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Translation: German
2023-11-27 19:08:16 +00:00
# ChatGPT Prompt-Engineering
import { Callout, FileTree } from 'nextra-theme-docs'
import {Screenshot} from 'components/screenshot'
import CHATGPT1 from '../../img/chatgpt-1.png'
import CHATGPTCLASSIC from '../../img/chatgpt-classic.png'
In diesem Abschnitt behandeln wir die neuesten Techniken des Prompt-Engineerings für ChatGPT, einschließlich Tipps, Anwendungen, Grenzen, wissenschaftlichen Arbeiten und weiterführenden Lesestoffen.
<Callout emoji="⚠️">
Dieser Abschnitt befindet sich noch in intensiver Entwicklung.
</Callout>
Themen:
- [Einführung in ChatGPT](#chatgpt-introduction)
- [Überprüfung der Konversationsaufgabe](#reviewing-the-conversation-task)
- [Gespräche mit ChatGPT](#conversations-with-chatgpt)
---
## Einführung in ChatGPT
ChatGPT ist ein neues Modell, [trainiert von OpenAI](https://openai.com/blog/chatgpt), das die Fähigkeit besitzt, auf konversationelle Weise zu interagieren. Dieses Modell wurde darauf trainiert, Anweisungen in einem Prompt zu folgen, um angemessene Antworten im Kontext eines Dialogs zu liefern. ChatGPT kann dabei helfen, Fragen zu beantworten, Rezeptvorschläge zu machen, Liedtexte in einem bestimmten Stil zu schreiben, Code zu generieren und vieles mehr.
ChatGPT wird mit Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) trainiert. Obwohl dieses Modell viel leistungsfähiger als die vorhergehenden GPT-Iterationen ist (und auch darauf trainiert wurde, schädliche und unwahre Aussagen zu reduzieren), kommt es dennoch mit Einschränkungen. Lassen Sie uns einige der Fähigkeiten und Grenzen anhand konkreter Beispiele beleuchten.
Sie können die Forschungsvorschau von ChatGPT [hier](https://chat.openai.com) verwenden, aber für die nachfolgenden Beispiele werden wir den `Chat`-Modus im OpenAI Playground nutzen.
---
## Überprüfung der Konversationsaufgabe
In einem der vorhergehenden Leitfäden haben wir ein wenig über die Konversationsfähigkeiten und das Role Prompting gesprochen. Wir haben erörtert, wie man das LLM anweist, ein Gespräch in einem bestimmten Stil, mit einer bestimmten Absicht, Verhalten und Identität zu führen.
Lassen Sie uns unser vorheriges grundlegendes Beispiel überprüfen, in dem wir ein Konversationssystem erstellt haben, das in der Lage ist, auf Fragen technischere und wissenschaftlichere Antworten zu generieren.
*Prompt:*
```
Das Folgende ist ein Gespräch mit einem KI-Forschungsassistenten. Der Assistententen ist technisch und wissenschaftlich.
Mensch: Hallo, wer bist du?
KI: Grüße! Ich bin ein KI-Forschungsassistent. Wie kann ich Ihnen heute helfen?
Mensch: Kannst du mir über die Entstehung von schwarzen Löchern berichten?
KI:
```
Anhand des obigen Beispiels können Sie zwei wichtige Komponenten erkennen:
- die **Absicht** oder Erklärung, was der Chatbot ist
- die **Identität**, welche den Stil oder Ton instruiert, den der Chatbot zur Beantwortung verwenden wird
Das einfache Beispiel oben funktioniert gut mit den Text-Completion-APIs, die `text-davinci-003` benutzen. Neuerdings hat OpenAI die [ChatGPT-APIs angekündigt](https://openai.com/blog/introducing-chatgpt-and-whisper-apis), bei denen es sich um ein leistungsfähigeres und kostengünstigeres Modell handelt, genannt `gpt-3.5-turbo`, das speziell für diese Art der Funktionalität (Chat-Completion) entwickelt wurde. Tatsächlich empfiehlt OpenAI dies als ihr bestes Modell, auch für Nicht-Chat-Anwendungsfälle. Weitere Vorteile der Nutzung der ChatGPT-APIs sind signifikante Kostenreduktion (90%) und Effizienz.
