AI Prompt Engineering Pro Lernen Sie Erstellen und Optimieren von KI-Eingabeaufforderungen

1. Einführung: Hallo, alle zusammen. Willkommen in der Prompt Engineering Pro-Klasse. Und dies ist ein umfassender Kurs , der Sie vom Anfänger bis zum Fortgeschrittenen in der Kunst der effektiven Kommunikation mit künstlicher Intelligenz oder KI weiterführen soll Fortgeschrittenen in der Kunst der effektiven Kommunikation . Egal, ob Sie Student, Profi, Unternehmer, Pädagoge, Inhaltsersteller, Vermarkter, Entwickler oder Unternehmensleiter sind Unternehmer, Pädagoge, Inhaltsersteller, Vermarkter, , dieser Kurs hilft Ihnen dabei, das volle Potenzial moderner KI-Tools wie ChatGPT, Claude, Gemini Co-Pilot Das ist also der Kurs. Von hier aus werden Sie Experte darin sein, wie man Eingabeaufforderungen für KI schreibt und wie dieser Prompt-Algorithmus funktioniert. Also, wo ist diese Klassenarbeit? Dieser Kurs ist ideal für alle, die genauere, zuverlässigere und nützlichere Antworten vom KI-System erhalten möchten . Und dieser Kurs ist für Anfänger und Fortgeschrittene konzipiert . Wenn Sie also keine Erfahrung haben, Sie sich darüber keine Gedanken machen, denn dieser Kurs beginnt mit dem grundlegenden Konzept und entwickelt sich schrittweise zur Weiterentwicklung der Aufforderungstechnik von EI-Profis und Power-Usern verwendet wird Schauen wir uns also an, was Sie in diesem Kurs lernen werden. In diesem Kurs lernst du etwas über die Anatomie von Eingabeaufforderungen, Zero-Shot versus Few-Shot Prompting, Gedankenkettenführung, Gedankenbaum-Aufforderung, Rollenfindung, Prompt-Verkettung, Evolution und Iteration . Und schauen wir uns nach Abschluss dieses Kurses an, was Sie können: Sie werden in der Lage sein klar strukturierte und effektive Aufforderungen zu schreiben, konsistent qualitativ hochwertigere KI-Antworten zu generieren, fortschrittliche Anruftechniken für komplexe Aufgaben zu verwenden, KI effektiv in der Wirtschaftspädagogik, im Marketing und in der Erstellung von Inhalten anzuwenden , Prompt-Workflows zu entwerfen, die die Arbeit automatisieren und rationalisieren verarbeiten, bewerten und optimieren Sie Eingabeaufforderungen um eine bessere Leistung zu erzielen, und erstellen Sie professionelle KI-gestützte Inhalte um schneller und Okay. Und das ist ein projektbasierter Kurs. Sie werden also ein Klassenprojekt haben, und dieses Klassenprojekt wird Ihnen helfen , während Sie lernen, zu üben. Und du wirst alle unterstützenden Ressourcen für diesen Kurs haben . Und diese Klasse hat bereits die JonborSource-Datei, und sie wird Ihnen helfen den Unterricht leichter zu Worauf Sie also noch warten, wir freuen uns darauf, gemeinsam etwas über Prompt Engineering zu lernen, und es wird Ihnen helfen, und es wird Ihnen helfen das volle Potenzial von Prompting mit künstlicher Intelligenz 2. Schnelle Anatomie: Hallo, alle zusammen. Wir kommen zur allerersten Lernstunde, Prompt Engineering Pro Class. In dieser Lektion werden wir etwas über die Anatomie des Prompts lernen . Zuerst müssen Sie wissen, was die Aufforderung ist, und dann werden Sie in der Lage sein, etwas über die Anatomie der Eingabeaufforderung zu verstehen. So wie ein Satz ein Subjekt, ein Verb und ein Objekt hat, besteht eine hochwirksame Eingabeaufforderung aus einer bestimmten Strukturkomponente. Das Verständnis dieser Anatomie ist also ein Unterschied zwischen generischen , wenig hilfreichen KI-Antworten und präzisen Ergebnissen auf Expertenebene Wenn Sie also bereits mit Jamini ChatGPT, Cloud und allen anderen KI-Plattformen vertraut sind, wissen Sie, wie man diese Dinge benutzt Und wenn Sie sich mit KI überhaupt nicht auskennen, müssen Sie sich keine Sorgen machen , dass wir von Anfang an lernen Wenn Sie also die Grundkenntnisse über das Geben von Befehlen in JATGPT oder Gemini oder in Cloud oder Copilot haben , dann wird das, was Sie auf das Feld schreiben , Sie können jedoch eine Eingabeaufforderung eingeben und erhalten Sie von der KI-Engine Aber mit maximaler Zeit werden Sie nicht genau das bekommen, wonach Sie suchen. Wenn Sie also eine präzise Ausgabe benötigen, müssen Sie in diesem Fall die Prompt-Technik kennen, und das werden wir in diesem Kurs lernen. Also die Anatomie der Eingabeaufforderung besteht aus insgesamt vier Säulen, richtig? Wenn Sie also über die Anatomie der Eingabeaufforderung nachdenken, müssen Sie sich auf Anweisungen, Kontext, Beispiele und das Ausgabeformat konzentrieren . Die vier Säulen sind also das Kernmerkmal der Ballanatomie. Also lassen Sie uns jetzt einen praktischen Blick darauf werfen. Und Sie können auf meinem Bildschirm sehen, dass ich ein paar Tabs in meinem Browser geöffnet habe, und alle Tabs drehen sich um die KI-Website oder die KI-Plattform. Also werde ich Ihnen zunächst die beliebteste und angesagteste KI-Plattform auf meinem Bildschirm zeigen , die ChatGPT heißt Und es ist von OpenAI. Und zweitens werde ich Ihnen zeigen, dass Gemini neben ChatGPT eines der beliebtesten ist Und dieser Gemini ist eine KI-Plattform von Google. Dann können Sie sich das so genannte Co-Pilot ansehen , und dieser Co-Pilot ist ein Produkt von Microsoft, und sich dann das Gerinnsel ansehen Das ist aus der Anthropie, und diese Cloud wird häufig zum Programmieren verwendet Und Sie können eine weitere beliebte EI-Plattform von G Rock sehen , und dieser T Rock ist ein Vorteil von Elon Mask, und diese Website wird heutzutage häufig für die Bild - und Videogenerierung verwendet Und jetzt zeige ich Ihnen etwas über eine chinesische EI-Plattform namens Deep Sig. Das funktioniert auch sehr gut. Und wenn Sie es mit anderen vergleichen, ist es sehr günstig im Preis. Und für die Forschung ist diese Ratlosigkeit heutzutage weit verbreitet, oder? Das sind also die derzeit beliebtesten EI-Plattformen. Wenn Sie jedoch über die Verwendungszwecke nachdenken, haben sie alle fast ähnliche Verwendungszwecke, aber sie haben auch ein anderes Muster für die Bereitstellung der Ergebnisse. In Chan GPT können Sie also schreiben, Sie können alles fragen, was Sie wissen wollen, jetzt können Sie auch einige Bilder erstellen Um also ein Bild zu erstellen oder um etwas zu fragen oder einen Artikel zum Schreiben zu generieren, kannst du dieses ChatGPT verwenden Und für Gemini haben sie eine fast ähnliche Funktion wie ChatGPT, und ChatGPT hat heutzutage den Programmierteil, der als Codex der Mit ChatGPT können Sie also schreiben, Sie können Bild generieren und Sie können auch den Code das Bild generieren und Sie können auch den Code schreiben. Und genau wie diese Zwillinge haben sie dieselben Dinge. Aber Gemini, sie haben spezielle oder erweiterte Funktionen z. B. zum Erstellen von Videos In diesem Fall müssen Sie das Gemini Studio verwenden. Aber mit dieser einfachen Suchoption oder mit dieser einfachen Gemini-Landingpage können Sie den Artikel generieren, den generieren oder jede Art von Frage stellen Sie können die Antworten erhalten und Bilder erstellen, Musik erstellen, Videos erstellen und vieles mehr Also wie Gemini und ChatGPT haben sie alle ähnlichen Funktionen, aber wenn Sie sich das zum jetzigen Zeitpunkt überlegen, erstellt ChatGPT die Videos nicht Aber Gemini ist jetzt auch in der Lage zu codieren. Konzentrieren wir uns nun auf den Co-Piloten. Das ist also das Produkt von Microsoft. Co-Piloten haben sehr minimale und saubere Ergebnisse. Betrachtet man die Ausgabe mit ChatGPT und GMNE, kann Jin ebenso wie ChatGPT einen langen Artikel mit einer gewichteten Version generieren ebenso wie ChatGPT einen langen Artikel mit einer gewichteten Version Sie liefern die ausführliche und ausführliche Erklärung. Wenn Sie jedoch den Co-Piloten in Betracht ziehen, ist der Co-Pilot eine der besten KI-Plattformen um minimale und saubere Ergebnisse zu erzielen oder zu Sie werden Ihnen im Grunde die kurzen Antworten mit den perfekten Informationen geben, oder? Und noch etwas möchte ich Ihnen sagen , dass dieser Co-Pilot sowohl für die Bilderzeugung als auch für die Codierung verfügbar ist für die Bilderzeugung als auch für die Codierung verfügbar . In diesem Fall müssen Sie also den Github-Co-Piloten in Betracht ziehen. Wenn Sie bedenken, dass Sie für die bessere Ausgabe in diesem Fall den Github-Co-Piloten für die Codierungsplattform verwenden müssen für die Codierungsplattform Konzentrieren wir uns nun auf die Cloud. Und wie ich schon sagte, die Cloud ist das Produkt von Anthropie. Heutzutage wird Claude tatsächlich häufig zum Programmieren verwendet, und sie haben die neueste Version, und sie aktualisieren ständig, um das Codierungserlebnis zu Clod wird grundsätzlich häufig zum Codieren verwendet , und das Clot eignet sich gut zum Schreiben, und heutzutage hat Cloud auch den Designteil implementiert Wenn Sie also eine Website entwerfen müssen und in Betracht ziehen, das Frontend zu entwerfen, können Sie in diesem Fall sowohl die Cloud als auch das Backend verwenden ultimativen Web- oder Softwareentwicklung mit dem EiUX können Sie also Softwareentwicklung mit dem EiUX können Sie die Cloud für die Webentwicklung oder jede Art von Anwendungs - oder SAS-Entwicklung verwenden die Webentwicklung oder jede Art von Anwendungs - oder SAS-Entwicklung jede Art von Anwendungs Richtig? Dann konzentrieren wir uns darauf, Joc Dies ist das Produkt von Elon Musk, wie ich schon sagte, und dieser Elon Musk Grock wird jetzt häufig für soziale Medien verwendet Dieser Rock kann auch sehr gut antworten und schreiben, aber sie werden im Grunde häufig für soziale Medien verwendet Dieser Grock ist sehr gut darin , sowohl Bilder als auch Videos zu generieren Und die einen Dinge, die ich Ihnen sagen möchte, ist, dass die Bild- und Videogenerierung heutzutage Bild- und Videogenerierung bei Grock nicht kostenlos ist Wenn Sie jedoch die kostenpflichtige Version verwenden, werde ich Ihnen später den Unterschied zwischen der kostenlosen und der kostenpflichtigen Version und die Funktionsweise des Token-Systems erläutern Ich werde es dir etwas später zeigen. Aber mit der kostenpflichtigen Version wirst du in der Lage sein, schöne Rails, nette Videos für soziale Medien sowie nette Bilder für jede Art von Benutzern zu erstellen nette Videos für soziale Medien sowie , oder? Lassen Sie uns nun über den Deep Sik nachdenken. Dies ist eine chinesische KI-Plattform, und wenn man die Preisgestaltung berücksichtigt, bietet diese Dip Sik sehr günstige API-Kosten, und sie können gut schreiben und gut denken. Aber für kommerzielle Zwecke können Sie den Dip Sik zu einem sehr günstigen Preis in Betracht ziehen. Und schließlich die Ratlosigkeit, diese Ratlosigkeit ist für Forschungszwecke sehr nützlich Wenn Sie also an einer Forschungsarbeit beteiligt waren oder tiefes Wissen benötigen, werden Sie in diesem Fall in der Lage sein, Perplexität zu nutzen, und sie wird sehr gute Ergebnisse für Forschungszwecke erzielen, nicht wahr ? Schauen wir uns nun den Unterschied zwischen der kostenlosen und der kostenpflichtigen Version an Unterschied zwischen der kostenlosen und der kostenpflichtigen Lassen Sie uns also über den ChatGPT Gemini und Claude nachdenken. Diese drei Dinge werde ich Ihnen anhand des Unterschieds zwischen der kostenlosen und der kostenpflichtigen Version zeigen des Unterschieds zwischen der kostenlosen und der kostenpflichtigen Version Also dieses ChatGPT, es ist eine kostenlose Version. Sie können sehen, dass dies die kostenlose Version ist und Sie einige Einschränkungen haben werden Aber wenn Sie über die Gemini nachdenken, können Sie sehen, dass ich hier diese Gemini-Pro-Version verwende Und diese Pro-Version ist nicht kostenlos. Es ist ein halbes Monatsabonnement. Und Gemini, sie werden ein einmonatiges kostenloses Testangebot für die Pro-Version haben ein einmonatiges kostenloses Testangebot für die Pro-Version Und nach Ablauf der Testphase können sie in diesem Fall eine verwenden, können sie in diesem Fall eine verwenden die Sie nach der Bezahlung nicht mehr nutzen können Wenn Sie mit der Testversion zufrieden sind, können Sie die Zahlung vornehmen und dann die Abonnementversion für den Monat oder für die