Revers Prompt Engineering, Priming & Limits

Über diese Seite Werk

Gründet auf dem Werk „KI-Revolution“ Arnold Oberleiter
25. Oktober 2024 n. Chr. hrsg.
AI mit Arnie
LLMs meistern
Prompt Engineering im Standard-Interface
Überarbeitung Liste Werke von Klaus Feldmann
Abschrift
29. November 2024 n. Chr. erst.
18:18 Uhr Ausgabe 00
Ausgabe 00
veröffentlicht
geprüft
↑ Tree of Thoughts (ToT) Prompting
→ Revers Prompt Engineering, Priming & Limits
↓ Einige Beispiele zur Anwendung von LLMs
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🎓 Revers Prompt Engineering, Priming & Limits

📽️ 7 Revers Prompt Engineering, Priming, OK Befehl und das Tokenlimit (8:26)

Drei Konzepte will ich dir in diesem Video zeigen. Ich will dir zeigen, was das Reverse Prompt Engineering ist. Ich will dir sagen, warum ich ständig zu ChatGPT sage: „Bitte antworte ausschließlich mit okay.“ Und ich will dir auch noch aufzeigen, dass du ChatGPT komplett primen kannst.

Du erinnerst dich noch locker daran und weißt das natürlich noch, dass ChatGPT ein Token-Limit von Tokens hat. Er weiß natürlich, wovon du oben sprichst. Das machen wir uns jetzt zum ersten Mal so richtig zunutze, indem wir ChatGPT anständig primen – mit vier Prompts hintereinander. Und wir verwenden das Konzept des Reverse Prompt Engineerings.

Wenn du darüber nachdenkst, dann erkennst du am Namen schon, was wir machen: Wir suchen einen fertigen Text und wollen ChatGPT dazu bringen, dass er aus dem fertigen Text einen Prompt extrahiert. Diesen Prompt können wir verwenden, um Texte zu erstellen, die ähnlich aussehen wie dieser Text, den wir eben als Beispiel hergenommen haben.

Das können wir mit vier einfachen Schritten erreichen. Das ist hier mein Vier-Schritte-Prozess. Beginnen wir mit dem Verständnis vom Reverse Prompt Engineering. In diesem Kontext bedeutet dies, einen Prompt aus einem gegebenen Text zu erstellen.

„Antworte bitte nur mit okay, wenn dir das Konzept bereits bekannt ist.“ Das Ding kannst du jetzt ganz einfach kopieren und in ChatGPT einfügen. Das habe ich tatsächlich schon gemacht. Ich kann dich hier auf diesen Chat mitnehmen. Also, so läuft das hier ab: „Antworte bitte nur mit okay, wenn dir dieses Konzept bereits bekannt ist.“

Okay, erstmal: Warum antworte nur mit okay? Hast du ein klein wenig mitgedacht, dann weißt du, dass Prompts und der Output gegen dein Token-Limit zählen. Sagst du ChatGPT den Prompt, ohne dass er nur mit okay antworten soll, dann gibt er Text aus, und dieser Text zählt gegen dein Token-Limit. Das limitiert deine Outputs. Das macht den Kontext von ChatGPT unnötig kleiner.

Dementsprechend haben wir jetzt diese Frage gestellt. Als Nächstes machen wir Folgendes: „Du bist ein Experte für Reverse Prompt Engineering. Kannst du mir ein einfaches Beispiel für diese Methode liefern?“

Ich will jetzt ein einfaches Beispiel, damit ChatGPT noch besser darauf geprimt wird. Damit es sich erstmal selbst vorsagt, worum es im Prompt Engineering geht und dass er schon ein Beispiel im Kontext hat. Also: „Sicher, ich kann das tun. Reverse Prompt Engineering beinhaltet die Erstellung von Prompts aus einer eingegebenen Antwort oder einem Text. Hier ist ein einfaches Beispiel dafür:

Angenommen, wir haben diesen Text: ‚Die Sonne ist der größte Körper in unserem Sonnensystem und besteht hauptsächlich aus Wasserstoff und Helium.‘ Ein einfacher umgekehrter Prompt, der zu diesem Text führen könnte, wäre: ‚Beschreibe die Sonne und ihre Zusammensetzung.‘

Dieser Prompt gibt eine direkte Anforderung an das Modell, Informationen über die Sonne und ihre chemische Zusammensetzung zu liefern, was zu gegebenen Antworten führt. Es ist wichtig zu beachten, dass es viele mögliche Prompts geben könnte, die zu ähnlichen Antworten führen könnten, aber abhängig von der spezifischen Art und Weise, wie die Frage gestellt wird.“

Als Nächstes wieder unser Input: „Nun bitte ich dich, eine technische Vorlage für das Reverse Prompt Engineering zu erstellen. Zögere nicht, Fragen zu stellen, wenn du mehr Kontext benötigst.“

