Was sind die ChatGPT-Prompt-Designprinzipien?

Was sind die Grundsätze für die Gestaltung effektiver ChatGPT-Prompts? Es gibt einige Richtlinien, die du bei der Erstellung von Prompts für ChatGPT beachten solltest. Um die besten Antworten zu erhalten, musst du sicherstellen, dass der Kontext, den du angibst, klar und vollständig ist. Achte außerdem darauf, dass die Aufforderungen prägnant sind und eine natürliche Sprache verwenden, ohne vage oder zweideutige Formulierungen. Außerdem solltest du Ja- oder Nein-Fragen vermeiden, da diese nicht so umfassend beantwortet werden können wie andere Abfragen.

Was bei der Gestaltung von Prompts für ChatGPT zu beachten ist

1. Fachwissen

Fachwissen spielt eine wichtige Rolle bei der Gestaltung von Prompts für ChatGPT. Mit Fachwissen können die Prompts auf die Zielgruppe zugeschnitten und so gestaltet werden, dass das System die Bedürfnisse des Kunden versteht und eine präzise Antwort geben kann. Wenn das System die Bedürfnisse, Ziele und Herausforderungen des Kunden genau kennt, kann es maßgeschneiderte Antworten geben, die dem Kunden helfen, sein Problem schnell und effizient zu lösen. Außerdem kann Fachwissen dabei helfen, die Eingabeaufforderung benutzerfreundlich und intuitiv zu gestalten und sicherzustellen, dass das System sie versteht.

2. Informationsqualität

Bei der Informationsqualität geht es darum, sicherzustellen, dass die gesammelten und analysierten Daten genau, zuverlässig und für die jeweilige Aufgabe relevant sind. Es ist wichtig, die Aufforderungen für ChatGPT so zu gestalten, dass sie spezifisch und auf die gewünschten Ergebnisse ausgerichtet sind, um das Risiko falscher oder irrelevanter Informationen zu verringern. Dazu kann es gehören, Parameter wie Themen, Zeitrahmen und Zielgruppen festzulegen und die Art der gewünschten Ausgabe zu spezifizieren. Indem du dem KI-System Anweisungen gibst, kann es die Suche eingrenzen und ein genaueres und nützlicheres Ergebnis liefern.

3. Geeignete Wortebene

Bei der Erstellung deiner GPT-Prompts für ChatGPT ist es wichtig, dass du ein angemessenes Wortniveau verwendest. Das bedeutet, dass die Aufforderung weder zu simpel noch zu komplex sein sollte. Wenn du zum Beispiel eine Antwort von 500 Wörtern benötigst, solltest du eine Aufforderung wie "Schreibe eine Zusammenfassung dieses Artikels mit 500-750 Wörtern" verwenden. So erhält die KI die nötige Anleitung, um eine Antwort zu erstellen, die innerhalb des vorgegebenen Rahmens liegt. Es ist auch hilfreich, Begriffe wie "kurz" oder "lang" zu verwenden, um die gewünschte Länge der Antwort anzugeben. Außerdem solltest du bei der Erstellung eines Prompts darauf achten, dass du genügend Kontext mit einbeziehst, damit die KI die Aufgabe, die sie erledigen soll, besser verstehen kann.

4. Fragen vs. Befehle

Was sind die wichtigsten Unterschiede zwischen Fragen und Befehlen in ChatGPT? Zunächst einmal sind Fragen offener und ermöglichen es den Anwendern, verschiedene Aspekte eines Themas zu untersuchen. Befehle hingegen geben eine bestimmte Aktion vor, die vom Modell ausgeführt werden soll, z. B. das Erstellen einer Antwort oder eines Quiz. Fragen sollten in natürlicher Sprache verfasst sein, während Befehle kurz und präzise sein sollten, um das richtige Ergebnis zu gewährleisten. Außerdem sollten Fragen keine Ja/Nein-Abfragen sein, sondern so viele Details wie möglich in der Aufforderung enthalten. Schließlich sollten Fragen den Ton und den Stil der Eingabe berücksichtigen, um sicherzustellen, dass die Ausgabe mit der gewünschten Antwort übereinstimmt.