Große Unternehmen wie Snap Inc. und Instacart integrieren bereits konversationelle Funktionen, die von ChatGPT angetrieben werden, in ihre Produkte, die von personalisierten Empfehlungen bis hin zu offenen Einkaufszielen reichen.
---
## Gespräche mit ChatGPT
### Mehrschrittige Konversationen
Um die Fähigkeiten von ChatGPT zu demonstrieren, werden wir das Chatbot-Assistenten-Beispiel von oben verwenden und die Ergebnisse diskutieren. Im Vergleich zu `text-davinci-003` verwendet das `gpt-3.5-turbo` Modell, das ChatGPT antreibt, ein Chat-Format als Eingabe. Das Modell erwartet eine Reihe von Nachrichten als Eingabe und verwendet diese, um eine Antwort zu generieren.
*Eingabe:*
```
SYSTEM: Du bist ein KI-Forschungsassistent. Du verwendest einen Ton, der technisch und wissenschaftlich ist.
BENUTZER: Hallo, wer bist du?
ASSISTENT: Grüße! Ich bin ein KI-Forschungsassistent. Wie kann ich Ihnen heute helfen?
BENUTZER: Kannst du mir über die Entstehung von schwarzen Löchern berichten?
```
*Ausgabe:*
```
ASSISTENT: Natürlich! Schwarze Löcher entstehen, wenn ein massiver Stern keinen Treibstoff mehr hat und unter seiner eigenen Gravitation kollabiert. Dieser Kollaps führt dazu, dass der Stern unglaublich dicht wird, mit einem Gravitationsfeld so stark, dass nicht einmal Licht ihm entkommen kann. Dieser Punkt ohne Wiederkehr ist als Ereignishorizont bekannt. Sobald ein Stern den Ereignishorizont überschreitet, wird er als schwarzes Loch betrachtet...
```
Beachten Sie, dass ich im obigen Beispiel die Eingabe und Ausgabe vereinfacht habe, aber die ChatGPT-Chat-Completion-API erfordert, dass Nachrichten in einem spezifischen Format vorliegen. Untenstehend habe ich eine Momentaufnahme hinzugefügt, wie dieses Beispiel im `Chat Mode` im OpenAI Playground aussehen würde:
<Screenshot src={CHATGPT1} alt="CHATGPT1" />
Der formellere API-Aufruf für unser Beispiel sähe etwa so aus wie das folgende Beispiel:
```python
import openai
openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "Du bist ein KI-Forschungsassistent. Du verwendest einen Ton, der technisch und wissenschaftlich ist."},
{"role": "user", "content": "Hallo, wer bist du?"},
{"role": "assistant", "content": "Grüße! Ich bin ein KI-Forschungsassistent. Wie kann ich Ihnen heute helfen?"},
{"role": "user", "content": "Kannst du mir über die Entstehung von schwarzen Löchern berichten?"}
]
)
```
Tatsächlich wird erwartet, dass die Art und Weise, wie Entwickler in Zukunft mit ChatGPT interagieren, über die [Chat Markup Language](https://github.com/openai/openai-python/blob/main/chatml.md) (kurz ChatML) erfolgen wird.
### Einzelschritt-Aufgaben
Das Chat-Format ermöglicht mehrschrittige Konversationen, aber es unterstützt auch Einzelschritt-Aufgaben, ähnlich wie wir es mit `text-davinci-003` verwendet haben. Das bedeutet, dass wir ChatGPT für ähnliche Aufgaben verwenden können, wie wir sie für die ursprünglichen GPT-Modelle demonstriert haben. Versuchen wir beispielsweise, die folgende Frage-Antwort-Aufgabe mithilfe von ChatGPT durchzuführen:
*Eingabe:*
```
BENUTZER: Beantworte die Frage basierend auf dem Kontext unten. Halte die Antwort kurz und prägnant. Antworte "Unsicher über Antwort", wenn du dir nicht sicher über die Antwort bist.
