# Risiken & Missbrauch

import { Callout } from 'nextra-theme-docs';
import { Cards, Card } from 'nextra-theme-docs';
import { FilesIcon } from 'components/icons';

Gut formulierte Prompts können zu effektivem Einsatz von LLMs für verschiedene Aufgaben unter Verwendung von Techniken wie Few-Shot-Learning und Chain-of-Thought-Prompts führen. Sobald Sie darüber nachdenken, reale Anwendungen auf Basis von LLMs zu entwickeln, wird es auch entscheidend, über Missbräuche, Risiken und Sicherheitspraktiken im Zusammenhang mit Sprachmodellen nachzudenken.

Dieser Abschnitt konzentriert sich darauf, einige der Risiken und Missbräuche von LLMs mittels Techniken wie Prompt-Injektionen hervorzuheben. Es beleuchtet auch schädliche Verhaltensweisen und wie diese möglicherweise durch effektive Prompting-Techniken und Tools wie Moderations-APIs gemildert werden können. Andere interessante Themen umfassen Allgemeingültigkeit, Kalibrierung, Voreingenommenheiten, soziale Verzerrungen und Faktentreue, um nur einige zu nennen.

<Cards>
  <Card
    icon={<FilesIcon />}
    title="Adversariales Prompting"
    href="/risks/adversarial"
  />
  <Card
    icon={<FilesIcon />}
    title="Faktentreue"
    href="/risks/factuality"
  />
  <Card
    icon={<FilesIcon />}
    title="Verzerrungen (biases)"
    href="/risks/biases"
  />
</Cards>