5. Menschliche Etikettierer

Mit Hilfe von Human Labelers können in wenigen einfachen Schritten Prompts für ChatGPT erstellt werden. Zunächst wird eine Liste von Prompts ausgewählt und das SFT-Modell wird verwendet, um mehrere Ausgaben für jeden Prompt zu generieren. Anschließend werden die Ausgaben von den Beschriftern von der besten bis zur schlechtesten bewertet, so dass ein neuer beschrifteter Datensatz entsteht, bei dem die Bewertungen die Beschriftungen sind. Mit diesen Daten wird dann ein Belohnungsmodell (RM) trainiert, das einige der Ergebnisse des SFT-Modells aufgreift und sie in eine Rangfolge bringt. Schließlich wird das Modell anhand von drei übergeordneten Kriterien bewertet: Hilfsbereitschaft, Wahrhaftigkeit und Unbedenklichkeit. Zusätzlich wird die Leistung des Modells bei traditionellen NLP-Aufgaben wie Fragebeantwortung, Leseverstehen und Zusammenfassen bewertet. Die Leistungsrückschritte bei diesen Aufgaben können mit einem Trick namens Pre-Train-Mix reduziert werden.

6. Konversationen verstehen

Das Verstehen von Gesprächen kann bei der Entwicklung von Prompts für ChatGPT sehr hilfreich sein. Durch die Analyse von Gesprächen lassen sich der Kontext, die Nuancen und die Absichten der Anwender erkennen. Dies kann dann genutzt werden, um Prompts zu erstellen, die die Bedürfnisse des Anwenders genau und auf relevante Weise ansprechen. Darüber hinaus kann das Verständnis der Konversationen helfen, effektive Techniken und Werkzeuge zu identifizieren, die für die Erstellung klarer Nutzerströme und das Verständnis der User Journey genutzt werden können. Mit Hilfe des User Journey Mappings ist es möglich, eine klare und kohärente Benutzererfahrung zu schaffen, indem man den Weg des Anwenders von seinem Einstiegspunkt bis zu seinem endgültigen Ziel verfolgt. Wenn du die Konversationen verstehst und die verfügbaren Tools nutzt, kannst du effektive und ansprechende Prompts für ChatGPT erstellen.

7. Wahrscheinlichkeitsverteilung

Die Wahrscheinlichkeitsverteilung für Prompts für ChatGPT kann mit einer Reihe von statistischen Methoden modelliert werden. Dazu gehören diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen wie die Binomial- und Poisson-Verteilung und kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilungen wie die Normal- und Gamma-Verteilung. Außerdem können statistische Diagramme wie Streudiagramme, Histogramme und Boxplots zur Visualisierung der Daten verwendet werden. Um die Wahrscheinlichkeit einer Eingabeaufforderung genau zu modellieren, ist es wichtig, den Kontext des Gesprächs und die zugrunde liegenden Muster in den Daten zu berücksichtigen.

8. Klarheit

Klare Eingabeaufforderungen bei der Gestaltung von ChatGPT sind ein wichtiger Schritt, um sicherzustellen, dass die Kund/innen die Fragen verstehen und zuverlässige und genaue Antworten geben können. Hier sind die Schritte, die sicherstellen, dass die Eingabeaufforderungen bei der Gestaltung von ChatGPT klar sind:

1. Beginne damit, den Zweck der Aufforderung zu definieren. Handelt es sich um eine offene Frage oder um eine Bewertung? Willst du Antworten in Lang- oder Kurzform?
2. Achte darauf, dass du Schlüsselwörter einfügst, die für das Thema relevant sind. Das hilft dem Kunden, den Kontext der Frage zu verstehen.
3. Gliedere die Frage in kleinere, überschaubare Abschnitte. So wird es für den Kunden einfacher, die Frage zu verstehen.
4. Verwende eine prägnante Sprache und vermeide übermäßig technische Begriffe oder Fachjargon.
5. Füge alle notwendigen Informationen wie Definitionen oder Beispiele ein, um mehr Klarheit zu schaffen.
6. Teste die Eingabeaufforderung mit einigen Kunden, um sicherzustellen, dass sie klar und leicht zu verstehen ist.