Kontext: Teplizumab hat seine Wurzeln in einem New Jerseyer Arzneimittelunternehmen namens Ortho Pharmaceutical. Dort erzeugten Wissenschaftler eine frühe Version des Antikörpers, den man OKT3 nannte. Ursprünglich aus Mäusen gewonnen, war das Molekül in der Lage, an die Oberfläche von T-Zellen zu binden und deren Zelltötungspotential zu begrenzen. Im Jahr 1986 wurde es zur Verhinderung der Abstoßung von Organen nach Nierentransplantationen zugelassen und war damit der erste für den Menschen zugelassene therapeutische Antikörper.
Frage: Woraus wurde OKT3 ursprünglich gewonnen?
Antwort:
```
*Ausgabe:*
```
ASSISTENT: Mäuse.
```
Beachten Sie, dass ich die `BENUTZER`- und `ASSISTENT`-Labels hinzugefügt habe, um besser zu demonstrieren, wie die Aufgabe mithilfe von ChatGPT durchgeführt werden kann. Hier ist das Beispiel unter Verwendung des OpenAI Playgrounds:
<Screenshot src={CHATGPTCLASSIC} alt="CHATGPTCLASSIC" />
Formeller ausgedrückt wäre dies der API-Aufruf (ich habe nur den Nachrichtenteil der Anforderung eingeschlossen):
```python
CONTENT = """Beantworte die Frage basierend auf dem Kontext unten. Halte die Antwort kurz und prägnant. Antworte \"Unsicher über Antwort\", wenn du dir nicht sicher über die Antwort bist.
Kontext: Teplizumab hat seine Wurzeln in einem New Jerseyer Arzneimittelunternehmen namens Ortho Pharmaceutical. Dort erzeugten Wissenschaftler eine frühe Version des Antikörpers, den man OKT3 nannte. Ursprünglich aus Mäusen gewonnen, war das Molekül in der Lage, an die Oberfläche von T-Zellen zu binden und deren Zelltötungspotential zu begrenzen. Im Jahr 1986 wurde es zur Verhinderung der Abstoßung von Organen nach Nierentransplantationen zugelassen und war damit der erste für den Menschen zugelassene therapeutische Antikörper.
Frage: Woraus wurde OKT3 ursprünglich gewonnen?
Antwort:
"""
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "user", "content": CONTENT},
],
temperature=0,
)
```
### Anweisungen für Chat-Modelle
Laut der offiziellen OpenAI-Dokumentation werden auch Snapshots des `gpt-3.5-turbo`-Modells verfügbar gemacht. Wir können beispielsweise auf den Snapshot vom 1. März `gpt-3.5-turbo-0301` zugreifen. Dies erlaubt Entwicklern, spezifische Modellversionen zu wählen. Das bedeutet auch, dass sich die besten Praktiken für das Instruieren von Modellen von Version zu Version ändern können.
Die aktuelle Empfehlung für `gpt-3.5-turbo-0301` besteht darin, Anweisungen in der `user`-Nachricht hinzuzufügen, anstatt in der verfügbaren `system`-Nachricht.
