Prompt Tutorial Teil #2: Wie schreibe ich Prompts für die Nutzung in der eigenen Anwendung

Prompt Tutorial Teil #2: Wie schreibe ich Prompts für die Nutzung in der eigenen Anwendung

von | Jun 14, 2023 | Tutorials

Einleitung

Willkommen zum zweiten Teil meiner Tutorial-Reihe zum Thema: Wie schreibe ich vernünftige Eingaben für Chat-KIs um die optimalen Ergebnisse zu bekommen?

In diesem Teil wird es etwas technischer. Wir wollen uns anschauen, wie man die Antworten so gestaltet, dass man es in einer Anwendung oder einer App nutzen kann.

Wenn du noch keine oder wenig Erfahrung mit dem Formulieren von Prompts, dann schau dir auf jeden Fall Teil #1 der Reihe an, wo ich die Grundlagen erkläre und wertvolle Tipps gebe, wie man vernünftige Antworten bekommt. Hier geht es zum ersten Teil: Prompt Leitfaden: bessere Ergebnisse aus ChatGPT und Co holen

Exkurs: Die ChatGPT (OpenAI) API nutzen

Hinweis

Für dieses Tutorial brauchst du das nicht, das soll dir nur eine kurze Hilfe sein, falls du das schon mal programmatisch nutzen möchtest. Später wird es ein ausführliches Tutorial zum Thema OpenAI-API geben. Überspringe ruhig das Kapitel, wenn es für dich nicht relevant ist oder wenn es dir bereits alles bekannt ist.

 

API-Key

Noch ein Hinweis: um die API zu nutzen, brauchst du einen API-Key. Leider ist die Nutzung kostenpflichtig. Aber ich kann dich beruhigen, wenn man bloß ein bisschen probieren möchte, dann bewegen sich die Kosten im Cent-Bereich.

Zunächst musst du dich auf https://platform.openai.com/ registrieren. In deinem Profil findest du den Bereich für die API-Keys: https://platform.openai.com/account/api-keys. Hier wirst du aufgefordert erstmal Zahlungsdaten zu hinterlegen.  Wichtig: schau dir alles an, vor allem die Preisinformationen. Du kannst im Menü Billing/Usage limits festlegen, wie viel du maximal ausgeben möchtest. Stelle dort bevor du etwas probierst für dich akzeptable Werte ein.

Danach kannst du dir unter https://platform.openai.com/account/api-keys  einen API-Key anlegen. Ich empfehle für jede Anwendung etc. einen eigenen Key zu machen. Die Keys kannst du nämlich als ungültig markieren, z.B. nachdem du deine Tests abgeschlossen hast.

Wichtig: wenn dir der Key angezeigt wird, dann musst du ihn sofort kopieren und irgendwo notieren, denn er wird dir nicht noch einmal angezeigt. Gut, im schlimmsten Fall musst du halt einen neuen anlegen.

 

Voraussetzungen (Python)

Ich gehe hier nicht darauf ein, wie man Python installiert oder wie Python überhaupt funktioniert. Das mache ich in einem separaten OpenAI-API Tutorial.

Ich empfehle dir die kostenlose Version von Google Colaboratory (kurz Colab) zu nutzen. Dort kannst du Python Notebooks erstellen und das nette dabei ist, meist sind die notwendigen Bibliotheken vorinstalliert. Hier kommst du zu Google Colab: https://colab.research.google.com/

Du brauchst allerdings einen Google-Account.

 

 

 

 

Als erstes müssen wir die OpenAI-Bibliothek installieren:

$ pip install openai

Nachdem die Bibliothek installiert wurde können wir uns eine Python-Datei erstellen (wenn du ein Python-Notebook verwendest,  dann schreibst du einfach direkt den Code in die Zelle).

