Über KI lernen… Prompt Engineering und so.

Jaja, die kürzlich gestartete KI-Reihe hier im schlossBlog ist abgeschlossen. Und trotzdem geht es (jetzt außerhalb der kleinen Reihe) weiter, denn Mann (Schreibweise ist richtig wegen des Geschlechts des Autors) muss sich ja weiter bilden.

Den Anfang macht der LinkedIn Learning Kollege Sascha Wolter, dessen Video-Training „Prompt Engineering – Grundlagen“ einen sehr guten und fundierten Ausgangpunkt bilden. Neben den „reinen“ Grundlagen liefert Sascha den Einstieg (mit vielen Beispielen), wie Prompts aufgebaut werden können, insbesondere durch:

  • Rolle & Tonfall
  • Anweisungen & Ziele
  • Kontext
  • Befehl/Frage & Format

Und natürlich auch, wie sich solche Prompts systematisch erweitern lassen.

Das Prompt-Engineering wollte ich eigentlich noch vertiefen mit dem Buch Prompt Engineering and ChatGPT von Russel Grant (Amazon Affiliate Link). Ganz gelungen ist mir das nicht, denn was das Engineering im technischen Sinne angeht ist das Buch etwas „dünn“. Was ich sehr gut fand, waren die vielen Use Cases aus den unterschiedlichsten Gebieten von Software-Entwicklung, über Marketing, Kundensupport, bis hin zum Projektmanagement. Meine Vorurteile wurden wieder bestätigt. Der erste Use Case im PM, der genannt wird, ist die Erstellung einer Agenda. Holy fuck. Wer dafür KI braucht, ist im Projektmanagement fehl. Auch die anderen PM Use Cases überzeugen mich nicht wirklich, aber das liegt weniger an Russel Grant als an der Materie. Selbstverständlich wird KI in Projekten immer wichtiger, aber halt weniger in der Koordination und Kommunikation als in der inhaltlichen Arbeit. Auch Russel Grant verweist auf das Problem mit den Bias in der KI (ich habe von kognitiver Dissonanz gesprochen). Für ihn ist dafür, wie bei etwaigen Fehlerquellen das gelernte Material verantwortlich. Das stimmt natürlich auch, wenn die KI Vorurteile oder falsche Informationen übernimmt und wiedergibt, aber das Problem probabilistischer Modelle, die von Natur aus wahrscheinliche und nicht zwangsläufig richtige Ergebnisse wiedergeben, erwähnt er mit keiner Silbe.

Ein echtes Highlight für mich war dann noch KI für Kreative von Jenny Habermehl (Amazon Affiliate Link). Es geht mal weniger um ChatGPT, sondern vor allem um bildgebende KIs. Jenny Habermehl zeigt die erforderlichen Grundlagen und Tools, aber auch viele praktische Beispiele und die sind natürlich ein Hingucker. Mit den Prompt-Beispielen für Kreativitätstechniken (die durchaus auch wieder für textbasierte KI geeignet sind) werde ich ganz sicher noch experimentieren.

Und hier noch der obligatorische Disclaimer zur Illustration dieses Beitrags: Die ist „geklaut“ in der englischen Wikipedia und wurde selbst von der KI (Dall-E) kreiert, mehr dazu auf der dazugehörigen Wiki-Commons-Seite von Wikipedia (inkl. dem zugrundeliegenden Prompt).

Jetzt auch noch KI…

Keine Angst, dies wird kein KI-Blog und ja, der KI-Hype nervt mich selber. Da sind viel zu viele Buzzwords im Raum und viel zu viel blinder Enthusiasmus. Auf der anderen Seite stehen die Chancen und die Irreversibilität der Entwicklung. Es wird uns also gar nichts anderes Übrig bleiben. als uns damit auseinanderzusetzen. Und ich versuche das auch immer wieder, z.B. hier im Beitrag zum Work Panorama nach Raphael Gielgen, bei dem ich mich mich mit Bard, der KI von Google, statt mit Raphael unterhalten habe. Aber halt, Bard ist schon wieder Geschichte, denn seit letzter Woche heißt Bard, jetzt Gemini.