Jahre nutzen . Aber jetzt schauen wir uns an, was der Unterschied ist. Mit der kostenlosen Version können Sie also alle Funktionen nutzen. Sie können hier zum Beispiel ein Bild erstellen. Sie können ein Bild sowohl in Gemini als auch in ChatGPT erstellen. Mit ChatGPT können Sie mit der kostenlosen Version jedoch nur sehr wenige Ausgaben erzielen Sie können die T Biz-Version zusammen mit einer kostenlosen Version bekommen , aber Sie werden nicht in der Lage sein, ein paar der Bilder aus dem JatGBT mit der kostenlosen Version zu generieren , ebenso wie mit ebenso wie Die kostenlose Version hat also einige Einschränkungen. Auch die kostenpflichtige Version hat diese Einschränkung. Lassen Sie mich Ihnen nun die Einschränkungen der kostenpflichtigen Version zeigen. Das ist also meine kostenlose Version von ChatGPT und das ist meine kostenpflichtige Version von Und in einem anderen Browser habe ich die Cloud geöffnet, und diese Cloud ist auch eine Wenn Sie jedoch einen Blick in die Einstellungen werfen, erhalten Sie die Option des Benutzers im Gerinnsel Was Sie dann bekommen, können Sie hier sehen, ich habe ein gewisses Sitzungslimit, ich habe ein wöchentliches Limit, und Sie können hier die Datentasche des Benutzers sehen. Stimmt das? Ja. Also in der Cloud können Sie davon ausgehen, dass sie ein gewisses Sitzungslimit haben. Wenn Sie beispielsweise die kostenpflichtige Version verwenden, können Sie nicht ständig die kostenpflichtige Version verwenden, oder die kostenpflichtige Version, weil sie ein aktuelles Sitzungslimit haben und jede Sitzung etwa vier bis fünf Stunden dauert. Also alle vier bis fünf Stunden, wenn Sie sie für den intensiven Gebrauch verwenden, wird in diesem Fall das Limit erreicht. Und sobald das Limit erreicht ist, können Sie die aktuelle Sitzung nicht mehr verwenden. Dann müssen Sie auf den Reset der Sitzung warten, dann können Sie die nächste Sitzung verwenden. Und nach der Nutzung der aktuellen Sitzung haben sie das wöchentliche Limit. Wenn Sie also ein Vielnutzer sind, wie Sie es getan haben, haben Sie einige SAS entwickelt In diesem Fall müssen Sie ein schweres Quad für die Programmierung verwenden , aber sie haben auch ein wöchentliches Limit. Sie können die Pro-Version also nicht unbegrenzt nutzen. Daher müssen Sie sich für das höhere Abonnement entscheiden. So wird der Plan also verwendet. Wie bei dieser Cloud-Version ist dies meine kostenpflichtige Pro-Version, und dies ist meine GME Pro-Version und dies ist meine kostenlose ChatGPT-Version Mit dem ChatGPT können Sie also etwa vier bis fünf Bilder gleichzeitig erstellen. Dann werden Sie die Verwendungsmöglichkeiten Dann werden Sie Dann müssen Sie etwa vier bis 5 Stunden oder 6 Stunden warten vier bis 5 Stunden oder 6 Stunden Manchmal kann es ungefähr 8 Stunden dauern. Dann musst du warten, bis das Limit zurückgesetzt ist, oder? Die kostenlose Version hat also ein sehr niedriges Nutzungslimit. Dann die Pro-Version, sie haben das höhere Limit. Und wenn Sie mehr als die Pro-Version benötigen, müssen Sie sich in diesem Fall für die Plus-Version entscheiden Wie bei Google gibt es auch eine Plus-Version sowie diesen Claude, oder? Kostenlos haben also geringere Nutzungen und kostenpflichtige haben höhere Nutzungsmöglichkeiten. Und das ist der Unterschied zwischen der kostenlosen und der kostenpflichtigen Version. 3. Anweisungen Kontext Beispiele Ausgabeformatierung: Hallo, alle zusammen. Willkommen zurück noch einmal. In dieser Lektion lernen wir die Anweisungen, den Kontext, das Beispiel und die Formatierung der Ausgabe zur Anatomie der Eingabeaufforderung kennen. Konzentrieren wir uns also auf den Unterricht. Also, was ist Anweisung für Prompt? Es wird eine Anweisung geben, die der KI sagt , was KI zu tun hat. Es ist sehr einfach, und das ist die Hauptaufgabe oder die wichtigsten Regeln. Wie Sie auf meinem Bildschirm sehen können, habe ich ChatGPT und Jamin E geöffnet, also verwende ich die kostenlose ChatGPT-Version und die Gemini-Version Diese beiden Versionen helfen Ihnen also zu verstehen, wie die kostenlose Version sowohl mit der Anleitung als auch mit der kostenpflichtigen Version ausgeführt wird mit der Anleitung als auch mit der kostenpflichtigen Version ausgeführt als auch Schauen wir uns also das reale Beispiel einer Anleitung an. Sie werden der KI also einfach sagen, was KI zu tun hat. Also schreibe ich hier, schreibe einen Facebook-Beitrag über KI-Tools für Schüler. Ich schreibe hier. Okay, also habe ich geschrieben, schreibe einen Facebook-Beitrag über KI für Studierende. Eigentlich ist das die Anweisung, und ich habe die Enter-Taste gedrückt, und Sie können sehen, dass ChatGPT damit beginnt, das Ergebnis zu generieren, und hier ist das Ergebnis und Sie können sehen, dass ChatGPT einen Facebook-Beitrag erstellt hat Dies ist der sehr einfache Weg zu Und wenn Sie mehr über die Einzelheiten erfahren möchten , können Sie in diesem Fall einen Facebook-Beitrag schreiben, können Sie in diesem Fall einen Facebook-Beitrag schreiben, in dem fünf KI-Tools erläutert werden, mit denen die Schüler Lernzeit sparen und einfache Sprache verwenden können, um sie ansprechend zu gestalten. Das ist nur eine einfache Anweisung. Aber wenn du mehr Details für die Anweisung einfügst, dann, wie sie aussehen wird Schauen Sie sich also die Ausgabe an. Hier ist unsere Ausgabe, und jetzt werde ich die Anweisung detaillierter beschreiben Deshalb werde ich hier schreiben, einen Facebook-Beitrag schreiben, einen Facebook-Beitrag schreiben fünf KI-Tools erklärt werden, Studierende Lernzeit sparen können Und ich möchte hier schreiben, die einfache Sprache verwende und dafür, dass sie interessant bleibt. Deshalb werde ich hier schreiben, in einfacher Sprache. Und bleib fesselnd. Okay. Also der erste ist Unterricht, und jetzt ist dieser auch Unterricht. Aber hier habe ich eine ausführliche Anleitung geschrieben. In dieser Aufforderung geht es darum, den Facebook-Beitrag zu erstellen, und hier geht es auch darum, den Facebook-Post zu erstellen. Aber wenn Sie zwischen zwei Befehlen oder zwei Befehlen wählen, ist dies nur eine einfache Anweisung. Und hier habe ich eine ausführliche Anleitung geschrieben. Lassen Sie uns also den Unterschied zwischen der Symbolanweisung und der Detailanweisung identifizieren . Hier habe ich diese fünf KI-Tool erwähnt. Aber hier habe ich weder Zahl noch über irgendwelche Tools geschrieben. Und hier habe ich die fünf KI-Tools geschrieben, okay? Und für das, was sie verwenden werden, um ihre Lernzeit zu sparen, habe ich hier erwähnt, um die Sternenzeiten zu speichern. Das ist also eine Anweisung mit einer einzigen Aufforderung oder einer einzigen Aufforderung, und hier ist die detaillierte Aufforderung. Lassen Sie mich also die Eingabe-Taste drücken, und dann erhalten wir das Ergebnis von ChatGPT Sie können also hier die Ausgabe für einfache Anweisungen sehen , und hier ist es die detaillierte Sie können also sehen, dass ChatGPT bereits fünf Tools benannt hat. Das ist also auch ein Facebook-Beitrag, und das ist auch ein Facebook-Beitrag Ich hoffe, du hast eine Vorstellung davon, wie der Unterricht funktioniert. Konzentrieren wir uns nun auf den Kontext. Was also der Kontext ist, Sie müssen diesen Kontext verstehen und Hintergrundinformationen geben , damit die KI die Situation verstehen kann. Lassen Sie mich Ihnen jetzt mit Kontext und ohne Kontext sagen. also als Beispiel Schreiben Sie also als Beispiel ohne Kontext über einen Freelancer Also schreibe ich hier, schreibe über Freelancing. Und ich habe die Intro-Taste gedrückt und hier ist die Ausgabe. Sie können also sehen, dass ChatGPT damit begonnen hat, die Ausgabe nur für Freelancer zu generieren die Ausgabe Und jetzt konzentrieren wir uns auf den Kontext. Das sind also diese Eingabeaufforderungen ohne Kontext. Und im Kontext, was ich schreiben werde, ist, dass mein Publikum Studenten an der Universität von Bangladesch im Alter von 18 bis 25 Jahren sind, die Online-Einkommensmöglichkeiten suchen, aber wenig technisches Wissen haben Lassen Sie mich also hier schreiben. Dann werden Sie praktisch den Kontext verstehen , und ich schreibe hier, dass meine Studenten oder mein Publikum Studenten Universität von Bangladesch im Alter von 18 bis 25 Jahren sind, die Online-Einnahmen und Möglichkeiten suchen Online-Einnahmen Haben aber wenig technisches Wissen. Okay. Konzentrieren wir uns nun auf die beiden Kontexte. Der erste, dieser ist ohne Kontext. Und im zweiten Fall ist es der Kontext. Und jetzt mit dieser Aufforderung, jetzt, A, ich weiß, wer das Publikum ist, welches Können es ist, in welcher Situation es sich befindet und in welcher Richtung es sich bewegt. Und der Kontext gibt in der Regel Auskunft darüber, wer , warum, für wen und in welcher Situation. So funktioniert Context also. Lassen Sie mich jetzt den Intro-Button drücken. Dann erhalten Sie die Ausgabe über die Eingabeaufforderung mit Kontext Richtig? Sie können also sehen, hier ist die Ausgabe, und hier ist die Ausgabe. Dieser ist ohne Kontext, und dieser ist mit Kontext. Und Sie können hier sehen, der Name des Landes angegeben ist und wer Sie sehen können, wen sich die Universitätsstudenten richten Letztlich ist also bereits im Ergebnis angegeben, wer das Publikum ist, welches Qualifikationsniveau, Situation es gibt und in welcher Richtung welche Situation es gibt und in welcher Richtung es sich also, wenn Sie das richtige Ergebnis mit dem Kontext erzielen wollen, dann müssen Sie angeben, wer das Publikum ist, welches Qualifikationsniveau, welche Situation es gibt und in welchem Tonfall man sich bewegt. Nochmals, ich sage Ihnen, der Kontext beantwortet in der Regel, wer , warum, für wen und wie die Situation ist. Okay, wir haben also bereits zwei Teile behandelt. Der erste ist eine Anweisung, und wieder wiederhole ich die Anweisung, sag der KI einfach, was sie tun soll. Und im Kontext muss man erklären, wer warum, für wen und wie die Situation ist. Okay, cool. Konzentrieren wir uns nun auf die Beispiele aus dem Bereich Prompt Engineering. Zunächst müssen Sie wissen, was das Beispiel ist. Bei Prompt Engineering ist ein Beispiel eine Demonstration dafür, wie eine Aufgabe ausgeführt werden sollte. Wird normalerweise als Eingabe-/Ausgabepaar in der Eingabeaufforderung angezeigt. Anstatt der KI nur zu sagen, was sie tun soll, zeigen wir Ihnen sofort, wie es geht Das wird als Beispiel bezeichnet, und Sie müssen bedenken, warum das Beispiel wichtig ist. Beispiele helfen dem Modell die Aufgabe genauer zu verstehen, einem bestimmten Ausgabeformat zu folgen, einen Wüstenstil oder einen Schreibstil zuzuordnen, Inkonsistenzen oder falsche Antworten zu reduzieren Lassen Sie mich Ihnen nun praktisch zeigen , wie das Beispiel funktioniert Zuerst möchte ich Eingabeaufforderung ohne Beispiel schreiben. Und ich habe bereits eine Eingabeaufforderung vorbereitet , um sie Ihnen zu zeigen , weil das Zeit spart. Und ich werde dir zusammen mit diesen Kursen alle notwendigen Eingabeaufforderungsdateien geben . Sie müssen es also nur herunterladen und dann können Sie zusammen mit mir üben und müssen die Eingabeaufforderung nicht immer wieder schreiben. Okay? Also habe ich in meinen Notizblock eine Aufforderung geschrieben, und diese Aufforderung ist fast ohne Beispiel Und was ich hier geschrieben habe, fasse den folgenden Text in einem Künstliche Intelligenz verändert Branchen, indem sie Aufgaben automatisiert und die Entscheidungsfindung verbessert, oder? Also das ist eigentlich ohne Beispiel, und ich kopiere diese Aufforderung aus diesem Notizblock und füge sie hier Und ich drücke die Enter-Taste. Und dieses Modell beschreibt den Stil und die Struktur von selbst. Okay. Wir haben also das Ergebnis: Künstliche Intelligenz verändert Branchen, indem Arbeit automatisiert und Menschen hilft, bessere Entscheidungen zu Was wir also geschrieben haben, ist, dass künstliche Intelligenz Branchen verändert indem sie Aufgaben automatisiert und die Entscheidungsfindung verbessert Das war also unsere Aufforderung, und das ist unser Ergebnis Wenn Sie also genau hinschauen zwischen Prompt und Output liegt, was zwischen Prompt und Output liegt, gibt es keine Änderungen mehr, nur wenige, oder? Sie können also sehen, dass sich künstliche Intelligenz verändert, und statt verändern, steht hier Veränderung geschrieben. Und dann werden Branchen geschrieben, indem Aufgaben automatisiert werden. Und Sie können hier sehen, Branchen ihre Arbeit automatisieren. Es handelt sich also nicht um eine Aufgabe, sondern um schriftliche Arbeit. Und dann steht es hier geschrieben, was die Entscheidungsfindung verbessert. Und in schriftlichen Beiträgen, die Menschen helfen , bessere Entscheidungen zu treffen. gibt nicht so viele Änderungen, weil wir das Beispiel nicht angewendet haben. Aber wenn wir das Beispiel anwenden, werden ChatGPT oder AI der Eingabe folgen und entsprechend unserer Eingabe werden sie Ihnen die Ausgabe liefern Schauen wir uns nun das Beispiel an, und deshalb habe ich bereits ein und deshalb habe ich bereits Prompt-Beispiel im Node-Pad geschrieben, also muss ich vom Node-Pad kopieren Und das ist ein Beispiel. Diese Eingabeaufforderung ist ein Beispiel. Und deshalb kopiere ich vom Nodepad und füge und drücke sie auf eine Schaltfläche Okay, schauen Sie sich jetzt an , was wir ausgegeben haben. Als Beispiel haben wir das Beispiel geschrieben, dass künstliche Textintelligenz die Art und Weise verändert, wie Unternehmen arbeiten. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI den Geschäftsbetrieb durch Automatisierung und intelligentere Entscheidungen neu gestaltet Geschäftsbetrieb durch Automatisierung und intelligentere Entscheidungen Ich habe der KI also bereits einige Beispiele gegeben, der Text aussehen wird und wie die Zusammenfassung aussehen wird und wie sie aussehen wird Das habe ich ihm also bereits gegeben und ihm gesagt, was das Ergebnis sein wird. Das ist also die Eingabe und das ist die Ausgabe. Und dann habe ich der KI bereits eine neue Aufgabe gegeben, dass dies mein Text ist , und gebe mir jetzt die Ausgabe als Zusammenfassung. Und hier ist unser Ergebnis. Sie können also anhand unserer Anleitung sehen, wie wir das Beispiel gegeben haben, wir es herausbekommen haben. So funktioniert das Beispiel also im Grunde. Und das Modell hilft uns eindeutig dabei, die Länge der Ausgabe, die Satzstruktur und den Detaillierungsgrad zu verstehen , oder? Ich hoffe, Sie haben eine Vorstellung davon, wie das Beispiel mit der KI-Eingabeaufforderung funktioniert. Konzentrieren wir uns nun auf das letzte Wort von Prompt Anatomic, nämlich die Ausgabeformatierung von Prompt Engineering Formatierung der Ausgabe in Prompt Engineering bedeutet also, explizit zu definieren, wie die KI-Antwort strukturiert, organisiert und präsentiert werden soll strukturiert, organisiert und präsentiert Letztlich sagen Sie dem Modell also nicht nur, was generiert werden soll, sondern auch, wie die endgültige Antwort aussehen muss. Das sagen Sie auch, das wird als Ausgabeformatierung bezeichnet. Und wissen Sie, warum die Ausgabeformatierung wichtig ist, weil sie Ihnen hilft, Absätze zu verwenden , wenn Sie Aufzählungspunkte verwenden möchten Es wird Ihnen helfen, die Erklärung mit der Antwort zu vermischen. Es wird Ihnen helfen, die Struktur der Antwort zu ändern. Mit der Formatierung der Ausgabe können Sie also Konsistenz, Lesbarkeit, einfaches Kopieren oder Einfügen oder Automatisierung sicherstellen Lesbarkeit, einfaches Kopieren oder Einfügen oder Automatisierung Und das ist auch die maschinenfreundliche Ausgabe wie JSON-Tabellen, Listen usw. Konzentrieren wir uns nun darauf, wie die Ausgabeformatierung praktisch funktioniert Und Sie können auf meinem Bildschirm sehen, dass ich einen weiteren Tab in meinem Browser geöffnet habe, und hier ist die übliche Methode zur Formatierung der Ausgabe geschrieben. Ich habe Ihnen vorhin gesagt, dass die allgemeine Ausgabeformatierung oder die Ausgabeformatierung Prompt Engineering für Aufzählungszeichen, Zahlen, Tabellenformat, feste Überschriften, Zeichen und strukturierte Daten enthalten Aufzählungszeichen, Zahlen, Tabellenformat, ist. Sie können also sehen, dass das Beispiel hier angegeben ist. Erläutern Sie das Cloud-Computing-Ausgabeformat. Sie können sehen, dass das Aufzählungspunktformat hier angegeben ist. Und im zweiten Teil in Zahlenform wird erklärt, wie man ein Ausgabeformat für eine Website erstellt. Es ist eine Zahlenform. Hier ist die Zahlenform und hier ist die Aufzählungsform. Okay? Ich hoffe, Sie haben eine Vorstellung davon, wie die Ausgabeformatierung funktioniert, aber wir wollen die eigentliche Eingabeaufforderung zum Einbeziehen der Ausgabeformatierung anwenden , und wir wollen die echte Aufforderung zur Ausgabeformatierung schreiben , um die tatsächliche Ausgabeformatierung zu erhalten. Aus diesem Grund kehren wir wieder zu unserem ChatGPT-Hauptregister zurück , und hier zeige ich Ihnen das echte Prompt-Beispiel für die Ausgabeformatierung Deshalb habe ich bereits eine Eingabeaufforderung zur Ausgabeformatierung hinzugefügt , und diese Eingabeaufforderung unserem Notizblock hinzugefügt Und Sie können in meinem Notizblock sehen, ich eine weitere Eingabeaufforderung hinzugefügt habe, und dies ist das Beispiel für die Ausgabeformatierung Also werde ich die Eingabeaufforderung von hier kopieren und einfügen Schauen wir uns nun an, wie die Dinge funktionieren. Also habe ich eine Aufgabe gegeben, und der Name der Aufgabe ist zusammenfassend im folgenden Artikel Und hier ist der Artikel, und Sie können sehen , dass der Artikel hier aufgeführt ist, dieser Artikelteil Und im Ausgabeformat habe ich den Titel Max mit sechs Wörtern, drei Aufzählungspunkten, jeder Aufzählungspunkt mit maximal 15 Wörtern erwähnt drei Aufzählungspunkten, jeder Aufzählungspunkt mit , ohne zusätzliche Erklärung. Das ist also meine wichtigste Schlüsselstruktur der Ausgabeformatierung. Also habe ich hier schon erklärt , dass der Titel innerhalb von sechs Wörtern stehen wird und dass es drei Aufzählungspunkte geben wird und jeder Aufzählungspunkt maximal 15 Wörter und keine zusätzliche Erklärung enthalten wird . Okay, das ist der Artikel, und wir müssen diese Dinge mit diesem Ausgabeformat zusammenfassen diese Dinge mit diesem Ausgabeformat Jetzt können Sie auf diese SendPMPT-Option klicken oder auf Ihrer Tastatur auf die Enter-Taste klicken Also klicke ich hier auf die SendPMPT-Schaltfläche, und jetzt gibt dir ChatGPT Cool. Also, was wir geschrieben haben, wir haben unsere Idee, und die Aufgabe ist dabei, den Artikel zusammenzufassen, und die Idee haben wir hier. So können Sie sehen, ob Sie die Ausgabeformatierung mit dem Kommentar oder mit der Eingabeaufforderung und der Ausgabe berücksichtigen Ausgabeformatierung mit dem Kommentar oder mit der Eingabeaufforderung und der Ausgabe Also mit dem Titel What I We Got mit dem Titel Maximal sechs Wörter. Und hier drin ist der Titel innerhalb von sechs Wörtern. Und dann haben wir drei Stichpunkte, und wir haben die drei Stichpunkte hier drin. Und jeder Aufzählungspunkt maximal 15 Wörter. Und jeder hier ist der Aufzählungspunkt, und Sie können sehen, dass er nicht mehr als 15 Wörter hat, und die Wörter dazwischen meine ich, weniger als 15. Okay. Und keine zusätzliche Erklärung. Und Sie können sehen, dass hier keine zusätzliche Erklärung gegeben wird. Jetzt möchte ich Ihnen zeigen, ich möchte Ihnen etwas mehr über die Ausgabeformatierung zeigen. Deshalb möchte ich einige Änderungen vornehmen, oder? Also hier drin, statt dieser Dinge, statt 15 Wörtern, möchte ich schreiben, jeder Aufzählungspunkt maximal 50 Wörter. Also statt 15 habe ich hier 50 Wörter geschrieben, und statt keiner zusätzlichen Erklärung werde ich eine ausführliche Erklärung schreiben, richtig? Und ich werde die gesamte Eingabeaufforderung noch einmal kopieren, und jetzt werde ich sie hier einfügen und ich werde auf die Schaltfläche Sen pron klicken Schauen wir uns jetzt an, wie die Dinge funktionieren. Richtig. Also hier ist die Ausgabe. So können Sie sich jetzt klares Bild davon machen, wie die Ausgabeformatierung funktioniert. In unserer vorherigen Eingabeaufforderung haben wir also drei Aufzählungspunkte geschrieben und jeder Aufzählungspunkt hat maximal 15 Wörter. Aber dieses Mal habe ich maximal 50 Wörter geschrieben, und hier ist die Ausgabe. Sie können hier sehen, dass es weniger als 15 Wörter hatte, und jetzt sind es maximal 50 Wörter. Und Sie können sehen, dass die erste Ausgabe aus einer einzigen Zeile bestand, und hier haben wir die doppelte Zeile. Okay. Und hier drin steht keine zusätzliche Erklärung, aber hier habe ich eine ausführliche Erklärung geschrieben, und wir haben eine ausführliche Erklärung. Deshalb haben wir die beiden Zeilen. Und mit den beiden Zeilen auch in den 50 Wörtern enthalten sind. Ich hoffe, Sie haben eine Vorstellung davon wie die Ausgabeformatierung funktioniert. Und auch hier müssen Sie bedenken, dass die Formatierung der Ausgabe sehr wichtig ist , wenn Sie die KI zum Schreiben verwenden, denn wenn Sie sich für die Druckversion oder für das Schreiben eines Artikels 0R für Nachrichten entscheiden möchten die Druckversion oder für , müssen Sie sich in diesem Fall auf das Ausgabeformat konzentrieren Weil es wirklich wichtig ist und wie Sie im Ausgabeformat schreiben werden, gibt Ihnen KI die genaue Richtung wenn Sie im Ausgabeformat schreiben Okay. Damit sind wir am Ende unserer Lektion und haben etwas über den Befehlskontext, das Beispiel und das Ausgabeformat für Prompt Engineering gelernt . Also noch eine Sache, die ich Ihnen sagen möchte Diese vier Dinge sind die Säule oder das Hauptmerkmal für die Erstellung von Eingabeaufforderungen in der Prompt-Technik. Sie müssen also etwas üben, dann werden Sie eine Vorstellung davon haben, wie diese vier Dinge für das Prompt Engineering funktionieren. Ich wünsche Ihnen viel Spaß mit dieser Lektion und erwarte, dass Sie bis dahin in unserer nächsten Lektion dabei sein werden. Mach's gut und auf Wiedersehen alle. 4. Kein Schuss vs. wenige Schüsse: Hallo, alle sind noch einmal willkommen. Und in dieser Lektion werden wir etwas über Zero Shot im Vergleich zu Fuhot in Prompt Engineering lernen über Zero Shot im Vergleich zu Fuhot in Prompt Engineering Zunächst müssen Sie wissen, was der Unterschied zwischen Zero Shot und Few Shot Also fordere ich die Technik Das hilft dem KI-Modell, durch klare Anweisungen und Beispiele eine bessere Reaktion zu erzielen . Aus diesem Grund stehen bei der Prompt-Entwicklung zwei gängige Techniken zur Verfügung. Die erste ist die Nullschuss-Prompt-Technik, und die zweite ist die Wenigschuss-Prompt-Technik. Okay? Schauen wir uns also den Unterschied zwischen einem Nullschuss und einem Schuss mit wenigen Schüssen an. Zero Shot bedeutet also, der KI nur Anweisungen ohne Beispiel zu geben , oder? Es ist also sehr einfach. Sie müssen die allgemeine Anweisung Ich bin Null Schuss nicht auf Null Punkt bringen , Sie müssen nur eine sehr einfache Anweisung ohne Beispiel geben . Und wissen Sie, wann Sie Zero Short verwenden müssen? Und es ist im Grunde genommen nützlich, wenn die Aufgabe sehr einfach und klar ist und Sie eine schnelle Antwort wünschen und die KI das Thema auch versteht, und Sie müssen nicht den strengen Ausgabestil und andere festlegen, oder? Schauen wir uns also das praktische Beispiel von Zero Shot an. Also zum praktischen Beispiel verwende ich ChatGPT und um den Hero Shot zu verstehen, werde ich hier schreiben , wie geht es dir heute Und dann schreibe ich, übersetze das auf Französisch. Okay, dann drücke ich den Intro-Knopf. Sie können also sehen, dass hier die einfache Ausgabe ist, oder? Ich habe einen sehr einfachen Kommentar geschrieben aber wie werden Sie heute in die französische Sprache übersetzt, und hier ist die Ausgabe. Und hier ist die Ausgabe. Das ist also ein sehr einfacher Weg. Und wenn Sie nach einem anderen Beispiel suchen, wird es Ihnen helfen, es besser zu verstehen. Deshalb werde ich eine weitere Aufforderung schreiben, ein kurzes Motivationszitat über Erfolg geschrieben Schreiben Sie es kurz und motivierend. Code über Erfolg. Okay. Und ich drücke