Wenn du diese Schritte befolgst, kannst du sicherstellen, dass die Prompts bei der Gestaltung von ChatGPT klar sind. Das hilft den Kunden, die Fragen zu verstehen, die ihnen gestellt werden, und führt zu zuverlässigeren und genaueren Antworten.

9. Ausrichtungsproblem

Ein Ausrichtungsproblem tritt auf, wenn es eine Diskrepanz zwischen der Art und Weise, wie ein Modell trainiert wurde, und der beabsichtigten Verwendung des Modells gibt. Bei ChatGPT tritt dieses Problem auf, wenn die Daten, auf denen das Modell trainiert wurde, in eine bestimmte Richtung gehen, d.h. sie enthalten nur Beispiele dafür, wie man auf bestimmte Aufforderungen reagiert, aber nicht, wie man sie erzeugt. Dies führt dazu, dass das Modell Aufforderungen generiert, die nicht mit den Erwartungen und Bedürfnissen des Anwenders übereinstimmen, was zu ineffizienten Gesprächen oder sogar zu unangemessenen oder schädlichen Ergebnissen führt. Um dies zu vermeiden, sollten Entwickler/innen beim Training eines ChatGPT-Modells darauf achten, dass ihre Datensätze ausgewogen und nicht richtungsabhängig sind.

10. Belohnungssystem

Bei der Entwicklung eines Belohnungssystems für ChatGPT ist es wichtig, die drei verschiedenen Schritte des Trainingsprozesses zu berücksichtigen. Der erste Schritt ist die überwachte Feinabstimmung, bei der ein vorab trainiertes Sprachmodell mit einer kleinen Menge kuratierter Daten feinabgestimmt wird. Dieser Schritt ist notwendig, um eine überwachte Strategie (das SFT-Modell) zu entwickeln, die aus einer vorgegebenen Liste von Aufforderungen Ausgaben erzeugt. Der zweite Schritt ist der "Mimic Human Preferences"-Schritt, bei dem Vergleichsdaten gesammelt werden, indem Labeler gebeten werden, über die SFT-Modellausgaben abzustimmen. Diese Vergleichsdaten werden verwendet, um ein Belohnungsmodell (RM) zu trainieren. Im letzten Schritt, der "Proximal Policy Optimization" (PPO), wird das Reward-Modell zur Feinabstimmung und Verbesserung des SFT-Modells verwendet, wodurch das sogenannte Policy-Modell entsteht.

Um sicherzustellen, dass das Belohnungssystem die menschlichen Präferenzen genau widerspiegelt, ist es wichtig, Faktoren wie die Auswahl der Prompts, die Anzahl der SFT-Modellausgaben, die den Etikettierern präsentiert werden sollen, und die Sicherheitsrichtlinien und Verhaltensregeln, die befolgt werden sollten, zu berücksichtigen. Außerdem sollte das Belohnungssystem in der Lage sein, KI-generierte Ergebnisse in den Bewertungsprozess einzubeziehen, um sicherzustellen, dass das System mit den neuesten Fortschritten in der natürlichen Sprachverarbeitung Schritt hält.

Komponenten eines Model Engineering Frameworks basierend auf ChatGPT

1. Trainingskorpus

Ein Trainingskorpus ist ein wesentlicher Bestandteil eines auf ChatGPT basierenden Modellierungsrahmens. Es handelt sich dabei um einen Datensatz, mit dem das Modell trainiert wird, damit es lernt, wie es auf bestimmte Eingaben reagieren kann. Ein Trainingskorpus besteht in der Regel aus einem kuratierten Satz von Texten aus verschiedenen Quellen, darunter Bücher, Artikel, Webseiten und andere Quellen. Die Daten können auch durch vom Anwender generierte Daten ergänzt werden, z. B. durch Fragen und Antworten aus Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Der Trainingskorpus stellt dem Modell eine Reihe von Szenarien und Datentypen zur Verfügung, mit denen es trainieren kann, und erhöht so seine Genauigkeit und Leistung. Durch die Einbeziehung verschiedener Datenquellen ist das Modell in der Lage, ein besseres Verständnis für die erwarteten Antworten zu entwickeln. Durch das Training mit einem großen Datenkorpus kann das Modell lernen, genauer und effizienter auf verschiedene Arten von Eingaben zu reagieren.