Wir fangen an und fügen folgendes hinzu:

import openai
openai.api_key = "Füge hier deinen API-Key ein!"
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo", 
messages=[
{"role": "user", "content": "Hallo ChatGPT, wie geht es dir?"}
]
)
print(response.choices[0].message["content"])

Führe das Python-Skript aus und wenn alles gut gegangen ist, dann solltest du eine Ausgabe sehen, die in etwa so aussieht:

Hallo! Als KI habe ich kein Bewusstsein und keine Emotionen, aber ich bin bereit, Ihnen zu helfen und Ihre Fragen zu beantworten. Wie kann ich Ihnen heute behilflich sein?

Mit dem Parameter „model“ kannst du übrigens angeben, welches Modell zum Ausführen verwendet wird. Hier habe ich das Modell „gpt-3.5-turbo“ gewählt, denn zum aktuellen Zeitpunkt ist das neuere 4.0 Modell für mich nicht verfügbar.

In der Liste „messages“ gibst du deinen Prompt an. Details dazu kommen in einem späteren Tutorial. Nur als kurze Anmerkung, man kann auch mehrere Prompts angeben. Die bauen dann aufeinander auf, d.h. das Prompt nutzt quasi die vorherigen Prompts als Kontext. Genauso, wie wenn du in ChatGPT mehrere Anfragen innerhalb eines Chats machst.

Grundlagen

Erstmal ist es wichtig, dass wenn wir nicht einfach die Antwort eins zu eins ausgeben möchten, dass wir die KI bitten nur die nackten Daten auszugeben. Ansonsten neigen die KIs dazu eine Erklärung auszugeben. Das ist zwar oft hilfreich wenn man den Chat nutzt, stört aber bei der maschinellen Verarbeitung.

Die erstmal einfachste Anweisung ist es der KI eine vorgegebene Menge an Antwortmöglichkeiten zu geben. Zum Beispiel möchten wir nur „JA“/“NEIN“ oder „true“/“false“ als Antwort haben. Man könnte auch Prozentangaben anfordern uvm. Alles abhängig davon was die Aufgabe ist.

Nehmen wir als Beispiel an, wir schreiben eine Anwendung, die die Kommentare einer Webseite darauf untersuchen möchte, ob es sich um eine Beschwerde handelt. Wir möchten also als Ergebnis eine Liste mit Kommentar-ID und dem Ergebnis „Beschwerde“ oder „Keine Beschwerde“ haben. Wir würden also über die API eine Liste von Kommentaren in einem für die KI verständlichen Format geben und natürlich mit dem passenden Prompt. Hier zeige ich das als Eingabe in ChatGPT:

Ein Prompt, der ChatGPT auffordert die Kommentare zu bewerten

Fast perfekt, denn ich hätte natürlich darum bitten sollen, dass nur die Bewertung ausgegeben wird. Aber mit diesem Ergebnis kann man diese einfache Anwendung realisieren.

Trennzeichen

Wenn wir das obige Beispiel uns anschauen, dann könnte sich daraus ein Problem ergeben. Wir haben die Kommentare der Nutzer einfach so in den Prompt eingefügt. Jetzt könnte natürlich sein, dass ein Kommentar scheinbare Anweisungen an die KI enthält. 

Das kann man durch die Verwendung von Trennzeichen vermeiden. Man sagt der KI also, dass die zu analysierenden Daten innerhalb (von uns beliebig auswählbaren) Trennzeichen stehen. Am Besten nutzt man dafür nicht unbedingt die gängigen Zeichen wie Anführungszeichen vor und nach dem Text. Schließlich könnten die Kommentare das ja auch enthalten. Besser wären wahrscheinlich so etwas:

Die zu analysierenden Daten sind innerhalb der Trennzeichen """-
"""
id=1,Kommentar="Schön hier!"
"""

Ausgabeformate

Kommen wir nun zu dem eigentlichen Tutorial (ab hier kannst du auch ganz normal mit dem Chat arbeiten, es ist nicht notwendig die API zu nutzen). Damit wir mit der Antwort besser arbeiten können, macht es durchaus Sinn ChatGPT (oder beliebige andere KI) ein bestimmtes Ausgabeformat vorzugeben.