den Intro-Knopf Und Sie können sehen, dass es sich hier um eine einfache Ausgabe , weil wir keine umfassenden Anweisungen gegeben Das wird Zero Shot genannt, und hier ist eine einfache Ausgabe. Und wenn Sie Vorteile und Einschränkungen für Zero Shot vergleichen , das heißt, es hat einige Vorteile, es ist sehr schnell und einfach, Token und Kosten zu sparen, wenn Sie die kostenpflichtige Version verwenden, und es ist gut für allgemeine Aufgaben, aber es gibt einige Einschränkungen, wie eine weniger konsistente Formatierung, und es kann zu Missverständnissen bei komplexen Aufgaben kommen und die Ausgabequalität kann variieren das heißt, es hat einige Vorteile, es ist sehr schnell und einfach, Token und Kosten zu sparen , wenn Sie die kostenpflichtige Version verwenden, und es ist gut für allgemeine Aufgaben, aber es gibt einige Einschränkungen, wie eine weniger konsistente Formatierung, und es kann zu Missverständnissen bei komplexen Aufgaben kommen und kann zu Missverständnissen bei komplexen Aufgaben die Ausgabequalität Das ist also die Einschränkung, und hier geht es um den Vorteil Also ich hoffe, du musst das mit dem Zero Shot verstehen . Konzentrieren wir uns jetzt auf die wenigen Schüsse. Fushot bedeutet also, dass es der KI ein paar Beispiele gibt, bevor es sie bittet, die Aufgabe auszuführen Wenn Sie also Fust verwenden müssen wenn Sie ein bestimmtes Format benötigen und die Aufgabe komplex ist, es auf eine gewisse Konsistenz Sie wollen eine höhere Genauigkeit und wenn ich eine Musterführung benötige, richtig? Schauen wir uns also die wenigen Aufnahmen praktisch an. Also in unserer Ressourcendatei, und ich habe ein Beispiel für einige Aufnahmen vorbereitet, und deshalb öffne ich die Ressourcendatei, und Sie können hier sehen, und Sie können hier sehen in der Ressourcendatei eine Eingabeaufforderung angezeigt wird. Sie können also sehen, wie Sie einen Satz in Imoges umwandeln, oder? Hier sind also schon zwei Beispiele angeführt, und Sie können sehen, ich bin glücklich und hier ist der Imoge-Stil Und für den zweiten lache ich Pizza. Und hier das Emoji, wie der Imoge aussehen wird. Hier ist das Beispiel gegeben. Und jetzt zur dritten Aufgabe, also hier in der dritten Aufgabe, habe ich gerade den Satz angegeben, aber bis jetzt ist das Emose noch nicht platziert, und ich will das Emosee für den dritten Satz haben, richtig? Und deshalb kopiere ich diese Aufforderung aus dem Resource Notepad und füge sie hier Ich werde auf die Intro-Schaltfläche klicken oder auf die Aufforderung zum Senden klicken Und du siehst, ich habe meine erwarteten Emosi bekommen. Sie können hier sehen, dass ich das Beispiel gegeben habe Was wird der Ausgabestil sein? Ich habe das Beispiel bereits gegeben, und Chat DPT ist genauso, wie ich gesagt habe, um TPT zu chatten Und hier ist unser Output für das Gefühl, schläfrig zu sein und ich bin schläfrig, und das ist unser Konzentrieren wir uns nun auf ein anderes Beispiel für Feshot. Deshalb habe ich hier ein weiteres Beispiel für die Zukunft und das, was hier geschrieben steht, angeführt ein weiteres Beispiel für , das als Stimmung eingestuft wird Also, was der Text ist, der Film war unglaublich, und hier ist die Stimmung als Beispiel geschrieben, die positive Beim zweiten habe ich das Ende gehasst. Die Stimmung ist also negativ. Was nun die dritte Aufgabe angeht, wie wird die Stimmung sein Das müssen Sie den Richter fragen, aber Sie mit dem Beispiel Wir haben also bereits das Beispiel gegeben und den Weg oder das Muster, dem JAGPT folgen wird, und Ihnen die exakte Ausgabe entsprechend Ihrem Beispiel geben die exakte Ausgabe entsprechend Ihrem Beispiel Okay? Also das Produkt ist okay. Also, wie wird die Stimmung sein? Schauen wir uns also an, wie sich die Dinge entwickeln. Deshalb werde ich diesen Text oder diese Aufforderung kopieren und in ChatGPT einfügen Und jetzt schauen wir uns die Ausgabe an. Also, was wird das Produkt sein? Wie wird die Stimmung für das dritte sein? Das Produkt ist okay. Der Sentiment-Bereich war also leer und wir haben nach dem Sentiment gesucht, und ChatGPT gab uns das neue Flow-Sentiment Ich hoffe, Sie haben eine Vorstellung davon, wie das Few Shot and Zero Shot Schauen wir uns nun den Vergleich zwischen Vor - und Nachteil und einige andere Schritte an, und ich zeige Ihnen ein weiteres Bild. Und mit diesem Bild wird es für Sie hilfreich sein, wird es für Sie hilfreich sein diese Dinge zu verstehen. Sie können also auf meinem Bildschirm sehen, dass ich ein Bild geöffnet habe und diese Dinge auch in den Ressourcenordner eingegeben habe. Also den Unterschied zwischen Zero Shot und Fus Shot, Sie können ein Beispiel sehen, das in Zero Shot enthalten ist, es gibt kein Beispiel, aber in wenigen Shot gibt es ein Beispiel, daher lautet die Antwort ja in wenigen Shot Also Geschwindigkeit, Sie können sehen, dass Sie bei Nullschuss das schnellere Ergebnis erzielen, und bei wenigen Schüssen werden Sie die langsamere Geschwindigkeit oder das langsamere Ergebnis haben Was die Genauigkeit angeht, ist ein Nullschuss moderat und die Genauigkeit bei Fusiot ist höher, weil Sie mit den Beispielen bereits die richtigen Anweisungen gegeben haben Und der Nullschuss bezieht sich auf einfache Aufgaben und der Wenigschuss auf komplexe und musterhafte Und wenn Sie die verwendeten Tokens vergleichen, haben in diesem Fall Zero Shot einen niedrigen Token-Einsatz und wenige Schuss einen höheren Token-Einsatz. Und wenn Sie einen Blick darauf werfen, gibt es schnelle Faustregeln: Verwenden Sie Zero Shot, wenn die Aufgabe einfach ist, und verwenden Sie Low Shot, wenn Sie eine strukturierte, genaue oder konsistente Ausgabe benötigen , oder? Ich hoffe, Sie haben eine Vorstellung davon wie der Nullschuss und der Wenigschuss tatsächlich funktionieren. Ich hoffe, Ihnen hat diese Lektion gefallen, und ich werde zu unserer nächsten Lektion springen , bis sie da ist. Mach's gut und auf Wiedersehen alle. 5. Denkanstöße in einer Kette: Hallo, alle zusammen. Willkommen zurück noch einmal. Und in dieser Lektion werden wir etwas über die Gedankenkette erfahren, die ich Prompt Engineering, COT, eingeschaltet habe. Und das steht für Gedankenkette. Zunächst müssen Sie also wissen, was die Gedankenkette oder COT beim Prompt Engineering ist. COT-Prompting ist also eine Prompt Engineering-Technik, bei der die KI dazu ermutigt wird , Schritt für Schritt zu wechseln, bevor sie die endgültige Antwort gibt Im Grunde genommen wird dieses COT also häufig für mathematische Zwecke verwendet, und anstatt direkt zum Ergebnis zu springen, erklärt das Modell den zwischengeschalteten Denkprozess, oder? Die Gedankenkette leitet EI also dazu, das Problem aufzuschlüsseln, jedes Wort zu analysieren, jedes Wort zu analysieren logisch zu begründen und eine endgültige Antwort zu Und es ist grundsätzlich hilfreich bei mathematischen Problemen, logischer Einteilung, mehrstufigen Analysen, Entscheidungsaufgaben und komplexen Also hier ist die Erklärung, und jetzt werden wir uns praktisch mit der Gedankenkette oder der COT-Aufforderung mit Chattib befassen Gedankenkette oder der COT-Aufforderung mit Sie können also auf meinem Bildschirm sehen , dass ich das ChatGPT geöffnet habe, und hier werde ich eine grundlegende Struktur oder eine Standardaufforderung schreiben , und später werden wir etwas über die Gedankenkettenaufforderung eingeben Also schreibe ich die Standardaufforderung oder die Grundstruktur oder die Das ist 25 mal 12, oder? Ich wurde nur für mathematische Zwecke geschrieben und drücke den Eingabeknopf. Und Sie können sehen, hier ist die Antwort. Es sind also nur 300 angegeben. Also habe ich 12 mit 25 multipliziert, und das ist die grundlegende Antwort Lassen Sie uns nun den Unterschied zwischen der Grundstruktur des Standard-Primers und der Gedankenkette betrachten den Unterschied zwischen der Grundstruktur des Standard-Primers . Also, um diese Gedankenkette anzuwenden, schreibe ich, was 25 multipliziert mit 12 ist, setze das Fragezeichen, und im zweiten Absatz schreibe ich, denke Schritt für Schritt nach. Okay. Also, was ich geschrieben habe, was ist 25 multipliziert mit 12. Und hier habe ich das Fragezeichen gesetzt. Und dann, in der zweiten Zeile, habe ich die Dinge Schritt für Schritt geschrieben. Wenn Sie also nicht wissen wie Sie die zweite Zeile einfügen, müssen Sie in diesem Fall die Shift- und Enter-Taste drücken, um in die zweite Zeile zu gelangen Und jetzt gehe ich zu Ich werde auf die Aufforderung zum Senden klicken, oder Sie drücken die Intro-Schaltfläche Und jetzt werden Sie den Unterschied zwischen der Standardaufforderung und der Eingabeaufforderung zur Gedankenkette Also hier haben wir eine direkte Antwort mit der Standard-Eingabeaufforderung bekommen. Und mit der Gedankenkette müssen wir 25 mal 12 berechnen, 12 in zehn plus zwei aufteilen, und hier ist das Ergebnis. kannst du sehen. Zuerst wird es mit 25 mal zehn multipliziert, und hier ist das Ergebnis 250. Und dann ist 25 mal zwei gleich 50. Füge sie nun zu 50 plus 50 hinzu, was 300 entspricht. 25 mal 12 entspricht also 300. Letztlich ergibt sich hier also das Ergebnis, wie diese Dinge mit den Denkschritten funktionieren. Wir haben also alle Schritte verstanden, wie die KI gedacht hat, um die 300 zu bekommen, oder? Das ist also der Unterschied zwischen Standard-Prompt und Chain-of-Thought-Prompt. Okay. Jetzt zeige ich Ihnen zwei weitere Beispiele für COT-Eingabeaufforderungen mit zwei verschiedenen Stilen wie der mathematischen Umzonung und der logischen Umzonung Aus diesem Grund habe ich im Ressourcenordner eine Eingabeaufforderung gegeben, und mit dieser Eingabeaufforderung wird es Ihnen helfen, das besser zu verstehen Öffnen wir also den Ressourcenordner, und hier ist der Ressourcenordner. Und ich habe zwei Eingabeaufforderungen gegeben. erste ist die mathematische Einteilung, und die zweite ist logisches Denken Und diese werden hauptsächlich für COT verwendet. Sie können also sehen, ich eine Aufforderung geschrieben habe , dass ein Geschäft am Montag 15 Bücher und am Dienstag 27 Bücher verkauft hat. Jedes Buch kostete 1$. Wie viel Geld hat der Laden insgesamt verdient? Denke Schritt für Schritt nach. Es geht also um die Meth-Umzonung, und das ist die Aufforderung und lassen Sie uns einen Blick darauf werfen wie die Ausgabe funktioniert, oder? Also kopiere ich diese Aufforderung aus dem Ressourcennotizblock, füge sie in ChatGPT ein und klicke auf die Schaltfläche „Aufforderung senden Und Sie können sehen, wir haben hier die Dinge Schritt für Schritt geschrieben Und hier wird die gesamte Ausgabe Schritt für Schritt angezeigt. Sie können also sehen, dass am Montag 15 Bücher verkauft wurden, am Dienstag wurden 27 Bücher verkauft. Die Gesamtzahl der verkauften Bücher 15 plus 27 entspricht also 42. Jedes Buch kostete also 8$, also multiplizieren Sie 42 mit acht, was 336$ entspricht Der Laden hat also insgesamt 336$ verdient . Stimmt? Das ist also das einfache COT für mathematisches Denken Und jetzt konzentrieren wir uns auf das logische Denken. Und deshalb habe ich hier eine weitere Aufforderung gegeben Ihnen im Grunde hilft das logische Denken zu verstehen Und hier, was wir geschrieben haben, ist John größer als Mike Mike ist größer als Sam. Also, wer ist der Größte? Erkläre es Schritt für Schritt. Also werde ich diese Eingabeaufforderung kopieren und sie hier einfügen und dann auf die Schaltfläche Enter klicken. Sie können also am Ende sehen, dass wir es Schritt für Schritt erklärt haben. Es wurde also die Erklärung gegeben. Lassen Sie uns das Schritt für Schritt vergleichen. John ist größer als Mike, und Sie können hier sehen, dass John größer ist als Mike ist größer als Sam. Also hier ist Mike größer als Sam. Die Reihenfolge vom Größten zum Kürzesten ist also John als Mike als Sam Also ist John der Größte. So wird COT also häufig für mathematisches Denken und logisches Denken Sie haben also eine Vorstellung davon wie dieses mathematische Denken funktioniert und hier, wie das logische Denken funktioniert, richtig? Das ist also die Erklärung für den Einsatz von