2. Klassifizierungsaufgaben

Zu den Klassifizierungsaufgaben für ein auf ChatGPT basierendes Model-Engineering-Framework gehören Aufgaben wie Sentiment-Analyse, Textklassifizierung, Dokumentenkategorisierung, Themenmodellierung, Informationsextraktion, natürliches Sprachverständnis und Textzusammenfassung. Darüber hinaus kann ChatGPT verwendet werden, um die Absicht einer Benutzeranfrage zu verstehen, Entitäten im Text zu erkennen, natürlichsprachlichen Text aus strukturierten Eingabedaten zu generieren und natürlichsprachliche Antworten auf eine Benutzeranfrage zu geben.

3. Algorithmus

Ein Algorithmus ist eine Reihe von Anweisungen oder Schritten, die befolgt werden, um ein Problem zu lösen oder eine Aufgabe zu erfüllen. Algorithmen werden in vielen Bereichen eingesetzt, zum Beispiel in der Informatik, der Mathematik und den Datenwissenschaften. Beim maschinellen Lernen werden Algorithmen verwendet, um Modelle zu erstellen, die aus Daten lernen und Vorhersagen machen können. Ein Model-Engineering-Framework, das auf ChatGPT basiert, kann Algorithmen schnell und genau erstellen und ermöglicht so kürzere Entwicklungszyklen und genauere Ergebnisse. Der Einsatz von Algorithmen beim maschinellen Lernen kann helfen, Modelle zu trainieren, die Genauigkeit zu verbessern und die Trainingsgeschwindigkeit zu erhöhen. Algorithmen können auch verwendet werden, um Muster in Daten zu erkennen und mögliche Strategien für die Entscheidungsfindung zu bewerten. Letztlich sind Algorithmen ein unschätzbares Werkzeug zur Erstellung von Modellen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können.

4. Trainingsdaten

Wenn du ein auf ChatGPT basierendes Modell entwickelst, ist es wichtig, eine Reihe von Trainingsdaten einzubeziehen, die eine Vielzahl von Themen und Szenarien abdecken. Dazu gehören Datenpunkte aus Quellen wie OpenAI API-Anfragen, kuratierte Datensätze, Programmiercode, Bücher, Artikel, Webseiten und andere Quellen. Außerdem ist es wichtig, Prompts einzubeziehen, die direkt von Labelern oder Entwicklern erstellt wurden, um Qualität und Genauigkeit zu gewährleisten. Schließlich ist es auch wichtig, dass menschliche Kennzeichner/innen die verschiedenen Ergebnisse des SFT-Modells bewerten, um ein Belohnungsmodell zu erstellen.

5. Reward-Funktion

Die Belohnungsfunktion in einem auf ChatGPT basierenden Modell-Engineering-Rahmen ist eine Zielfunktion, mit der die Ergebnisse des SFT-Modells bewertet werden, und zwar proportional dazu, wie wünschenswert diese Ergebnisse für Menschen sind. Sie wird direkt aus den Daten erlernt und spiegelt die spezifischen Präferenzen der Labeler und die Richtlinien wider, denen sie zugestimmt haben. Das Belohnungsmodell wird mit einem neuen gelabelten Datensatz trainiert, bei dem die Rankings die Labels sind, und wird zur Optimierung der SFT-Politik verwendet, indem es das Belohnungsmodell durch Reinforcement Learning mit dem Algorithmus Proximal Policy Optimization (PPO) fein abstimmt. Die Wertfunktion wird aus dem Reward-Modell initialisiert, und bei jedem Token wird eine KL-Malusfunktion aus dem SFT-Modell hinzugefügt, um eine Überoptimierung des Reward-Modells zu vermeiden.

