grundlagen von KI-Modellen behandelt haben, bedeutet dieser probabilistische Ansatz, dass sie manchmal Antworten generieren können, die nicht faktisch korrekt sind, auch wenn sie überzeugend klingen. Das nennt man Halluzination. Wir empfehlen, generierte Antworten immer zu überprüfen. Der effektivste Weg, Halluzinationen beim Arbeiten mit deinen Daten zu erkennen, ist nach direkten Zitaten zu fragen. Das zwingt das Modell dazu, spezifische Auszüge zu liefern, anstatt plausibel klingende, aber möglicherweise ungenaue Informationen zu generieren.

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Das Antwort-Limit

Wir haben bereits über die Größe von Kontextfenstern gesprochen, aber es gibt eine weitere wichtige Einschränkung: Antworte-Limits. Das Antwort-Limit gibt an, wie viele Token ein Modell in einer Antwort generieren kann. Das Limit variiert je nach Modell. Die Sache ist die: Du kannst das umgehen! Wenn du das Limit erreichst, fordere das Modell einfach auf, fortzufahren:

• Mach weiter
• Weiter…
• Und dann?
• Schreib mehr