Besonders hilfreich sind Formate wie JSON, CSV usw. Aktuell zum Erstellungszeitpunkt des Tutorials kann man nur Textformate erzeugen. Das liegt daran, dass kein Dateidownload angeboten wird. Ich gehe jedoch jede Wette ein, dass „bald“ etwas in die Richtung angeboten wird.

Lass uns ein Beispiel ansehen:

Ok das ist nicht optimal, denn wir bekommen jede Menge Erklärungen und sonstige Texte drumherum. Das würde uns stören, wenn wir nur den JSON-Inhalt nutzen möchten. 

Das Problem ist, dass ich nicht spezifisch genug war (siehe das erste Tutorial zum Thema Prompts schreiben).

Lass uns das besser formulieren:

Damit lässt sich auf jeden Fall viel besser arbeiten. Natürlich hätte ich noch genauer beschreiben müssen, was ich für Informationen haben möchte und in welcher Sprache.

Wir haben in dem vorherigem Beispiel keine Angaben darüber gemacht, welchen Inhalt und welche Struktur die JSON-Datei haben soll. Das kann man aber natürlich machen.

Zum einen kann ich einfach sagen, welche Felder ich haben möchte oder sogar noch besser, ich gebe ein Beispiel für das Format an:

Gar nicht so schlecht. Ok hier hat ChatGPT eine leichte Abweichung eingebaut, indem es das „Thema“ einfach „subject“ genannt hat. Mit noch ausführlicheren Prompt bekommt man das aber in den Griff. Fun-Fact: man findet teilweise Prompts die seitenlang sind um alles aus dem Modell herauszukitzeln… das ist halt manchmal notwendig!

Neben JSON können wir natürlich viele weitere Ausgabeformate anfordern und so könnten wir uns sogar eine HTML Seite erzeugen lassen.

Leider kann man noch keine Bilder oder Grafiken erzeugen lassen. Allerdings kann man wenigstens so etwas ähnliches hinkriegen, wenn man als Ausgabeformat SVG wählt. Das ist schließlich ein Textformat und somit kann man so etwas wie Diagramme erzeugen lassen.

Daten verarbeiten oder analysieren

Wir können nicht nur die Antwort in einem maschinenlesbaren Format ausgeben lassen, wir können auch strukturierte Daten verarbeiten lassen.

So können wir tabellarische Daten, z.B. als CSV-Datei oder andere Formate eingeben. Das geht natürlich etwas bequemer programmatisch über die API, aber wir schauen uns hier mal ein Beispiel an. Und zwar habe ich meinen Gas-Zählerstand in unregelmäßigen Abständen notiert. Mit Datum und aktuellem Zählerstand. Jetzt würde ich gerne sehen, wie sich mein Gasverbrauch entwickelt ansehen. Klar, findige Leute werfen das schnell in Excel rein und zaubern eins, zwei Formeln dahin und schon ist das Problem gelöst. Ich lasse mir lieber die Lösung von der KI erarbeiten.

Das Bild zeigt ein Beispiel für einen Prompt für die Analyse von Zählerständen

Hier habe ich den typischen Fehler gemacht und nicht angefordert, dass ich nur die Daten möchte. Für ein noch optimaleres Ergebnis hätte ich auch noch anfordern können, dass die Kalenderwochen, für die ich keine Daten habe, interpoliert werden. Aber ich denke es ist einigermaßen klar wie das funktioniert. Hier die entsprechende Antwort:

Das Bild zeigt die Analyse der Zählerstände durch ChatGPT

Jetzt brauche ich das nur als Datei speichern und kann mir in Excel ein Diagramm z.B. anzeigen lassen. Leider kann zu diesem Zeitpunkt ChatGPT keine Binärdaten erzeugen, ansonsten hätte ich das auch direkt anfordern können.

 

Fazit

Wir haben hier hilfreiche Prompts gesehen, wenn es darum geht die Antworten maschinell zu verarbeiten. Mit wenigen Worten können wir also etwas erreichen wofür wir mit herkömmlichen Mitteln aufwändige Programme schreiben müssten. Ich finde zumindest, dass das ganz neue Wege bietet!