COT in der Prompt-Technik 6. Baum der Gedankenansätze: Hallo zusammen. Willkommen zurück auf dem zweiten Platz. Und in dieser Lektion werden wir etwas über Tree of Thoughts oder TOT in Prompt Engineering lernen . In unserer letzten Lektion haben wir etwas über COT gelernt, das die Gedankenkette war, aber dieses Mal werden wir etwas über Tree of Thought lernen , das ist TOT. Letztlich haben COT und TOT also einen großen Unterschied, und es ist auch wichtig, TOT zu lernen, um schnell zu programmieren. Tree of Thoughts oder TOT Prompt ist also TOT Prompt ist eine fortgeschrittene Prompt-Engineering-Technik, bei der die KI mehrere Einteilungspfade erkundet anstatt nur einer linearen Gedankenkette zu folgen Anstatt Schritt für Schritt in eine einzige Richtung zu denken, generiert das Modell mehrere mögliche Ideen oder Lösungen, bewertet jeden Pfad, wählt die beste Option aus und setzt die Umzonung vom stärksten Pfad aus fort Und es funktioniert wie ein Entscheidungsbaum für die Zoneneinteilung. Sie können also auf meinem Bildschirm sehen, dass ich ein Bild geöffnet habe und hier steht es geschrieben Was veranlasst der Gedankenbaum oder TOT? Das traditionelle Kettendenken folgt also im Grunde dieser Richtung Sie können den ersten Startschritt, den zweiten Schritt und die endgültige Antwort sehen . Dies ist das grundlegende oder standardmäßige Verfahren für die grundlegende Eingabeaufforderung für eine Kette Aber wenn du das Gesamtbild oder das T des Denkens miteinander vergleichst, wird die Argumentation in Verzweigungen ausgedehnt Sie können also hier die Struktur sehen. Zunächst ist es ein Anfang und es werden drei oder mehrere Ideen für TOT generiert, oder? Sie können also sehen, dass nach dem Start Idee A, Idee B und Idee C generiert werden. Danach wird sich die KI mit Idee A, Idee B und Idee C weiterentwickeln . Und nachdem Sie jede Idee bewertet haben, wird sie Ihnen den besten Argumentationsweg Nachdem Sie viele Alternativen untersucht haben, wird sie Ihnen letztendlich den endgültigen und besten Argumentationsweg Und so funktioniert der Baum des Denkens. Es ermöglicht der KI also , Alternativen zu erforschen, wie ich schon sagte. Es hilft Ihnen, bei Bedarf einen Rückzieher , Strategien zu vergleichen und das schwierigere Problem zu lösen. Schauen wir uns nun das praktische Beispiel von TOT an. Um das TOT praktisch kennenzulernen, habe ich einige Hinweise zum Verständnis der Tote vorbereitet. Sie wissen also bereits, wie der allgemeine und der normale Abschlussball funktionieren, aber Sie müssen den Unterschied zwischen der allgemeinen Eingabeaufforderung und dem Tot erkennen . Sie haben also schon die allgemeine Eingabeaufforderung gesehen, wie diese Dinge funktionieren. Und jetzt werde ich Ihnen zeigen, wie der TOT funktioniert. Und deshalb habe ich die Aufforderung in unserer Ressourcendatei angegeben , und Sie können sehen, dass ich zwei Strategien entwickelt habe. Okay? Die erste ist die Geschäftsstrategie, und das ist die TOT-Aufforderung und eine andere ist das Lösen von Rätseln, und hier ist die Aufforderung Konzentrieren wir uns also zunächst auf die Geschäftsstrategie. Also habe ich ein kleines Café geschrieben, möchte den Gewinn steigern, mehrere Strategien Schritt für Schritt untersuchen, jede einzelne bewerten und dann den besten Ansatz wählen. Vor ein paar Augenblicken habe ich Ihnen ein Bild gezeigt, auf dem die Ideen diese Idee eins, Idee zwei und Idee drei zeigen . Nachdem ich die gesamte Idee zusammengestellt hatte, erhielt sie die Hauptstruktur, und das war der Baum Und das haben wir tatsächlich in die Eingabeaufforderung geschrieben Also, was ich für ein kleines Café geschrieben habe, möchte den Gewinn steigern und mehrere Strategien Schritt für Schritt erkunden. Hier wird also keine einzige Strategie von KI identifiziert, sondern es werden mehrere Strategien untersucht, und dann wird KI jede einzelne weiterentwickeln Dann wird es Ihnen aus mehreren Strategien den besten Ansatz bieten, oder? Kopieren wir also diese Aufforderung von hier und ich füge sie in ChatGPT Dann klicke ich auf die Schaltfläche SendPMPT Und jetzt können Sie sehen, dass es das bessere Ergebnis erzielt hat . Okay? Wie wir bereits erwähnt haben, untersuche ich mehrere Strategien, und deshalb hier die Strategie eins, Strategie zwei, Strategie drei, vier, fünf. Okay? Die Ausgabe wird also auf verschiedene Arten beschrieben. Im ersten Schritt geht es zunächst darum, die möglichen Strategien zu identifizieren. In Schritt zwei werden alle Strategien bewertet, und in Schritt drei alle Strategien verglichen, und in Schritt vier wird der endgültige und beste Ansatz angegeben. Und in Schritt fünf wird der Aktionsplan vorgelegt. Richtig. Ich hoffe, du hast eine Vorstellung davon, wie diese Dinge funktionieren. Sie können sehen, dass wir eine sehr kurze Aufforderung gegeben haben, aber wir haben ein detailliertes Ergebnis erhalten. Das ist also die Magie von TOT. Okay? Konzentrieren wir uns also oder beschreiben wir die Schritte entsprechend unserer Aufforderung. Zunächst haben wir hier geschrieben, dass die verschiedenen Strategien Schritt für Schritt beschrieben werden. Hier bei Strategie eins steht also geschrieben, dass die Preise erhöht werden um das Café profitabel zu machen. Und Sie können sehen, dass es ein Beispiel dafür gibt , dass Kaffee zwischen 4 und 450 US-Dollar kostet In Strategie zwei wird dann beschrieben, wie Sie den Kundenverkehr erhöhen Und deshalb hat es einige Aufmerksamkeit das Social-Media-Marketing, den Treuekartenrabatt und die lokale Partnerschaft gelegt. In Strategie drei wird erwähnt, dass die Kosten gesenkt, die Betriebskosten wie die Verschwendung von Inhaltsstoffen, Stromverbrauch und der Personalüberschuss In Strategie vier wird der Verkauf von Produkten mit höherem Gewinn wie Gebäck, Getränkespezialitäten und Kombi-Mahlzeiten erwähnt höherem Gewinn wie Gebäck, Getränkespezialitäten und Kombi-Mahlzeiten In Strategie fünf geht es um ein verbessertes Kundenerlebnis durch schnellere Umfragen, bessere Einstellungen, kostenloses WLAN und eine freundliche Atmosphäre Deshalb werden mehrere Strategien hier ausführlich beschrieben. Konzentrieren wir uns dann auf die Strategien der Evaluatoren. Es gibt also fünf Strategien. Jetzt ist es an der Zeit, Strategien zu bewerten. Dann geht es darum, Preiserhöhungen zu evaluieren. Der Vorteil und das Risiko wurden bereits eingeräumt. Und hier ist es für höhere Preise, sofortige Gewinnsteigerung geschrieben , einfach umzusetzen, aber es birgt ein gewisses Risiko, dass der Kunde aufhört zu kaufen, Konkurrent könnte günstiger gesehen werden. Und eine Bewertung ist gut für kurzfristige Gewinne, aber riskant, wenn der Preis zu stark steigt. Deshalb wurde es für Strategie eins bewertet. Und was Strategie zwei angeht, können Sie den erwähnten Vorteil im erhöhten Kundenverkehr erkennen im erhöhten Kundenverkehr und sie hat auch einen gewissen Vorteil als Risiko. Im Vorteil heißt es also mehr Verkaufsvolumen, langfristiges Wachstum aufbauen, expandieren, Markenbekanntheit erreichen und es wird auch über das Risiko gesprochen, dass Marketing Geld kostet und sich dann bemerkbar macht, wenn es Zeit in Anspruch nimmt. Und bei der Bewertung ist es in Ordnung, die Entwicklung so zu gestalten , dass sie sehr wirkungsvoll ist , wenn das Marketing effektiv ist Bei der dritten Strategie geht es dann um die geringeren Kosten, und als Vorteil werden höhere Gewinne ohne steigende Preise, effizienter Betrieb und Nachhaltigkeit erwähnt , und es wird über einige Bohranlagen erwähnt , dass zu starkes Schneiden die Qualität beeinträchtigen kann Moralisches Zeug mag darunter leiden und in der Bewertung nützlich sein, aber das Sparen kann begrenzt sein Für Nummer vier gibt es hier zehn Artikel mit höherem Gewinn. Vorteil: Erhöhung des durchschnittlichen Bestellwerts. Kunden kaufen Add-Ons oft impulsiv, aber es besteht auch ein gewisses Risiko, und hier besteht das Risiko, dass der erforderliche Smart nicht entwirft, einige Artikel nicht so gut verkauft Und was die Bewertung angeht, eine starke Strategie mit relativ geringerem Risiko Und bei der letzten oder fünften Bewertung geht es um ein verbessertes Kundenerlebnis und einen Vorteil. Es wird erwähnt, dass Stammkunden ermutigt, positive Bewertungen und Mundpropaganda hervorgerufen werden, und weitere Risiko kann Investitionen erfordern und Verbesserungen Zeit in Anspruch nehmen. Die Bewertung ist eine hervorragende langfristige Strategie. Jetzt geht es darum, alle drei Studien zu vergleichen. Sie können sehen, hier ist der Vergleichsteil , hier ist der Bewertungsteil und hier ist der Strategieteil. Deshalb haben wir diese drei Dinge in unserer Aufforderung sehr deutlich erwähnt . Erkunden Sie mehrere Strategien. Hier sind die verschiedenen Strategien. Bewerten Sie jede einzelne. Dann können Sie sehen, dass hier der Evolutionsteil ist. Dies ist der Evolutionsteil, und letztendlich wählen Sie dann den besten Ansatz. Von hier aus werden wir die Strategie vergleichen und nach dem Vergleich den besten Ansatz finden. Sie können also sehen, dass der Strategievergleich gegeben ist. Und hier werden das Gewinnpotenzial, das Risikoniveau, Geschwindigkeit und der langfristige Wert für steigende Preise angegeben, Gewinnpotenzial ist mittel, das Risikoniveau ist mittelhoch, die Geschwindigkeit ist schnell und der langfristige Wert ist mittel. Bei der zweiten Variante also, erhöhtem Traffic, ist das Gewinnpotenzial hoch, das Risikoniveau ist mittel, die Geschwindigkeit, mittel- und langfristige Wert ist hoch. Um die Kosten zu senken, ist das Gewinnpotenzial mittel, das Risikoniveau niedrig bis mittel, die Geschwindigkeit schnell und der langfristige Wert mittel. Und bei der vierten Option geht es darum, einen Artikel mit hohem Gewinn zu verkaufen, Gewinnpotenzial hoch, das Risikoniveau niedrig , die Geschwindigkeit schnell und der langfristige Wert hoch. Und bei der fünften Option sollten Sie die Erfahrung verbessern, dass das Gewinnpotenzial hoch, das Risikoniveau niedrig und die Geschwindigkeit, langsam, mittel- und langfristig sehr hoch ist. Okay? Wenn Sie sich nun auf Phase vier konzentrieren, wählen Sie den besten Ansatz. Okay. Letztlich wird hier also der empfohlene Ansatz erwähnt : Primärphase, Artikel mit höherem Gewinn verkaufen und gleichzeitig das Kundenerlebnis verbessern, und es wird dargelegt, warum nachhaltiges Wachstum mit geringem Risiko Wiederholungsgeschäfte fördert die Ausgaben pro Kunde erhöht. Und nachdem der beste Ansatz gefunden wurde, wird ihm auch der Aktionsplan vorgelegt. Sie können sehen, wie der Aktionsplan ausgeführt wird. Es wurde bereits mit Phase eins, Phase zwei, Phase drei erwähnt, und was die endgültige Empfehlung anbelangt, wurden bereits einige abschließende Empfehlungen abgegeben. Was also unsere Hauptpriorität war, wir mussten den besten Ansatz wählen, und hier ist unser Ergebnis. Sie können hier sehen, dass Sie den besten Ansatz wählen. Was hier also erwähnt wird, Artikel mit höherem Gewinn verkaufen, okay, und das Kundenerlebnis verbessern. Also nach der Bewertung von fünf Strategien. Nummer vier, Sie können sehen, dass hier die Nummer vier ist und Nummer fünf für den besten Ansatz ausgewählt wurde, oder? Sie können sehen, dass mehr Artikel verkauft werden und das Kundenerlebnis verbessert wird. Hier ist die Nummer vier, mehr Artikel zu verkaufen und das Kundenerlebnis zu verbessern. Ich hoffe, Sie haben jetzt eine Vorstellung davon, wie dieser TOT funktioniert. Es ist also sehr einfach. Sie können sofort sehen, dass es sehr einfach ist, aber Sie werden eine ausführliche Erklärung mit richtiger Ausarbeitung und korrekten Details erhalten mit richtiger Ausarbeitung und korrekten Details Jetzt habe ich ein weiteres Beispiel für TOT. Okay? Sie können also sehen, dass es bei dieser Aufforderung um die Geschäftsstrategie ging, und jetzt wollen wir uns auf einige andere Dinge konzentrieren , die das Rätsel lösen sollen. Also, was hier geschrieben steht, du musst einen Fluss mit Wolf, Ziege und Kohl überqueren. Erkunden Sie