6. Modell

Ein Modell ist eine abstrakte Darstellung eines Systems oder Prozesses, wie z. B. ein Chatbot- oder Sprachmodell. Es ist im Rahmen von ChatGPT wichtig, weil es eine Möglichkeit bietet, das Verhalten eines Systems zu erfassen, das zu komplex ist, um durch eine einzelne Formel oder einen Algorithmus dargestellt zu werden. Ein Modell erfasst die zugrunde liegende Struktur und Dynamik eines Systems und ermöglicht es uns, Vorhersagen über sein Verhalten zu treffen. Ein Sprachmodell kann zum Beispiel das nächste Wort in einem Satz vorhersagen, und zwar auf der Grundlage der Wörter, die bereits in diesem Satz verwendet wurden. Das ist für ChatGPT von Vorteil, denn so kann das Modell genauere Vorhersagen über die Absichten der Anwender machen und bessere Antworten geben. Außerdem werden die Modelle häufig zur Entwicklung von Plugins verwendet, die mit dem ChatGPT-System interagieren. Diese Plugins können verwendet werden, um Zugang zu Diensten und Datenquellen von Drittanbietern zu erhalten oder um zusätzliche Funktionen innerhalb von ChatGPT zu nutzen.

7. Datenquelle

Ein KI-basiertes Model Engineering Framework auf der Grundlage von ChatGPT benötigt eine Reihe von Datenquellen, um die KI- und ML-Komponenten zu betreiben. Zu diesen Datenquellen gehören: strukturierte Datenbanken, unstrukturierte und halbstrukturierte Dokumente, textbasierte Datensätze, Audio- und Videodateien, Bilder und Grafiken, Webinhalte, APIs und Ereignisprotokolle. Außerdem sollte das Framework auf OpenAIs Embeddings basieren und der Entwickler sollte eine Vektordatenbank wie Milvus, Pinecone, Qdrant, Redis, Weaviate oder Zilliz für die Indizierung und Suche von Dokumenten wählen.

8. Plugins

Plugins sind spezielle Werkzeuge, die Sprachmodelle mit externen Datenquellen, Berechnungen und Diensten erweitern. Sie sind ein wichtiger Bestandteil jedes Modellierungsrahmens, der auf ChatGPT basiert, da sie es dem Modell ermöglichen, auf aktuelle Informationen zuzugreifen und Berechnungen durchzuführen, um seine Antworten mit evidenzbasierten Referenzen zu stärken. Dies erhöht nicht nur den Nutzen des Modells, sondern ermöglicht es den Anwendern auch, die Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit der Ergebnisse zu überprüfen und so die Risiken einer übermäßigen Verlässlichkeit zu mindern. Plugins eröffnen auch das Potenzial für neue Anwendungsfälle, vom Durchsuchen von Produktkatalogen bis hin zur Flugbuchung oder Essensbestellung.

Allerdings können Plugins auch die Sicherheitsprobleme erhöhen, wenn sie nicht sorgfältig eingesetzt werden, da sie die Möglichkeiten bösartiger Akteure und die Bandbreite möglicher Anwendungen vergrößern können. Deshalb stand die Entwicklung der Plugin-Plattform vom ersten Tag an unter dem Zeichen der Sicherheit, und es wurden zahlreiche Sicherheitsvorkehrungen getroffen, wie z. B. Red-Teaming-Übungen und externe Kooperationen. Letztendlich können Plugins ein mächtiges Werkzeug für Sprachmodelle sein, aber es ist wichtig, sie verantwortungsvoll einzusetzen, um die Sicherheit für alle zu gewährleisten.