In einem späteren Tutorial zeige ich dann, wie KIs bei der Programmierung helfen können. Sei es als Eingabehilfen, Erklärer oder um komplette Programme schreiben zu lassen.

Ausblick

Es existiert das sogenannte „Code interpreter Plugin“. Das ist zum jetzigen Zeitpunkt noch im Alpha-Stadium und leider erhalten nur wenige darauf Zugriff. Mit diesem Plugin kannst du ganze Exceldateien oder sonstige Dateiformate mit Daten hochladen und analysieren lassen.
Das beeindruckende dabei ist, dass man noch nicht einmal beschreiben muss um welche Daten es sich handelt. Das analysiert ChatGPT von ganz alleine und erzeugt ohne unser Zutun eine Analyse samt Diagrammen. Dabei greift es auf die Daten von Wolfram Alpha zu.

Inweiweit man das Plugin jedoch über die API nutzen kann, ist mir noch nicht bekannt.
Sobald ich Zugriff auf das Plugin bekomme, erstelle ich einen Blog-Post darüber.

Prompt Tutorial Teil #2: Wie schreibe ich Prompts für die Nutzung in der eigenen Anwendung

Prompt Leitfaden: bessere Ergebnisse aus ChatGPT und Co holen

von | Jun 12, 2023 | Tutorials

Einleitung

Mit Sicherheit hast du wie viele andere schon mal ChatGPT oder Bard (aktuell ein Deutschland noch gar nicht verfügbar) genutzt. Vermutlich ging es dir dabei wie mir: du hast das Ding wie eine Suchmaschine benutzt! Ist ja auch klar, wir sind nichts anderes gewohnt.

Das Problem ist, wenn wir nur kurze Fragen oder Aufgabenstellungen eingeben, nutzen wir nur ein Bruchteil von dem Potential der LLMs (Larg Language Models – die Grundlage von ChatGPT usw.). Befolgt man ein paar „Regeln“, kann man wesentlich bessere Ergebnisse erzielen. Bei mir war das der Augenöffner. Nachdem ich gelernt habe, wie man mit Chat-KIs „sprechen“ muss, bekam ich erst den Eindruck davon was alles möglich ist…. Nun lange Rede, kurzer Sinn… starten wir mal!

Das Grundprinzip

Vorneweg, das wichtigste Prinzip ist es, der KI deine Erwartungen mitzuteilen. Es ist ja kein Mensch, der intuitiv mitdenkt und erraten kann was du benötigst.

Mache klare Anweisungen und spare nicht bei den Erklärungen. Je besser du beschreibst, was du willst und was du erwartest, desto besser wird das Ergebnis. Achte sogar auf korrekte Rechtschreibung. Zwar kommen die Chat-KIs mit Fehlern recht häufig gut zu recht, aber es schadet nicht.

Vergleichen wir mal folgende Beispiele. Bei dem ersten Beispiel werde ich eine typische Eingabe machen, so ähnlich wie eine Google-Suche.

 

 

Das Bild zeigt eine typische "Anfänger" Kommunikation mit ChatGPT

Ok zugegeben, die Antwort ist nicht schlecht. Aber wir hätten genauso den entsprechenden Wikipedia-Artikel aufrufen können.

Ich möchte aber, dass ChatGPT oder welche KI auch immer, mir das so erklärt, wie ich das gerne hätte. Starten wir noch einen Versuch…

Das Bild zeigt eine ausführlichere Eingabe, die bereits jetzt zu besseren Ergebnissen führt

Das zeigt glaube ich recht anschaulich, was möglich ist. 

Grundsätzliches Vorgehen

Wie anfangs erwähnt, ist es wichtig deine Erwartungen auszudrücken. Aber wie sollte man vorgehen und welche Möglichkeiten gibt es denn?

Grundsätzlich ist es gut, erstmal zu erklären, was man vor hat. Das steckt schon mal den groben Rahmen. Dann sollte man den Kontext benennen. Z.B. für wen die Information gedacht ist. Zu guter Letzt sollte man die zu erwartende Antwort beschreiben, also wie lang, welche Struktur etc.