verschiedene mögliche Bewegungen und finden Sie die sichere Lösung, richtig? Um Rätsel zu lösen, kopiere ich diese Aufforderung und füge sie dann in ChatGPT ein und klicke auf den Eintrag unten Also im Grunde gibt mir Hibit zwei Arten von Antworten Und in der ersten Antwort geht es darum, die Regeln zu verstehen, und in der zweiten Antwort geht es um die Einrichtung des Problems Okay? Sie können also sehen, dass sie zwei Arten von Ergebnissen gegeben haben, und von hier aus können Sie eine beliebige Präferenz wählen. Mit dieser Art von Situation können Sie also mehrmals konfrontiert werden, wenn ChatGPT oder eine andere Plattform verwenden diese Art von Komplikation zu lösen, müssen Sie sich jedoch Um diese Art von Komplikation zu lösen, müssen Sie sich jedoch auf Ihre Aufforderung konzentrieren Also, wonach die Aufforderung tatsächlich sucht. Sie können also unser Endergebnis sehen , von dem wir erwarten, dass es die sichere Lösung bestimmt. In der ersten Antwort geht es also darum, die Regeln zu verstehen. In Antwort zwei geht es um die Problemkonfiguration. Wir suchen also nach einer Lösung für das Problem, und deshalb werde ich diese Antwort verwenden, weil es um die Problemkonfiguration geht. Wenn Sie also wissen, wie das Problem aufgebaut ist, dann haben Sie die sichere Lösung. Deshalb werde ich dieses Problem-Setup wählen. Okay? Also werde ich das benutzen. Ich bevorzuge diese Antwort, dann wird sie in deinem ChatGPT geöffnet Scrollen wir also ein wenig nach oben. Und jetzt konzentrieren wir uns auf die Antwort wie ChatGPT gemäß Ihrer Aufforderung ausgeführt wird Also hier, bei dem Problem, musst du einen Wolf, eine Ziege, einen Kohl transportieren Ziege, einen Kohl Die Regel ist, dass das Boot nur dich und einen Gegenstand tragen kann. Wenn man ihn alleine lässt, frisst der Wolf die Ziege und die Ziege den Kohl. Das Ziel ist also, alles sicher über den Fluss zu bringen. Also gab es auch einige Stichversuche, um den möglichen ersten Zug zu erkunden Also bei Option A die ganze erste und nach dem Zug die linke Seite mit Ziege und Kohl nehmen nach dem Zug die linke Seite mit Ziege und Kohl Das Problem ist, dass die Ziege den Kohl fressen kann. Bei Option B nehmen Sie zuerst den Kohl, danach die Lippenseite, Wolf und Ziege. Das Problem ist, dass der Wolf die Ziege frisst. Okay? Also Option C, nimm zuerst die Ziege. Lippenseite nach Bewegung, Wolf und Kohl. Das ist sicher, denn Wölfe fressen keinen Kohl, Kohl schadet den Pfund nicht, oder? Es gibt also bereits mehrere Strategien hier in Schritt eins, und jetzt in Schritt zwei, fahren Sie mit dem sicheren Schritt fort, also auf der rechten Seite, wer bleibt Ziege und auf der linken Seite, wer bleibt Wolf und Kohl Bringen Sie Alan jetzt von rechts nach links zurück. Sie dann in Schritt drei Erkunden Sie dann in Schritt drei den nächsten Schritt. Okay? Also musst du dich entscheiden, ob du den Wolf nimmst oder den Kohl nimmst. Versuche jetzt, den Wolf zu fangen. Auf der rechten Seite können Sie sehen, wie Sie hier den Wolf überqueren. Auf der rechten Seite Golf und Ziege. Das Problem ist, dass der Wolf die Ziege frisst , wenn wir die Ziege nicht zurückbringen. Also lass den Wolf und bring die Ziege zurück. Nun, auf der linken Seite, wer bleibt Ziege und Kohl und auf der rechten Seite, wer bleibt Wolf. Okay. Also letztlich sind diese Dinge sicher, aber jetzt ist es an der Zeit, den Kohl rüberzubringen. In Aufenthalt vier heißt es: Bring den Kohl rüber. Also Wolf und Kohl, sie bleiben auf der rechten Seite und auf linken Seite, wer bleibt gut. Also letztendlich musst du Alon im letzten Zug zurückgeben. Also im letzten Zug, nimm das Gute an zweiter Stelle. Und dann von der linken Seite hast du alles auf der rechten Seite. Also hier drin heißt es Wolf, Gut und Kohl. Okay. Und die letzte Antwort ist Erfolg. Zusammengefasst haben sie hier also die komplette Lösung. Sie können also sehen, wie die Dinge ausgeführt werden. Hier wird die Lösung Schritt für Schritt angegeben. Also nimm das Gute rüber, kehre alleine zurück, bring Wolf rüber, bring Gutes zurück, nimm Kohl rüber, gib Alon zurück und dann nimm das Gute hinüber. Warum funktioniert das? Lass den Wolf niemals mit der Ziege allein, weil der Wolf die Ziege frisst, lass die Ziege niemals mit dem Kohl allein Die Ziege frisst den Kohl. So kannst du sehen, wie diese Dinge beim Lösen von Rätseln funktionieren . Dieses TOT funktioniert also wirklich magisch zum Lösen von Rätseln und für geschäftliche Zwecke, oder? Lassen Sie uns nun einen Blick auf die Vorteile und Grenzen von TOT Der Vorteil liegt also darin, Probleme besser zu lösen, nach Alternativen zu suchen , auch mit Unsicherheiten umzugehen, Kreativität zu verbessern und die Argumentationsfähigkeit zu verringern. Und es gibt einige Einschränkungen, wie z. B. eine langsamere Reaktion, eine höhere Token-Nutzung komplexere Eingabeaufforderungen können zu viele Verzweigungen erzeugen Sie diese Dinge verwenden, müssen Sie also den Vorteil und die Einschränkungen berücksichtigen, und nachdem Sie die Vorteile und Einschränkungen verglichen haben, können Sie diese Dinge richtig einsetzen Ich hoffe, Sie haben eine Vorstellung davon, wie dieser TOT in der Prompt-Technik weit verbreitet ist. 7. Rollenaufforderung: Hallo, alle zusammen. Willkommen zurück auf dem zweiten Platz. In dieser Lektion werden wir etwas über Rollenauswahl in der Prompt-Entwicklung lernen Rollenauswahl in der Prompt-Entwicklung Rollenabfrage handelt es sich um eine Technik, bei Sie der KI eine bestimmte Rolle, eine bestimmte Person, einen bestimmten Beruf oder ein bestimmtes Fachwissen zuweisen , bevor Sie die Aufgabe ausführen. Anstatt direkt bei der KI nachzufragen, wer sollte sie agieren? Diese Rolle, die diesem Modell zugrunde liegt, trägt im Grunde dazu bei, in einem speziellen Stil zu reagieren indem domänenspezifisches Wissen verwendet wird, passende Töne für Fachwissen verwendet werden, um gezieltere Antworten Es gibt im Grunde genommen eine ganze Reihe von Regeln wenn man die berufliche Rolle berücksichtigt, dann kann die KI als Arzt oder Anwalt, als Lehrer, Ingenieur, Buchhalter oder Designer agieren als Lehrer, Ingenieur, Buchhalter Und wenn Sie über die kreativen Rollen nachdenken , kann die KI in diesem Fall als Geschichtenschreiber, Dichter, Spieledesigner und Drehbuchautor auftreten Dichter, Spieledesigner und Drehbuchautor Und wenn Sie sich auf die Kommunikationsrollen konzentrieren , kann sich diese KI in diesem Fall konzentrieren oder KI kann als Motivationstrainer, Interviewer, Debattenplaner oder kundenspezifischer Support-Mitarbeiter fungieren , So funktioniert die Rollenfindung also. Jetzt zeige ich dir ein Bild. Also hier ist das Bild und Sie können sehen, was die Rollenabfrage ist, und hier sind die Beispiele. Handeln Sie als Experte für Cybersicherheit. Erläutern Sie, wie ein Pining-Angriff funktioniert. Welche Rolle hier also definiert ist, das ist der Experte für Cybersicherheit Das ist die Rolle, oder? Und hier ist die Region. Nun, die KI-Antwort aus der Sicht eines Cybersicherheitsexperten. Und Sie können sehen, warum das Auffordern von Regeln funktioniert Große Sprachmodelle sind in vielen Schreibstilen und Fachgebieten trainiert . Eine Zuweisungsregel hilft der KI das relevante Wissensmuster zu aktivieren, Wortschatz und Tonfall anzupassen, professionellen Argumentationsstil zu folgen und eine kontextbezogene Antwort zu erstellen Deshalb möchte ich, ich möchte eines erwähnen, nämlich dass die Rollenzuweisung einige Vor- und Nachteile hat Konzentrieren wir uns also auf die Vorteile. Das sind realistischere Antworten, bessere Fachkenntnisse, bessere Tonkonsistenz, maßgeschneiderter. Ergebnisse und stärkere kontextuelle Argumentation. Und wenn Sie sich auf die Grenzen konzentrieren wie schlecht definierte Rollen das Modell verwirren können Zu komplexe Personas können die Klarheit verringern. KI kann immer noch falsche Expertenratschläge geben. Sie müssen also bedenken , dass die Rollenabfrage einige Vorteile und auch einige Einschränkungen Konzentrieren wir uns nun auf die praktische Umsetzung der Rollenabfrage mit Chachi die praktische Eingabeaufforderung zur Rollenabfrage zu implementieren, müssen wir also unseren Notizblock aus der Ressourcendatei öffnen, und ich habe einige Eingabeaufforderungen vorbereitet, und ich habe einige Eingabeaufforderungen vorbereitet einige Eingabeaufforderungen vorbereitet Also werde ich den Notizblock aus der Ressourcendatei öffnen. Und Sie können sehen, ich habe hier die Rolle des Interviewers erwähnt und ich habe eine Aufforderung gegeben, die hier erwähnt wurde . Ich bin als technischer Interviewer für ein Softwareunternehmen tätig für ein Softwareunternehmen Stellen Sie mir fünf Java-Script-Interview-Fragen für Anfänger bis Fortgeschrittene Also, was wird die Rolle sein? Die Rolle wird ein technischer Interviewer sein. Diese Aufforderung bezieht sich also auf den Interviewer, und wir haben den technischen Interviewer für ein Softwareentwicklungsunternehmen erwähnt den technischen Interviewer für ein Softwareentwicklungsunternehmen Hier haben wir also erwähnt, welche Rolle die Rolle sein wird. Rolle wird also der technische Interviewer sein, und was wird seine Aufgabe sein, das Interview zu führen. Ich suche nach fünf JavaScript-Interview-Fragen Okay? Also kopiere ich diese Eingabeaufforderung und füge sie in ChatGPT ein. Ich drücke die Enter-Taste, um das Ergebnis zu Okay? Sie können also sehen, dass ChatGPT die Antwort gibt, und hier die Antwort, großartig, ich werde als technischer Interviewer fungieren Also haben wir ChatGPT als Interview gesucht und jetzt fungiert ChatGPT als technischer Interviewer. Und wir haben fünf JavaScript-Interview-Fragen fünf JavaScript-Interview-Fragen von Anfängerplattformen gestellt. Sie können sich also Funktionen für Anfänger und Fortgeschrittene ansehen , und genau danach haben wir gesucht Hier ist die Anfängeroption, Optionen für Anfänger bis Fortgeschrittene und hier sind die Optionen für Fortgeschrittene. Okay? Also hier ist die Frage. So können Sie sehen, was der Unterschied zwischen Var let und const in JavaScript Also haben wir nach den fünf Javascript-Fragen gesucht. Hier ist die Frage. Und der erste ist für Anfänger. Der zweite ist für Anfänger und Fortgeschrittene, und es geht um die Funktion. Es steht also geschrieben, was der Unterschied zwischen regulärer Funktion und Pfeilfunktion ist. Drittens wird der Zwischentyp für ein Sync-Java-Skript erwähnt . Erläutern Sie den Unterschied zwischen Callback-Versprechen und einem Sync oder einer Gewichtung Und was ist die Schließung für Fortgeschrittene in JavaScript Oder können Sie die Ausgabe dieses Codes erklären? Also hier ist der Code angegeben. Also, was wir als Interviewer genau gesucht haben, das haben wir bekommen Sie können also sehen, dass wir nur zwei Eingabeaufforderungen erhalten haben, aber wir haben entsprechend unserer Aufforderung ein detailliertes, großes Ergebnis So funktioniert das Role Prompting also. Hier haben wir also von einem technischen Interviewer gesprochen, und jetzt arbeitet ChatGPT als Konzentrieren wir uns nun auf ein anderes Beispiel. Und dieses Mal wird ChatGPT als Marketingexperte auftreten. Deshalb haben wir in Prompt als Marketingexperte erwähnt, dass sie als Stratege für digitales Marketing eine Facebook-Anzeige für ein Café schreiben, eine Facebook-Anzeige für ein Café schreiben Okay, also werde ich diese Aufforderung kopieren und in ChatGPT einfügen, und ich drücke die Tro-Taste auf meiner Tastatur, und hier Also haben wir über ChatGPT nach einer Anzeige gesucht und die Anzeige wird für ein Café sein und unsere Sie können sehen, dass es ein sehr einfach zu verwendendes Ergebnis hat. Sie können also sehen, dass wir von hier aus die Kopieroption haben. Wenn Sie also diese Kopieroption verwenden, können Sie sie einfach überall einfügen. Also, Sie können die Studie H Zips Mord sehen. Brauchen Sie einen perfekten Ort zum Lernen, holen Sie sich Ihren Lieblingskaffee, kostenloses WLAN und lassen Sie sich im Brew Corner