Quellen:

• https://openai.com/blog/chatgpt-plugins

9. Interpreter-Plugin

Das Interpreter-Plugin ist ein wichtiger Teil eines Modellierungsrahmens, der auf ChatGPT basiert. Es ermöglicht es Sprachmodellen, auf Informationen zuzugreifen, die zu aktuell, zu persönlich oder zu spezifisch sind, um in ihren Trainingsdaten enthalten zu sein. Dieses Plugin fungiert als Brücke zwischen dem Sprachmodell und der Außenwelt und ermöglicht dem Modell den Zugriff auf externe APIs und Dienste, die zur Erfüllung der Anwenderintention genutzt werden können. Das Interpreter-Plugin trägt auch dazu bei, die Sicherheit des Sprachmodells zu gewährleisten, indem es die Ausführung des Codes in einer gesicherten Umgebung in eine Sandbox verlagert und strenge Netzwerkkontrollen einsetzt, um den externen Internetzugriff auf den ausgeführten Code zu verhindern. Außerdem werden für jede Sitzung Ressourcenlimits festgelegt, um sicherzustellen, dass das Modell in der realen Welt keine ungewollten Nebeneffekte hat.

Quellen:

• https://openai.com/blog/chatgpt-plugins

10. Informationsformat

ChatGPT ist eine Plattform zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die es Anwendern ermöglicht, intelligente Modelle auf der Grundlage von Gesprächsdaten zu erstellen. Sie nutzt maschinelle Lernalgorithmen, um natürliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Um mit ChatGPT ein Modell-Engineering-Framework zu erstellen, ist das erforderliche Eingabeformat eine Reihe von beschrifteten Gesprächsdaten. Diese Daten sollten den Kontext, die Äußerung und die erwartete Antwort enthalten. Das Ausgabeformat sollte das trainierte Modell enthalten, das verwendet werden kann, um Antworten auf neue Eingaben zu generieren.

So erstellst du Modelle mit dem ChatGPT-Toolkit

Schritt 1: Das überwachte Feinabstimmungsmodell (SFT)

Das überwachte Feinabstimmungsmodell (SFT) ist ein vortrainiertes Sprachmodell, das auf einer relativ kleinen Menge von Demonstrationsdaten, die von Labelern kuratiert wurden, feinabgestimmt wird, um eine überwachte Strategie zu lernen. Diese Richtlinie wird dann verwendet, um Ausgaben aus einer ausgewählten Liste von Prompts zu generieren. Dieses Modell wird in Verbindung mit ChatGPT verwendet, um die Ergebnisse des SFT-Modells weiter zu verfeinern und zu verbessern. Der Prozess besteht aus drei Schritten. Erstens erstellen die Labeler Demonstrationsdaten, um ein überwachtes Politikmodell zu trainieren. Zweitens werden die Kennzeichner/innen gebeten, über eine relativ große Anzahl der Ergebnisse des SFT-Modells abzustimmen, wodurch ein neuer Datensatz entsteht. Drittens wird das Belohnungsmodell verwendet, um das SFT-Modell weiter zu verfeinern und zu verbessern, wodurch das sogenannte "Politikmodell" entsteht. Dieser Prozess kann fortlaufend wiederholt werden, wobei weitere Vergleichsdaten zum aktuell besten Politikmodell gesammelt werden, die zum Trainieren eines neuen Reward-Modells und dann einer neuen Politik verwendet werden.

Schritt 2: Das Reward-Modell (RM)

Das ChatGPT-Toolkit verwendet das Reward-Modell, um aus einer ausgewählten Liste von Prompts Ausgaben zu generieren. Der Prozess beginnt mit einem überwachten Feinabstimmungsschritt, bei dem ein vortrainiertes Sprachmodell an einer relativ kleinen Menge von Demonstrationsdaten, die von Labelern kuratiert wurden, feinabgestimmt wird. So entsteht das SFT-Basismodell.

Im nächsten Schritt werden Vergleichsdaten gesammelt, bei denen die Prüfer/innen gebeten werden, eine große Anzahl von SFT-Modellausgaben zu bewerten. Diese Daten werden zum Trainieren des Reward-Modells (RM) verwendet. Schließlich wird das Reward-Modell verwendet, um das SFT-Modell weiter zu verfeinern und zu verbessern, sodass das Policy-Modell entsteht.