Informationen, die hilfreich sind:

  • Worum geht es eigentlich?
  • Wer soll diese Information letztendlich bekommen (Zielgruppe)
  • Welchen Stil soll die Antwort haben? Professionell, humorvoll, lässig,…
  • Wie ausführlich soll die Antwort sein? 
  • Welches Format erwartest du? 

 

Analysen, Zusammenfassungen etc.

Neben dem Informationsabruf, wie z.B. „erkläre mir Dies und Jenes“, kann man auch vorhandene Texte verarbeiten lassen. Was ich zum Beispiel gerne mache, ist mir von langen Artikeln eine kurze Zusammenfassung erstellen lassen. Inzwischen beherrscht ChatGPT das Webbrowsing, das diese Aufgabe leichter macht.

Auch in diesem Fall ist es hilfreich anzugeben, wie du gerne diese Informationen aufbereitet bekommen möchtest. In dem du bestimmte Schlüsselwörter verwendest, bekommst du auch ganz unterschiedliche Ergebnisse.

Ich kann z.B. anstatt eine Zusammenfassung anzufordern schreiben: „Bitte analysiere den folgenden Artikel“. In diesem Fall werden nicht einfach die Vorhandenen Informationen zusammengefasst, sondern sie werden analysiert. D.h. die KI erzeugt also weitere Informationen. Beispiele für weitere Schlüsselwörter sind z.B. „Kritisiere“, „Erkläre“, „Vergleiche“ usw.

Ein Beispiel:

Das Bild zeigt wie man bestimmte Schlüsselwörter nutzen kann, wie z.B. "Kritik"

Ich mag übrigens die Art der Kritik, wie die KI einen negativen Artikel über KIs bewertet! cool

Apropos negativ. Wir können nicht nur Inhalte auf Fakten etc. analysieren lassen, wir können auch das Stimmungsbild ermitteln. Das könnte z.B. für ein Unternehmen hilfreich sein, das auf negative Kundennachrichten (automatisch) reagieren möchte.

Schauen wir uns dazu Beispiele an:

Dieses Bild zeigt ein Beispiel dafür, wie ChatGPT das Stimmungsbild von Aussagen bewertet

Das ist natürlich erstmal ein sehr einfaches Beispiel aber der Nutzen kann sehr groß sein. Sicher hast du bemerkt, dass ich die Ausgabe der Antwort so gestaltet habe, dass man das auch in einem Programm auswerten kann. In dem zweiten Teil der Tutorial-Reihe gehe ich auf die Besonderheiten ein, die für die Verwendung in einer Anwendung, wichtig sind. 

Rollen

Mein Tipp: nutze Rollen! Mit den Rollen hast du eine weitere Möglichkeit die Antworten zu gestalten. Das geht auch sehr einfach. Du sagst der Chat-KI deiner Wahl, dass sie die Rolle XY hat. Beispiel: „Du bist in der Rolle eines Reiseführers. Beschreibe mir bitte die interessantesten Sehenswürdigkeiten in Berlin“. Die Antwort wird dann dementsprechend diesen Stil haben.

Neben sicherlich nützlichen Rollen, wie z.B. „Lehrer“, „Wissenschaftler“, „Politiker“, kann man auch etwas humorvollere Rollen angeben. Probieren wir mal, ob ChatGPT als Pirat gute Figur macht.

 

Das Bild zeigt ein Beispiel, wie man Rollen nutzen kann

Ok ok, zurück zum Ernst! Mit Rollen hast du also ein starkes Instrument. Wenn du z.B. die Antworten eher kreativ haben möchtest, dann nutze z.B. Rollen wie „Künstler“ oder „Philosoph“. 