---
## Referenzen
- [Column Type Annotation using ChatGPT](https://arxiv.org/abs/2306.00745) (Juni 2023)
- [Enhancing Programming eTextbooks with ChatGPT Generated Counterfactual-Thinking-Inspired Questions](https://arxiv.org/abs/2306.00551) (Juni 2023)
- [ChatGPT an ENFJ, Bard an ISTJ: Empirical Study on Personalities of Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2305.19926) (Mai 2023)
- [A Systematic Study and Comprehensive Evaluation of ChatGPT on Benchmark Datasets](https://arxiv.org/abs/2305.18486) (Mai 2023)
- [Chatbots put to the test in math and logic problems: A preliminary comparison and assessment of ChatGPT-3.5, ChatGPT-4, and Google Bard](https://arxiv.org/abs/2305.18618) (Mai 2023)
- [GPT Models in Construction Industry: Opportunities, Limitations, and a Use Case Validation](https://arxiv.org/abs/2305.18997) (Mai 2023)
- [Fairness of ChatGPT](https://arxiv.org/abs/2305.18569) (Mai 2023)
- [Mapping ChatGPT in Mainstream Media: Early Quantitative Insights through Sentiment Analysis and Word Frequency Analysis](https://arxiv.org/abs/2305.18340) (Mai 2023)
- [A Survey on ChatGPT: AI-Generated Contents, Challenges, and Solutions](https://arxiv.org/abs/2305.18339) (Mai 2023)
- [Do Language Models Know When They're Hallucinating References?](https://arxiv.org/abs/2305.18248) (Mai 2023)
- [HowkGPT: Investigating the Detection of ChatGPT-generated University Student Homework through Context-Aware Perplexity Analysis]
- [Playing repeated games with Large Language Models](https://arxiv.org/abs/2305.16867) (Mai 2023)
- [Zero is Not Hero Yet: Benchmarking Zero-Shot Performance of LLMs for Financial Tasks](https://arxiv.org/abs/2305.16633) (Mai 2023)
- [Leveraging LLMs for KPIs Retrieval from Hybrid Long-Document: A Comprehensive Framework and Dataset](https://arxiv.org/abs/2305.16344) (Mai 2023)
- [Marked Personas: Using Natural Language Prompts to Measure Stereotypes in Language Models](https://arxiv.org/abs/2305.18189v1) (Mai 2023)
- [The Larger They Are, the Harder They Fail: Language Models do not Recognize Identifier Swaps in Python](https://arxiv.org/pdf/2305.15507v1.pdf) (Mai 2023)
- [InternGPT: Solving Vision-Centric Tasks by Interacting with ChatGPT Beyond Language](https://arxiv.org/abs/2305.05662v3) (Mai 2023)
- [Narrative XL: A Large-scale Dataset For Long-Term Memory Models](https://arxiv.org/abs/2305.13877) (Mai 2023)
- [Does ChatGPT have Theory of Mind?](https://arxiv.org/abs/2305.14020) (Mai 2023)
- [Can LLM Already Serve as A Database Interface? A BIg Bench for Large-Scale Database Grounded Text-to-SQLs](https://arxiv.org/abs/2305.03111v2) (Mai 2023)
- [ZeroSCROLLS: A Zero-Shot Benchmark for Long Text Understanding](https://arxiv.org/abs/2305.14196) (Mai 2023)
- [Navigating Prompt Complexity for Zero-Shot Classification: A Study of Large Language Models in Computational Social Science](https://arxiv.org/abs/2305.14310) (Mai 2023)
- [ChatGPT-EDSS: Empathetic Dialogue Speech Synthesis Trained from ChatGPT-derived Context Word Embeddings](https://arxiv.org/abs/2305.13724) (Mai 2023)
- [Can LLMs facilitate interpretation of pre-trained language models?](https://arxiv.org/abs/2305.13386) (Mai 2023)
- [Can ChatGPT Detect Intent? Evaluating Large Language Models for Spoken Language Understanding](https://arxiv.org/abs/2305.13512) (Mai 2023)
- [LLM-empowered Chatbots for Psychiatrist and Patient Simulation: Application and Evaluation](https://arxiv.org/abs/2305.13614) (Mai 2023)
- [ChatGPT as your Personal Data Scientist](https://arxiv.org/abs/2305.13657) (Mai 2023)
- [Are Large Language Models Good Evaluators for Abstractive Summarization?](https://arxiv.org/abs/2305.13091) (Mai 2023)