Hier bekommen wir jetzt die technische Vorlage: Als erstes sollten wir mit der Textanalyse starten. „Untersuche den gegebenen Text gründlich, bla bla,“ Identifizieren von Schlüsselwörtern und Phrasen. Wie sollte die Fragenformulierung aussehen? Überprüfung von Anpassung. Und natürlich sollten wir berücksichtigen, dass dieser Prozess stark vom Text abhängt. „Wenn Sie ein spezifisches Beispiel oder einen spezifischen Text haben, für den Sie ein Reverse Prompt Engineering möchten, wäre das hilfreich.“

Und das haben wir jetzt gemacht. Das hier ist jetzt unser letzter Prompt, und der sieht so aus. Den will ich dir noch mal kurz hier zeigen. „Schließlich würde ich dich bitten, das Reverse Prompt Engineering auf den folgenden Text anzuwenden.“ Hier, Bei deinem Text, bin auf Amazon gegangen. Und weil ich erst neulich Socken gekauft habe, habe ich die Copy von den Socken genommen, da ich wissen wollte, warum ich diese Socken gekauft habe. Das Ding ist: Amazons-Tipp, ich kaufe immer Amazon-Tipp, aber ich will wissen, warum die Copy funktioniert.

Diese Socken haben relativ viele Bewertungen, also muss auch die Copy einigermaßen gut sein. Ich habe also hier die Copy eingefügt, und der letzte Teil vom Prompt war: ‚Achte dabei darauf, den Schreibstil, den Inhalt, die Bedeutung, die Sprache und das allgemeine Gefühl des Textes in den Prompt, den du erstellst, einzufangen.‘

Das alles haben wir also kopiert und in diese Klammer den Werbetext von Amazon. Das sieht hier z. B. so aus. Und jetzt haben wir also den Prompt von ChatGPT bekommen. Durch dieses ganze Konzept haben wir folgenden Prompt bekommen:

Also basierend auf dem bereitgestellten Text: „Die Beschreibung ... blabla.“ Könnte der umgekehrte Prompt das hier sein: „Beschreibe die Eigenschaften, Vorteile und den Stil einer Unisex-Sockenkollektion, die für den ganzjährigen Gebrauch, für verschiedene Anlässe mit hervorragender Markenqualität und Komfort konzipiert ist. Erwähne spezielle Merkmale wie Atmungsaktivität, antibakterielle Eigenschaften, Materialzusammensetzung, Pflegenachweisungen, Elastizität und Anpassungsfähigkeit. Betone auch, wie die Socken für verschiedene Lebensstile und Aktivitäten geeignet sind.“

Das hier alles ist also der Prompt, der höchstwahrscheinlich zu einer Copy führt, die sich in Amazon gut verkauft, wenn man den Socken verkaufen will.

Lasst uns den Prompt einfach mal testen und sehen wir uns an, wie unsere Copy aussieht von dem ganzen Ding. Und der Prompt hat uns wirklich eine sehr, sehr gute Copy gegeben. Wir haben also hier unsere komplette Copy: „unsere Unisex-Sockenkollektion…“ usw. Es wird auf alles hingewiesen, es wird ausführlich geschrieben, es ist gespickt mit Keywords, die wirklich alles enthalten. Also: Du hast „Füße frische und trocken“, „Jahreszeiten“, „Aktivitäten“, einfach alles. Unisex-Design.

Eine Zusammenfassung noch: Du hast also eine wirklich wirklich gute Copy erstellt, dank dem Reverse Prompt Engineering. Und das kannst du mit allem machen. Wenn du irgendwo irgendeinen Text findest, der dir gut gefällt, dann verwende das Reverse Prompt Engineering. Verwende genau dieses Konzept, von meinem Blattpapier hier.

Schritt 1: Schick diesen Prompt ab. Schritt 2: Schick diesen Prompt ab. Schritt 3: Schick diesen Prompt ab. Schritt 4: Füg diesen Prompt in ChatGPT ein. Lösche dieses da im Text und ersetze es ganz einfach dadurch, wovon du den Reverse Prompt haben willst. Füge hier ganz einfach Blogartikel ein, wie gesagt, Copies von Amazon, Etsy, Shopify, völlig egal, von was. Auch wenn du, meinetwegen, Proteinriegel verkaufen willst, auf deiner eigenen Seite oder einem Klamotten-Shop. Wenn du Twitter-Threads sehr gerne magst, wenn du Instagram-Beiträge sehr gerne magst, mit vielen guten Hashtags usw.

Das kannst du anwenden auf alles. Verwende dieses Reverse Prompt Engineering von Texten, die dir gefallen, und du wirst einen Prompt bekommen, der dir wiederum Texte erstellt, die dir gefallen.

Ich hoffe, du verstehst den Zusammenhang. Ich hoffe, du verstehst, wie mächtig Reverse Prompt Engineering ist. Ich hoffe, du wendest es an.