Mit dem Release von ChatGPT 3.5 und der Möglichkeit, mit KI-Systemen ganz selbstverständlich in natürlicher Sprache zu interagieren, hat sich die Nutzung von Künstlicher Intelligenz grundlegend verändert. Aus dem zunächst intuitiven Ausprobieren entwickelte sich mit dem Prompt Engineering eine systematische Herangehensweise, um Anforderungen gezielt zu formulieren und die Qualität der Ergebnisse zu verbessern.
Prof. Thomas Kessel beleuchtet in seinem Impulsvortrag zunächst die Entwicklung des Promptings und zeigt, wie sich mit den wachsenden Fähigkeiten großer Sprachmodelle (Large Language Models) auch die Methoden der Interaktion weiterentwickelt haben. Dabei spannt er den Bogen von etablierten Ansätzen wie Zero- und Few-Shot-Prompting über rollenbasierte und iterative Verfahren bis hin zu aktuellen Konzepten wie Skills, Loop Engineering und Deep Research.
Diese Entwicklungen zeigen, dass sich die Zusammenarbeit mit KI zunehmend vom einzelnen, möglichst gut formulierten Prompt hin zu strukturierten und wiederverwendbaren Arbeitsweisen entwickelt. Damit eröffnen sich neue Möglichkeiten, Sprachmodelle gezielter und effektiver in unterschiedliche Arbeits- und Anwendungskontexte einzubinden.

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