- [Can ChatGPT Defend the Truth? Automatic Dialectical Evaluation Elicits LLMs' Deficiencies in Reasoning](https://arxiv.org/abs/2305.13160) (Mai 2023)
- [Evaluating ChatGPT's Performance for Multilingual and Emoji-based Hate Speech Detection](https://arxiv.org/abs/2305.13276) (Mai 2023)
- [ChatGPT to Replace Crowdsourcing of Paraphrases for Intent Classification: Higher Diversity and Comparable Model Robustness](https://arxiv.org/abs/2305.12947) (Mai 2023)
- [Distilling ChatGPT for Explainable Automated Student Answer Assessment](https://arxiv.org/abs/2305.12962) (Mai 2023)
- [Prompt ChatGPT In MNER: Improved multimodal named entity recognition method based on auxiliary refining knowledge from ChatGPT](https://arxiv.org/abs/2305.12212) (Mai 2023)
- [ChatGPT Is More Likely to Be Perceived as Male Than Female](https://arxiv.org/abs/2305.12564) (Mai 2023)
- [Observations on LLMs for Telecom Domain: Capabilities and Limitations](https://arxiv.org/abs/2305.13102) (Mai 2023)
- [Bits of Grass: Does GPT already know how to write like Whitman?](https://arxiv.org/abs/2305.11064) (Mai 2023)
- [Are Large Language Models Fit For Guided Reading?](https://arxiv.org/abs/2305.10645) (Mai 2023)
- [ChatGPT Perpetuates Gender Bias in Machine Translation and Ignores Non-Gendered Pronouns: Findings across Bengali and Five other Low-Resource Languages](https://arxiv.org/abs/2305.10510) (Mai 2023)
- [BAD: BiAs Detection for Large Language Models in the context of candidate screening](https://arxiv.org/abs/2305.10407) (Mai 2023)
- [MemoryBank: Enhancing Large Language Models with Long-Term Memory](https://arxiv.org/abs/2305.10250) (Mai 2023)
- [Knowledge Graph Completion Models are Few-shot Learners: An Empirical Study of Relation Labeling in E-commerce with LLMs](https://arxiv.org/abs/2305.09858) (Mai 2023)
- [A Preliminary Analysis on the Code Generation Capabilities of GPT-3.5 and Bard AI Models for Java Functions](https://arxiv.org/abs/2305.09402) (Mai 2023)
- [ChatGPT-4 Outperforms Experts and Crowd Workers in Annotating Political Twitter Messages with Zero-Shot Learning](https://arxiv.org/abs/2304.06588) (April 2023)
- [ChatGPT Beyond English: Towards a Comprehensive Evaluation of Large Language Models in Multilingual Learning](https://arxiv.org/abs/2304.05613) (April 2023)
- [Distinguishing ChatGPT(-3.5, -4)-generated and human-written papers through Japanese stylometric analysis](https://arxiv.org/abs/2304.05534) (April 2023)
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- [Can ChatGPT and Bard Generate Aligned Assessment Items? A Reliability Analysis against Human Performance](https://arxiv.org/abs/2304.05372) (April 2023)
- [Are Large Language Models Ready for Healthcare? A Comparative Study on Clinical Language Understanding](https://arxiv.org/abs/2304.05368) (April 2023)
- [The Wall Street Neophyte: A Zero-Shot Analysis of ChatGPT Over MultiModal Stock Movement Prediction Challenges](https://arxiv.org/abs/2304.05351) (April 2023)
- [Toxicity in ChatGPT: Analyzing Persona-assigned Language Models](https://arxiv.org/abs/2304.05335) (April 2023)
- [Multi-step Jailbreaking Privacy Attacks on ChatGPT](https://arxiv.org/abs/2304.05197) (April 2023)
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- [Exploring the Feasibility of ChatGPT for Event Extraction](https://arxiv.org/abs/2303.03836)
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- [Awesome ChatGPT Prompts](https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts)
- [Introducing ChatGPT](https://openai.com/blog/chatgpt) (Nov 2022)
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