Google scheint ja gegenüber openAI etwas im Hintertreffen, obwohl mir irgendwie Prompt, Google-Integration und die Aufbereitung der Antworten einen Tick besser gefallen haben.

Anlässlich der Umfirmierung (und weil ich mich auch mit einer Bezahloption beschäftige), habe ich Gemini mal nach den Unterschieden zwischen Gemini und Chat-GPT gefragt:

Frage: Vergleiche Gemini und Chat-GPT und erkläre mir die Unterschiede und jeweiligen Vor- und Nachteile. Stelle sicher, dass deine Antwort leicht verständlich, eindeutig, kurz sowie gut strukturiert ist.

Antwort:

Vergleich von Gemini und ChatGPT:

Unterschiede:

  • Entwickler: Gemini von Google, ChatGPT von OpenAI
  • Zugang: Gemini kostenlos, ChatGPT Basismodell kostenlos, Plus-Version 20$/Monatexpand_more
  • Sprachen: Gemini 40+ Sprachen, ChatGPT 164 Sprachen
  • Datenbasis: Gemini bis September 2021, ChatGPT bis 2023 (Plus-Version)exclamation
  • Multimodalität: Gemini verarbeitet Text, Bilder & Videos, ChatGPT nur Text
  • Verfügbarkeit: Gemini USA & UK, ChatGPT global

Vor- und Nachteile:

Gemini:

Vorteile:

  • Kostenlos
  • Multimodal
  • Zugriff auf Google-Suche
  • Schneller & präziser bei manchen Aufgaben

Nachteile:

  • Weniger Sprachen
  • Eingeschränkte Verfügbarkeit
  • Jünger & weniger ausgereift

ChatGPT:

Vorteile:

  • Mehr Sprachen
  • Globale Verfügbarkeit
  • Größere Datenbasis
  • Langzeiterfahrung & ausgereifter

Nachteile:

  • Basismodell kostenlos, aber limitiert
  • Plus-Version kostenpflichtig
  • Teils langsamer & weniger präzise

Fazit:

  • Gemini: Gute Wahl für kostenloses, multimodales KI-Tool mit Fokus auf Google-Integration.
  • ChatGPT: Bewährte Option mit breiter Sprachunterstützung & großer Community.

Wahl hängt von:

  • Budget
  • Sprachbedarf
  • Gewünschter Funktionen (Multimodalität)
  • Verfügbarkeit in Ihrer Region

Weitere Punkte:

  • Beide KI-Modelle entwickeln sich ständig weiter.
  • Benutzerfreundlichkeit & subjektive Präferenzen spielen eine Rolle.

Tipp: Probieren Sie beide Modelle aus, um festzustellen, welches besser zu Ihren Bedürfnissen passt.

schlossBlog-Fazit: Die Antwort ist sachlich und knackig und auch nicht Google gefärbt. Jetzt ist bei den KI ja immer die Rede von einer Datenbasis 2021 (Gemini) oder 2023 (Chat-GPT) und trotzdem ist die gelieferte Antwort zu Gemini (Geburtsjahr 2024) vernünftig und nachvollziehbar.

Und genau das ist für mich aktuell der springende Punkt:
Wie belastbar sind die Antworten der KI bereits?

Auf diese Fragestellung werden wir hier sicher noch das eine oder andere Mal zurückkommen.

PS: Und noch eine Anmerkung zur Illustration dieses Beitrags, die ist nämlich „geklaut“ in der englischen Wikipedia und wurde selbst von der KI (Dall-E) kreiert, mehr dazu auf der dazugehörigen Wiki-Commons-Seite von Wikipedia (inkl. dem zugrundeliegenden Prompt).



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