From the course: Prompt Engineering – Grundlagen
Gedankenkette generieren
Eine etwas fortgeschrittenere Herangehensweise an das Prompt Engineering ist das sogenannte Chain of Thought, CoT, oder auf Deutsch die Gedankenkette. Das heißt letztendlich eigentlich nur, dass ich – so wie als Mensch auch – versuche, komplexe Vorgänge Schritt für Schritt zu verarbeiten. Das ist eigentlich alles. Und dabei gibt es im Englischen im Wesentlichen die Herangehensweise, dass man ChatGPT mitteilt, dass es eben Schritt für Schritt, also Step by Step, erfolgen soll, dass man vom Kleinen zum Großen möchte, Least to Most, oder z.B. die Variante Thinking Backwards, dass man also andersherum denken möchte. Und wenn man diese Zusätze verwendet, dann kann man so in manchen Fällen bessere oder zumindest auch nachvollziehbarere Ergebnisse erhalten. Wobei zwei wichtige Aspekte: Auf der einen Seite, dass es manchmal mit den englischen Begriffen auch in deutschen Aufforderungen besser funktioniert. Und das andere, ChatGPT immer besser wird und immer häufiger auch Antworten herleitet, sodass das nicht mehr unbedingt angegeben werden muss. Wenn man sich das jetzt mal konkret anschaut, Schritt für Schritt, Step by Step, dann könnte ich so was fragen wie: »Was ist 3 mal 10 durch 6?«, und erhalte das Ergebnis. Das Ergebnis, wie gesagt, müsste ich aber noch mal überprüfen, weil ChatGPT ja nur so eine Art sprachliche Wahrscheinlichkeit einsetzt und das nicht wirklich ausrechnet. Etwas nachvollziehbarer wird es, wenn ich in meinem Prompt die Ergänzung vornehme: »Antworte Schritt für Schritt.« Auch wenn jetzt hier, ehrlich gesagt, die Herleitung ein bisschen skurril ist, hilft es mir nachzuvollziehen, wie ChatGPT zu dem Ergebnis gekommen sein könnte, und so das Ergebnis zu validieren. Es ist einfach ein kleiner Trick, der das Erzeugen der Ergebnisse, der Rückmeldung der Antworten etwas nachvollziehbarer machen kann. Ganz ähnlich: Least to Most. Das kann man auch einsetzen, um bessere Ergebnisse zu erhalten. Wenn ich beispielsweise jetzt hier einen etwas komplexeren Prompt habe, wie: »Ich brauche eine Minute, um einen Espresso zu machen. Ich brauche 20 Sekunden, um ihn zu trinken. Ich habe in 15 Minuten eine Besprechung. Wie viele Espressi oder Espressos kann ich trinken, bevor die Besprechung beginnt?« Und das wird dann hier zu einer entsprechenden Antwort komplettiert. Diese Antwort, die jetzt hier generiert wird, ist aber in dem konkreten Fall erst mal skurril, irgendwie auch falsch, es passt nicht wirklich. Und dann kann es hilfreich sein, wenn man, Least to Most, wenn man so was fragt wie: »Was muss ich zuerst herausfinden?« Und dann kann das – muss nicht, aber kann – zu besseren Ergebnissen führen, die das Schritt für Schritt herleiten, die einzelnen Schritte anzeigen, die einem einen Hinweis darauf geben, wie man vielleicht auch selber seinen Prompt in einzelne Prompts unterteilen könnte, die man dann nacheinanderstellt. Dafür kann man so etwas wie »Was muss ich zuerst herausfinden?«, »Was muss ich zuerst fragen?« formulieren. Eine weitere Variante, um zu besseren Ergebnissen zu kommen, ist das Thinking Backwards. Und das kann ich nutzen, um auch wieder eher allgemeine Fragen etwas besser, etwas detaillierter beantwortet zu bekommen. Hier frage ich jetzt z.B. nach: »Warum fährt ein Auto?«, und bekomme die Erklärung, dass das halt irgendwas mit Verbrennungsmotor und Co. zu tun hätte. Wenn ich jedoch »rückwärts gedacht« hinzufüge, dann wird das von der anderen Seite her betrachtet. Das heißt, zuerst wird die Kraftübertragung hier dann dargestellt. Das ist eine Möglichkeit, wie ich die Herleitung umkehren könnte, wie also rückwärts oder andersrum gedacht werden könnte. Eine andere Variante, wie man das auch ganz sinnvoll einsetzen kann, ist hier die Frage: »Wie verkaufe ich ein Auto?« Und dann bekomme ich entsprechend Vorschläge, dass ich das gut vorbereiten sollte, dass ich mich um die Vermarktung kümmern müsste usw. Wenn ich das andersrum denken lasse, dann wird das jetzt aus Sicht des Käufers betrachtet. Das heißt also, ich bekomme eine ganz andere Perspektive in die Rückmeldung, nämlich die des Käufers. Das heißt: Wie kann ich denn einen perfekten Eindruck für den Käufer hinterlassen? Usw. Also, diese Kleinigkeiten, die wir jetzt hier im Rahmen von Chain of Thought, im Rahmen der Gedankenkette, benutzt haben, die kann man verwenden, um innerhalb eines Prompts mehr Details anzugeben, andere Sichtweisen zu formulieren und so dann im besten Fall bessere Ergebnisse zu erhalten.