Komplexe Aufgaben lösen

Sprachmodelle wie ChatGPT sind in der Lage etwas komplexere Aufgaben zu lösen, wie z.B. Logik-Rätsel. Allerdings muss man einiges beachten, wenn man richtige Ergebnisse erzielen möchte. Schauen wir uns erst ein einfaches Rätsel an:

Beispiel für eine falsche Lösung eines Logik-Rätsels

Nun, diese Antwort ist nicht richtig. Die Kinder haben nur einen Euro übrig: 10€ – 2€ – 3€ – 3€ -1€ = 1€.

Was wir hier sehen ist ein Problem, das auftreten kann, wenn die KI „vorschnell“ zum Ergebnis kommt. Im Grunde genommen hat die KI schlichtweg die Zahlen subtrahiert, ohne wirklich Logik anzuwenden. Wie kann man das Problem in den Griff kriegen?

Man muss der KI auf die Sprünge helfen. Bei solchen Problemen hilft es eigentlich immer die KI zu bitten den Lösungsweg zu skizzieren. Dadurch erzwingt man das logische „nachdenken“ ein wenig. In einem weiteren Blog-Artikel zum Thema „Tree Of Thoughts“ gehe ich auf das Thema tiefer ein.

Lass uns die Aufgabe ein wenig anders formulieren und schauen wir, ob wir ein besseres Ergebnis bekommen.

Das Bild zeigt eine bessere Lösung für komplexere Aufgaben

Diese Antwort sieht wesentlich besser aus. Übrigens hat ChatGPT-3.5 es trotz Ermittlung des Lösungswegs das Ergebnis falsch berechnet. Damit sieht man auch, wie weit die KIs sich weiter entwickelt haben.

Halluzinationen

Als Halluzinationen bezeichnet man durch die KI ausgedachte Fakten. Das ist in der Tat ein großes Problem, das man immer „auf dem Schirm“ haben sollte. Die KIs neigen dazu, wenn Informationen fehlen, sich diese Informationen auszudenken. Dazu reicht eine Frage nach eine Ereignis, Produkt o.ä. das es nie gab. Beispiel:

Beispiel einer ausgedachten Information

Im Jahr 2017 gab es keine Landtagswahlen in Hessen. Hier hat die KI einfach das Ergebnis aus 2018 benutzt. In manchen Fällen denkt sich sogar die KI komplett fiktive Ergebnisse aus. Aus diesem Grund ist es immer ratsam das Ergebnis zu prüfen.
Um das Problem in den Griff zu bekommen, sollte man die KI bitten die Fakten vorher zu prüfen. In unserem Fall, sollten wir die KI prüfen lassen, ob 2017 überhaupt eine Landtagswahl stattfand.

Das Bild zeigt, wie man sogenannten Halluzinationen vermeiden kann

Gut die Antwort ist zwar stellenweise etwas unlogisch, da ich nach einem Ereignis frage, das vor 2021 stattfand. Aber immerhin hat die KI erkannt, dass etwas nicht richtig ist. Übrigens hat ChatGPT-3.5 weiterhin felsenfest behauptet, dass im Jahr 2017 eine Landtagswahl stattfand. frown

Teil zwei

Das war der erste Teil des Tutorials. Im nächsten Teil gehe ich auf etwas technischere Sachen ein. Wie man z.B. bei der Nutzung der API die Ergebnisse nutzbar gestalten kann. Wir werden auch verschiedene Ausgabe-Dateiformate erzeugen. Plus viele weitere Tipps und Tricks.

 

Hier geht es zum zweiten Teil der Tutorial-Reihe.

Willkommen!

Willkommen!

von | Jun 7, 2023 | News

Da ist er… mein Blog!

Schön, dass du meinen Blog gefunden hast! Ich möchte dir erstmal ein wenig über mich erzählen, über meine Motivation diesen Blog anzufangen und was dich hier zukünftig erwartet!

Erstmal ein paar wenige Worte über mich. Mein Name ist Styrmir Grünheit und zähle inzwischen 47 Geburtstage! Meine Leidenschaft für alles was mit Computern und Programmierung angeht, entwickelte sich bei mir sehr früh. Glaub mir, ohne Internet und nur aus Büchern lernen, die es in der Bibliothek gab, war eine ganz eigene Herausforderung!