Cafe in Kurstimmung ChatGPT hat auch bereits einen Coffeeshop-Namen erhalten, aber wenn Sie in diesem Fall den Inhalt der Ausgabe ändern möchten , müssen Sie diese müssen Sie Als Beispiel gab das ChatGPT das Brew Corner Café an. Das ist der Name des Cafés. Aber wenn Sie diese Dinge ändern möchten oder wenn Sie einen genauen Namen der Firma oder des Ladens haben , müssen Sie in diesem Fall diesen Namen in der Eingabeaufforderung angeben. Okay? Also, wie das Ergebnis hier gezeigt wird, hier ist eine Facebook-Anzeige mit Fokus auf Schüler, die Aufmerksamkeit erregen, Dringlichkeit erzeugen und die Anzahl der Walk-ins erhöhen soll Dringlichkeit erzeugen und die Anzahl der Walk-ins erhöhen nun also ChatGPT dient nun also als digitale Marketingstrategie, und wir haben nach Facebook-Anzeigen für Coffeeshops gesucht, und das ist das Ergebnis Okay? Also ich hoffe, du hast eine Vorstellung davon, wie die Rollenauswahl funktioniert Sie können also mehrere Rollen verwenden, wie ich bereits sagte, wie viele Arten von Rollen verfügbar sind Sie müssen also nur angeben, wie sich der ChatGPT verhalten wird und welche Rolle ausgeführt wird Das müssen Sie in Ihrer Eingabeaufforderung beschreiben. Okay, ich hoffe, Sie haben die Idee mit der Prompt-Technik verstanden. Und jetzt werde ich dich bitten, etwas zu üben. Ich werde dich zum Beispiel bitten, als Arzt aufzutreten und zu geben und du benötigst die nötigen Ergebnisse für die Erste-Hilfe-Behandlung bei leichten Verletzungen. Also erstelle die Eingabeaufforderung. Also benimm dich als Arzt und gib mir das Ergebnis einer leichten Verletzung. Und das kannst du als deine Hausaufgabe betrachten. Okay. Also ich hoffe, dir hat diese Lektion gefallen, und ich erwarte, dass du dich bis dahin in unserer nächsten Lektion hast. Passt auf euch auf und auf Wiedersehen, alle zusammen. 8. Sofortige Verkettung: Hallo, alle zusammen. Wir kommen auf den zweiten Platz zurück und in dieser Lektion wir etwas über Prompt-Verkettung in der Prompt-Technik lernen Prompt-Verkettung in der Prompt-Technik Zunächst müssen Sie wissen, was die Verkettung von Eingabeaufforderungen ist. Verkettung von Eingabeaufforderungen in der Prompt-Engineering-Technik, bei eine umfangreiche oder komplexe Aufgabe in kleinere sequentielle Eingabeaufforderungen aufgeteilt wird in kleinere sequentielle Eingabeaufforderungen aufgeteilt Anstatt also die KI zu bitten, alles auf einmal zu erledigen, teilen Sie die Arbeit in Schritte auf, bei teilen Sie die Arbeit in Schritte denen jede Aufforderung ein Wort des Problems löst und das Ergebnis eines Schritts zur Eingabe für den nächsten Schritt wird Und so entsteht ein Workflow von Eingabeaufforderungen. Okay? Also werde ich dir ein Bild zeigen. Dies wird Ihnen helfen zu verstehen, wie das Prompt-Engineering im Grunde funktioniert. Sie können also auf meinem Bildschirm sehen, dass ein Bild erschienen ist, und hier wird klar erklärt, was Prompt Change bedeutet? Und das ist eine allgemeine Art von Aufforderung. Sie können also sehen, anstatt eine riesige Aufforderung zu verwenden, einen Geschäftsplan, eine Marketingstrategie, eine Finanzanalyse und eine Social-Media-Kampagne für ein Café schreiben Finanzanalyse . Stattdessen werden wir die gesamte Aufgabe in kleinere Aufgaben aufteilen, oder? In dieser allgemeinen Aufforderung haben wir also einen Geschäftsplan, eine Marketingstrategie, eine Finanzanalyse und eine Social-Media-Kampagne für ein Café geschrieben Marketingstrategie, eine Finanzanalyse . Dies ist eine allgemeine Aufforderung, aber wir teilen diese Dinge in mehrere kleinere Aufgaben auf, so wie wir die eingegebenen Dinge in fünf Schritte unterteilen. Generieren Sie also in Schritt eins die Geschäftsidee. Schritt zwei: Zielpublikum erstellen. Schritt drei: Entwickeln Sie eine Marketingstrategie. Schritt vier, Schätzung der Finanzen und Schritt fünf, Erstellung einer Social-Media-Kampagne. Das ist also das Verketten des Abschlussballs. Okay? Also das ist der General, und das ist die Ballverkettung. Und jeder Schritt verbessert den Fokus und die Qualität. Lassen Sie mich Ihnen nun etwas sagen, nämlich das Sitzungslimit und die Qualität und die Halluzination der KI Wenn Sie der KI diese Art von genereller Aufforderung geben, wird sie nicht in der Lage sein, die Qualität zu gewährleisten weil Sie in einer einzigen Aufforderung viele Dinge wie Geschäftsplan, Marketingstrategie, Finanzanalyse und Social-Media-Kampagne versichert Marketingstrategie, Finanzanalyse Social-Media-Kampagne Eine Reihe von Dingen wird also in einer einzigen Aufforderung generiert. Daher wird die Qualität nicht gewährleistet. Und noch etwas: Wenn Sie die kostenlose Version verwenden, werden Sie in diesem Fall ein Problem mit dem Token oder mit den Nutzungsbeschränkungen haben. Und wenn Sie Schritt für Schritt eine ausführliche Erklärung für jede einzelne Strategie wie den Geschäftsplan, die Marketingstrategien, die Finanzanalyse und die Social-Media-Kampagne erstellen für Schritt eine ausführliche Erklärung für jede einzelne Strategie wie den Geschäftsplan, Marketingstrategien, die Finanzanalyse möchten, dann haben Sie die, wenn Sie diese Dinge in fünf verschiedene Schritte unterteilen . Sie werden die Qualität haben und Sie werden keine Probleme mit der Nutzungsbeschränkung oder dem Problem mit Tokens haben. Daher ist diese schnelle Verkettung für die Generierung hochwertiger Inhalte als auch für die detaillierte Erklärung sehr hilfreich hochwertiger Inhalte als auch , oder? Jetzt ist es an der Zeit, sich auf die praktische Umsetzung von Prompt Chaining zu konzentrieren die praktische Umsetzung von Prompt Chaining Okay. Um die Verkettung der Eingabeaufforderungen zu verstehen, habe ich einige Eingabeaufforderungen für die Verkettung von Eingabeaufforderungen vorbereitet Deshalb müssen wir unseren Notizblock in der Ressourcendatei öffnen , und hier ist der Und ich habe die gesamte Aufgabe in verschiedene Schritte aufgeteilt. Sie können sich also ein Beispiel ansehen, das ist das erste Beispiel. Ich habe hier den Workflow zum Schreiben von Blogs erwähnt. Also werde ich einen Blog schreiben und habe die gesamte Aufgabe in drei verschiedene Schritte statt in einen aufgeteilt die gesamte Aufgabe in drei verschiedene Schritte statt in einen Im ersten Schritt habe ich über die Generierung von Themenideen gesprochen und die Aufforderung lautet: Generieren Sie fünf Blogpostideen über künstliche Intelligenz für Anfänger In Schritt zwei habe ich das Thema Gliederung erstellen erwähnt. Und hier habe ich eingangs erwähnt, dass Sie einen detaillierten Überblick darüber erstellen , wie Chatbots funktionieren Und in Schritt drei habe ich erwähnt, den vollständigen Artikel zu schreiben, und als Aufforderung habe ich anhand dieser Gliederung einen anfängerfreundlichen Artikel geschrieben anhand dieser Gliederung einen anfängerfreundlichen Artikel Okay, wir werden also nicht das ganze Prompt-Atome treffen. Wir werden es getrennt machen. Deshalb werden wir diese Aufforderung Schritt für Schritt ausführen. Konzentrieren wir uns also auf Schritt eins. In Schritt eins werde ich nur nach Aufforderung kopieren. Und ich habe eine Idee zum Thema künstliche Intelligenz für Anfänger in einem Blogbeitrag vom Typ „Generate Five“ erwähnt eine Idee zum Thema künstliche Intelligenz für Anfänger in einem Blogbeitrag vom Typ „Generate Five . Das ist also die Aufforderung, und statt dieser ganzen Dinge habe ich sie aufgeteilt und werde daher nur diese Aufforderung kopieren Das ist also unser erster Schritt, und ich drücke die Enter-Taste Okay, hier ist das Ergebnis, okay? Also ist die Ausführung im ersten Schritt abgeschlossen. Konzentrieren Sie sich nun auf den zweiten Schritt. In Schritt zwei, was erwähnt wurde, erstellen Sie eine Gliederung. Und hier ist eine Aufforderung, und ich werde diese Dinge kopieren. Erstellen Sie einen detaillierten Überblick darüber, wie Chatbots funktionieren. Und ich folge der Verkettung. Hier ist der erste Schritt, eine Ausgabe. Und beim Verketten ist hier die Stütze für den zweiten Schritt und ich drücke die Enter-Taste Und noch etwas möchte ich sicherstellen, dass Sie ein Ergebnis erhalten Dieses Ergebnis ist mit dem ersten Ergebnis verknüpft , weil dies die Ausgabe für Schritt eins ist und dies die Ausgabe für den zweiten Schritt oder die zweite Ausgabe ist Okay? Also habe ich nach einer detaillierten Gliederung gesucht, und Sie können die Gliederung hier sehen. Ein detaillierter Überblick wird gegeben. Und jetzt Zeit für den letzten oder dritten Schritt. Und in hier geschriebene Wörter, schreibe einen anfängerfreundlichen Artikel mit dieser Gliederung. Okay, also ich werde diese Dinge kopieren, und ich habe die Gliederung hier, und jetzt füge ich die dritte Ausgabe ein, und jetzt komme ich zum unteren Rand. Und Sie können sehen, wie es angefangen hat, und Sie erhalten einen ausführlichen Erklärungsartikel , weil dieser Artikel aus dieser Gliederung generiert wird. Und diese Gliederung, wie Sie sehen können ist die Gliederung im zweiten Schritt ziemlich umfangreich. Und der letzte Artikel wird im zweiten Schritt generiert . Dies ist also der erste Schritt und aus dem ersten Schritt haben wir den zweiten Schritt generiert, und aus dem zweiten Schritt generieren wir jetzt im dritten Schritt. Letztlich haben wir jeden Schritt ausgespuckt, und jetzt generieren wir das Ergebnis, und Sie können hier das Endergebnis sehen Hier ist die Schlussfolgerung. Und lassen Sie uns einen Blick von Anfang an werfen. Okay, das war also unser dritter Schritt, und Sie können sehen, dass wir anhand dieser Gliederung einen anfängerfreundlichen Artikel geschrieben haben dass . Laut Gliederung haben wir jetzt einen anfängerfreundlichen Artikel, und Sie können sehen, wie umfangreich der Artikel ist. Sie können viele Informationen sehen, es ist viel Text geschrieben. Per Chat TiBT und es hat auch das Fazit geliefert. So funktioniert die Verkettung von Eingabeaufforderungen, und die Verkettung von Eingabeaufforderungen dient im Grunde eine Aufgabe in mehrere Schritte aufzuteilen Das ist also der sehr einfache Prozess für die Verkettung von Eingabeaufforderungen. 9. Evaluierung und Iteration: Hallo, alle zusammen. Willkommen zurück noch einmal. In dieser Lektion werden wir etwas über Evolution und Iteration im Bereich Prompt Engineering lernen und Iteration im Bereich Prompt Engineering Zunächst müssen Sie wissen, was die Evolution und die Generation I Letztlich ist es der Prozess des Testens, Vergleichens und Verfeinerens von Vorschlägen zur Verbesserung der KI-Outputqualität Letztlich sind gute Aufforderungen auf der ersten Reise also selten perfekt Prompt Engineering testet die Eingabeaufforderungen kontinuierlich, analysiert die Ergebnisse und identifiziert Schwachstellen. Außerdem verfeinert es die Eingabeaufforderung und wiederholt die Prozesse Es sind also zuverlässige KI-Systeme gebaut. Und wenn Sie versuchen, die bessere Ausgabe zu erzielen, es in diesem Fall möglicherweise nicht möglich, mit einem einzigen Versuch mit einer einzigen Aufforderung die bessere Ausgabe zu erzielen. Daher ist es der beste Prozess, mehrere Möglichkeiten auszuprobieren, und das ist die Entwicklung und Iteration ist der Prozess, oder? Konzentrieren wir uns also auf den Evolutionsteil des Prompt-Engineerings Evolution bedeutet also, zu messen wie gut eine Aufforderung ausgeführt wird. So können Sie überprüfen, ob die KI-Ausgabe korrekt, klar, konsistent, hilfreich , sicher, richtig formatiert und vollständig strukturiert ist Das ist also der Evolutionsteil. Und wenn Sie sich auf die Iteration konzentrieren, bedeutet Iteration in diesem Fall, die Eingabeaufforderung Schritt für Schritt zu verbessern Sie ändern also die Anweisungen, Beispiele, die Rollen, die Einschränkungen, das Ausgabeformat und die Argumentationsanleitungen testen dann immer wieder So funktioniert die schnelle Weiterentwicklung und Iteration also im Grunde Jetzt werden wir praktisch lernen, wie die schnelle Evolution im Grunde mit Iteration funktioniert Deshalb werde ich den Notizblock aus unserer Ressourcendatei öffnen , und dieses Mal werde ich ChatGPT nicht verwenden Dieses Mal werde ich Ihnen erklären, wie diese Dinge im Grunde Okay, Sie können sehen, ich habe ein Szenario in unserem Notizblock erstellt Sie können also im Szenario sehen, ich möchte, dass diese KI eine professionelle E-Mail schreibt. Das ist unser Szenario. Daher habe ich im ersten Schritt eine E-Mail an einen Kunden geschrieben, habe ich im ersten Schritt eine E-Mail an einen Kunden geschrieben in der es um eine verzögerte Bestellung geht. Das war also die Aufforderung. Und die KI hat mir den Output gegeben. Das ist nur die Ausgabe. Also, was war die Ausgabe, Hallo, Ihre Bestellung hat sich verzögert. Entschuldigung für die Unannehmlichkeit. Das war also die Ausgabe, und das war meine Aufforderung Also laut Aufforderung habe ich eine sehr schwache Leistung bekommen. Sie können also sehen, dass das Problem nicht beschrieben ist. Es ist zu kurz. Es ist nicht professionell genug, keine Erklärung und kein hilfreicher nächster Schritt. Deshalb müssen wir die Eingabeaufforderung verbessern, und deshalb haben wir in Schritt zwei, was wir geschrieben haben, die Eingabeaufforderung geändert, weil wir sie geändert haben. Und um die Aufforderung zu verbessern, habe ich den Stil der Aufforderung geändert Deshalb haben wir hier geschrieben, eine professionelle und höfliche E-Mail an einen Kunden geschrieben, dessen Bestellung um drei Tage verzögert wurde, eine Entschuldigung für die Verzögerung, eine Bestätigung, einen voraussichtlichen Liefertermin, einen freundlichen Umgangston beigefügt, und hier ist das Ergebnis. Und Sie können sehen, dass wir dieses Mal das bessere Ergebnis haben . Bisher hatten wir also kein Thema, aber dieses Mal haben wir ein Thema und wie es angefangen hat. Sehr geehrter Kunde, wir entschuldigen uns für die Verzögerung bei der Lieferung Ihrer Bestellung Aufgrund eines unerwarteten Versandproblems wird Ihr Paket ungefähr drei Tage später als erwartet eintreffen ungefähr drei Tage später als erwartet Wir verstehen die Unannehmlichkeiten, die dies kann, und danken Ihnen für Ihre Geduld Ihr neuer voraussichtlicher Liefertermin ist der 28. Mai Vielen Dank für Ihr Verständnis und Ihre Unterstützung Bestes strenges Kundenserviceteam. Okay. Letztlich haben wir jetzt also das bessere Ergebnis. Sieht gut aus, oder? Jetzt, in Schritt drei, werten Sie das Ergebnis aus. Was verbessert sich also? Nachdem wir die Eingabeaufforderung geändert hatten, erhielten wir die bessere Verbesserung, und hier ist die Verbesserung, die wir fanden , professioneller , klarer erklärt, besserer Ton und hilfreiche Informationen enthalten. Konzentrieren wir uns nun darauf, was noch verbessert werden könnte. Fügen Sie Personalisierung hinzu, fügen Sie einen Rabattgutschein hinzu, machen Sie den Ton wärmer Bisher haben wir bessere Leistung Vergleich zum ersten Schritt eine Und jetzt wollen wir es besser machen als das, was wir in Schritt zwei erhalten haben. Aus diesem Grund werden wir zur weiteren Verbesserung Personalisierung hinzufügen, einen Rabattgutschein hinzufügen und den Toner wärmer machen Für die endgültige Ausgabe oder für die letzte Aufforderung, was wir bereits erwähnt haben, schreiben Sie eine herzliche und professionelle Kundenservice-E-Mail Sara eine herzliche und professionelle Kundenservice-E-Mail über eine verzögerte Bestellung Die Bestellung verzögert sich aufgrund des schlechten Wetters um drei Tage . Inklusive aufrichtiger Entschuldigung und Beruhigung, aktualisierter Liefertermin, 10% Rabatt-Gutschein, einfühlsamer und freundlicher Text, weniger als . Und dieses Mal werden wir diese Aufforderung kopieren und uns auf ChatGPT bewerben Okay? Ich kopiere diese Dinge und füge sie hier ein und drücke den Enter-Knopf Jetzt werden Sie eine viel bessere Leistung als zuvor haben. Jetzt können Sie sehen, was wir haben, hier ist das Update-Ergebnis. Und dieses Mal erwähnen wir die Namen der Kunden. Und was wir hier erwähnt haben, liebe Sarah, ich entschuldige mich aufrichtig für die Verzögerung Ihrer Bestellung aufgrund von Unwettern. Der Versand wurde beeinträchtigt und Ihr Paket wird voraussichtlich innerhalb der nächsten drei Tage eintreffen Wir wissen, wie frustrierend Verzögerungen sein können, und wir danken Ihnen sehr für Ihre Geduld und Ihr Verständnis Bitte seien Sie versichert, dass Ihre Bestellung auf dem Weg ist, und wir beobachten die Lieferung genau um sicherzustellen, dass sie so schnell wie möglich Als kleines Dankeschön möchten wir Ihnen einen 10% -Rabattgutschein für Ihren nächsten Einkauf anbieten . Danke, zehn. Das ist der Gutscheincode. Nochmals vielen Dank für Ihre Freundlichkeit und Unterstützung. Wenn Sie Fragen haben, wenden Sie sich bitte an den Worm Rigors-Kundensupport Jetzt können Sie den Unterschied zwischen der ersten Ausgabe, der zweiten Ausgabe und der dritten Ausgabe spüren zweiten Ausgabe und der dritten Ausgabe Die dritte Ausgabe ist also viel besser als zuvor. Konzentrieren wir uns also darauf, zu überprüfen oder zu wiederholen, wie die Ausgabe war. Das ist also unsere erste Ausgabe. Sie können die KI-Ausgabe der Woche sehen. Im ersten Schritt hatten wir nur höhere Auftragsverzögerungen. Entschuldigung für die Unannehmlichkeit, eine einzige Zeile. Und in der zweiten Ausgabe wurden wir viel besser als zuvor. Hier ist die Ausgabe. Aber wenn man bei der dritten Ausgabe bedenkt , was wir hier durch den ChatGPT bekommen haben, ist das absolut eine Feintuning-Ausgabe des So laufen also Evaluierung und Iteration im Prompt 10. Klassenprojekt - Aufforderung zur Identifizierung der Rolle: Hallo, alle zusammen. Es ist Zeit für das Klassenprojekt, und du kannst das Klassenprojekt als Hausaufgabe betrachten. Was Sie also gelernt haben, ist Zeit sich im Klassenprojekt zu bewerben. Sie können also auf meinem Bildschirm sehen, dass ich die Hundedatei geöffnet habe und diese Hundedatei in ich die Hundedatei geöffnet habe und den Ressourcenordner Sie müssen also den Ressourcenordner herunterladen und Sie werden diese Hundedatei im Ressourcenordner haben und ich habe alle Anweisungen gegeben, die für das Klassenprojekt gelten. Konzentrieren wir uns auf das Klassenprojekt. Das ist der Name des Klassenprojekts: Identifizieren Sie die Rolle in der Eingabeaufforderung. Wir haben etwas über die Rollenabfrage gelernt und in diesem Klassenprojekt müssen Sie, Sie müssen die Rolle der Rolle anhand der Eingabeaufforderung identifizieren der Eingabeaufforderung und dann können Sie sich die Beschreibung ansehen Es steht hier geschrieben. Dieses Projekt hilft den Studierenden, das Konzept der Rollenfindung, der Identität und der Rolle zu verstehen das Konzept der Rollenfindung, der Identität und der Rolle In Prompt Engineering lernen die Studierenden, wie die Zuweisung einer bestimmten Herrscheridentität zu einem KI-Modell die Qualität, den Ton, das Fachwissen und den Stil der generierten Antwort beeinflusst Ton, das Fachwissen und den Stil der generierten Durch die Analyse des angebotenen Abschlussballs werden die Studierenden herausfinden, welche Rolle der KI zugewiesen wurde, und verstehen, warum diese Rolle dazu beiträgt, professionellere und zielgerichtetere Inhalte zu produzieren Diese Übung zeigt, wie regelbasierte Eingabeaufforderungen die Effektivität von KI-generierten Ergebnissen verbessern können . Das war also die Beschreibung des Klassenprojekts. Jetzt der Hauptteil. Das musst du tun. Du musst also drei P aufführen. Okay. Zuerst müssen Sie in Schritt eins den ChatGPT öffnen Folgen wir also demselben Prozess. Okay, Sie können auf meinem Bildschirm sehen, dass ich den ChatGPT geöffnet habe, und dann müssen Sie in Schritt zwei die Aufforderung schreiben, und ich habe die Aufforderung bereits gegeben Sie können also auch die Kopie machen, oder Sie können sie manuell schreiben, aber ich schlage vor, dass Sie diese Aufforderung von hier kopieren, und jetzt müssen Sie sie einfügen Okay? Sie müssen es in ChatGPT einfügen und auf die Schaltfläche zum Senden der Aufforderung klicken Dann gibt es dir den Artikel. Okay. Also, in Schritt drei, was hier geschrieben steht, identifiziere die Rolle vom Abschlussball. Das ist also die Aufforderung, und nachdem wir diese Aufforderung in ChatGPT angewendet haben, haben wir einen schönen Artikel bekommen Sie können hier den Artikel sehen. Und jetzt besteht die Hauptaufgabe darin, die Rolle zu identifizieren. Also müssen wir die Rolle anhand der Eingabeaufforderung identifizieren. Das ist also die Ausgabe, aber unsere Hauptaufgabe besteht darin , die Rolle anhand der Eingabeaufforderung zu identifizieren. Das ist also unsere Aufforderung. Und hier müssen wir herausfinden, welche Rolle die Aufforderung spielt. Damit du sehen kannst, es steht hier geschrieben. Sie sind ein preisgekrönter Technologiejournalist mit 15 Jahren Erfahrung. Er befasst sich mit künstlicher Intelligenz, Automatisierung und digitaler Transformation. Schreiben Sie einen professionellen, ansprechenden und informativen Artikel für Führungskräfte und Unternehmer darüber künstliche Intelligenz die moderne Wirtschaft verändert. Verwenden Sie ein klares Beispiel, praktische Einblicke und eine zukunftsorientierte Perspektive. Sie wissen also, was der Hauptnutzen von Prompt Engineering ist. In der letzten Lektion haben wir etwas über die Rollenabfrage gelernt, haben wir etwas über die Rollenabfrage gelernt und Sie wissen, was die Rollenabfrage ist Wenn Sie also die Aufforderung von hier aus betrachten, dreht sich alles um ihre Rolle Also, was ist die Rolle hier? Es ist so, dass es hier ist. Sie sind ein preisgekrönter Technologiejournalist. Das ist also die Rolle in der Aufforderung, weil Sie wissen, wie die Rolle funktioniert haben wir bereits in unserer letzten Lektion gelernt. Also hier drinnen ist der Technologiejournalist die Rolle. Also statt Technologiejournalist, wenn es hier steht, als ob Sie ein preisgekrönter Fotograf sind. Was könnte dann die Rolle sein? Das ist ein Fotograf. So werden Sie ihre Rolle identifizieren. Okay, jetzt besteht Ihre Hauptaufgabe darin , eine Aufforderung zu schreiben. Sie können sehen, dass ich hier eine Aufforderung geschrieben habe. Sie können die Idee von hier aus übernehmen. Jetzt besteht Ihre Hauptaufgabe darin, eine Aufforderung zu schreiben, und nachdem Sie die Aufforderung geschrieben haben, müssen Sie angeben, welche Rolle die Eingabeaufforderung spielt. Das ist deine Aufgabe. Okay? Und nachdem Sie die Aufforderung geschrieben haben, ist es jetzt an der Zeit , wo Sie einreichen werden. Okay? Sie können also sehen, dass wir hier geschrieben haben, wo der Student ein Klassenprojekt einreichen wird. Sie können Ihr Klassenprojekt im Projektbereich des Unterrichts einreichen im Projektbereich des und auch zur Diskussion über den Unterricht posten. Okay, jetzt ist deine Hauptaufgabe , dass du eine Aufforderung schreiben musst. Dann müssen Sie anhand der Eingabeaufforderung herausfinden, was die Regel ist. Okay, das ist also eine sehr einfache Aufgabe. Wenn Sie also wissen möchten, wie Sie die Aufforderung einreichen, kann ich Ihnen helfen, dass ich hier die Eingabeaufforderung kopiere, und ich schreibe hier diese Aufforderung hinein, und Sie können auf diese Weise schreiben, Aufforderung. Und in der zweiten Zeile können Sie Role IdentityFide wie folgt schreiben Hier ist die Rolle des Technologiejournalisten. Ich schreibe Technologie. Tagebücher. In diesem Format werden Sie Ihr Klassenprojekt einreichen. Ich werde Ihnen nicht vorschlagen, dieselbe Aufforderung zu verwenden. Ich schlage vor, dass Sie Ihre eigene Aufforderung eingeben und von dort aus die Rolle identifizieren müssen. Das ist also dein Klassenprojekt und du kannst diese Dinge als deine Hausaufgaben betrachten. Ich erwarte, dass Sie an diesem Klassenprojekt teilnehmen , und ich freue mich darauf, einen Blick darauf zu werfen, wie Sie Ihre Aufforderung schreiben und wie Sie die Rolle anhand der Aufforderung identifiziert haben werfen, wie Sie Ihre Aufforderung schreiben und wie Sie die Rolle anhand der Aufforderung identifiziert