Seit nun über 23 Jahren bin ich in der Softwareentwicklung tätig. Anfangs hauptsächlich im Bereich Java aber über die Jahre kamen natürlich immer mehr Sachen dazu, sei es im Frontendbereich oder als Softwarearchitekt.

Aber wie komme ich nun zu einem Blog über KIs? Kurz: Aus purem Eigeninteresse! Automatisierung durch Computer hat mich immer fasziniert. So habe ich das Haus meiner Familie schon mit meine Hausautomatisierung verunstaltet. Ja ich gebe es zu, man kann einfach den Lichtschalter betätigen aber ich freue mich einfach viel mehr darüber, wenn ich Alexa „bitte“ das Licht einzuschalten! 

Apropos Alexa! Als die Dinger auf den Mark kamen, war ich natürlich vorne mit dabei! Für mich brach ein neues Zeitalter an. Voller Begeisterung, wie weit die Technik doch ist! Mit der Zeit allerdings wich die Begeisterung eher der Ernüchterung. Inzwischen ist Alexa sowas wie eine Aggressionstherapie für mich. Auf jeden Fall werden die diversen Alexas im Haushalt regelmäßig angeschrien, wenn sie wieder einmal alles falsch verstanden haben.

Vielleicht durch diese Ernüchterung befasste ich mich mit dem Thema künstliche Intelligenz nicht viel weiter. Es war eher so, dass ich alles was da so vorgestellt wurde, sei es irgendwelche KIs, die Gegenstände in Bildern erkennen oder etwas anderes, als nette Spielerei angesehen habe. Für mich war das allerdings etwas, was lange nicht nützlich sein wird… ich sollte mich täuschen!

Vor einigen Monaten hörte ich erstmal von ChatGPT. Ein paar Arbeitskollegen unterhielten sich und es vielen so Sätze wie „ich habe ChatGPT gefragt, was es vom Thema XY hält“ oder „Man kann ChatGPT bitten Texte zu schreiben und andere ähnliche Aufgaben“. Mein erstes Interesse war geweckt. Ich dachte mir, ich schaue es mir mal an und guck wie weit wir so im Thema KIs sind.

Also los, bei ChatGPT anmelden und schon mal erste Prompts eingeben. Natürlich erstmal in Google-Style, also eher im Sinne von Suchanfrage. Huch! Die Antwort ist ja super ausführlich und man bekommt das Gefühl verstanden zu werden! Toll wir haben eine kluge Suchmaschine!

Mit langsam wachsender Begeisterung schaute ich mir erste Tutorials zum Prompt-Engineering an und entdeckte dadurch, dass es viel mehr als eine kluge Suchmaschine ist!

Also schaue ich mir noch mehr Informationen zum gesamten Thema an und stelle fest: ChatGPT ist ja nur die Spitze des Eisberges. Wahnsinn was inzwischen alles möglich ist und mit welcher Geschwindigkeit das Thema vorangetrieben wird!

Ich bin also inzwischen der Meinung: Das KI-Zeitalter hat begonnen! (hüstel… daher der Name meines Blogs)

Nach inzwischen vielen Recherchen und aufsaugen von Materialien habe ich mich dazu entschlossen diese Reise zu beginnen und diesen Blog zu starten. Ich hoffe du wirst von meiner Begeisterung von diesem Thema mitgersissen!

Was erwartet dich hier?

Hier wird es zunächst unterschiedliche Themenbereiche geben. Das kann sich mit der Zeit ändern, je nachdem wohin sich meine Interessen entwickeln.

Einmal möchte ich natürlich über neue Entwicklungen berichten. Aber was mir viel wichtiger ist, ist euch Grundlagenwissen zu teilen. Es wird also Vorstellungen von wichtigen Tools und AIs, Tutorials und theoretische Grundlagen geben.

Dabei gehen die Themen weit über ChatGPT und Bard usw. aus. Ich möchte auch und vor allem Einblicke in die schöne Welt der Community-AIs und sehr spannende Projekte wie AutoGPT geben.