Dieser Prozess soll die Sprachmodelle mit den menschlichen Absichten und Vorlieben in Einklang bringen, wird aber durch die subjektiven Faktoren der beteiligten Etikettierer und Forscher eingeschränkt. Außerdem gibt es keine Kontrollstudie, um die Leistung des Politikmodells zu bewerten, was es schwierig macht, die Wirksamkeit des Belohnungsmodells zu beurteilen.

Schritt 3: Feinabstimmung des SFT-Modells durch Proximal Policy Optimization (PPO)

Das ChatGPT-Toolkit kann bei der Proximal Policy Optimization (PPO) helfen, indem es den Anwendern ermöglicht, das überwachte Modell (SFT), das mit einer relativ kleinen Menge von Demonstrationsdaten feinabgestimmt wurde, mit dem PPO-Algorithmus weiter zu verfeinern. Dieser Algorithmus verwendet eine Optimierungsmethode für den Vertrauensbereich, um die Strategie zu trainieren. Das bedeutet, dass er nur Änderungen an der Strategie vornimmt, die innerhalb eines bestimmten Abstands zur vorherigen Strategie liegen. Außerdem verwendet er eine Wertfunktion, um den erwarteten Ertrag eines bestimmten Zustands oder einer bestimmten Aktion zu schätzen. Diese wird verwendet, um die Vorteilsfunktion zu berechnen, die zur Aktualisierung der Strategie verwendet wird.

Um PPO mit ChatGPT zu verwenden, sollten die Entwickler/innen zunächst eine Liste von Prompts auswählen und menschliche Labeler bitten, über eine relativ große Anzahl von SFT-Modellausgaben abzustimmen. Aus diesen Daten wird ein neuer Datensatz erstellt, der zum Trainieren eines neuen Reward-Modells verwendet wird. Schließlich wird das Reward-Modell verwendet, um das SFT-Modell weiter zu verfeinern und zu verbessern und ein neues Politikmodell zu erstellen. Dieser Prozess kann kontinuierlich wiederholt werden, indem weitere Vergleichsdaten für das aktuell beste Politikmodell gesammelt und zum Trainieren eines neuen Reward-Modells und dann einer neuen Politik verwendet werden.

Schritt 4: Hilfreiche Informationen im Voraus einbeziehen

Wenn du mit dem ChatGPT-Toolkit Modelle erstellst, ist es wichtig, dass du die notwendigen Informationen im Voraus bereitstellst. Dazu gehören eine klare Definition des Themas, das Ziel des Modells und die Zielgruppe des Modells. Außerdem ist es wichtig, dass du die Parameter für die Informationserfassung kennst und ChatGPT die entsprechenden Anweisungen gibst. Wenn du z. B. ein Quiz über arbeitsbedingten Stress erstellen möchtest, solltest du die Parameter für den Fokus auf arbeitsbedingten Stress festlegen und ein Format für die Quizergebnisse angeben. Schließlich ist es wichtig, ein einfaches und leicht verständliches Format für den Inhalt bereitzustellen, damit er von der Zielgruppe konsumiert werden kann.

Schritt 5: Definiere die erwarteten Formate

ChatGPT-Modelle werden in der Regel auf viele verschiedene Arten formatiert, um besser in den Kontext der Aufgabe zu passen. Übliche Formate sind:

Beschreibungen - detaillierte Beschreibungen von Themen, Personen oder Ereignissen

Listen von Fakten/Merkmalen - organisierte Listen von Fakten und Merkmalen zu einem Thema

Eigenschaften - Listen von Eigenschaften und Qualitäten zu einem Thema

Persönlichkeitsmerkmale - Beschreibungen von Persönlichkeitsmerkmalen, die mit einem bestimmten Typus von Menschen verbunden sind

Perspektiven - verschiedene Blickwinkel auf ein Thema

Definitionen - Definitionen von Themen und Wörtern im Zusammenhang mit der Aufgabe

Schritt 6: Verwende einige dieser praktischen Ausdrücke

Welche Ausdrücke können mit ChatGPT verwendet werden? ChatGPT kann verwendet werden, um Multiple-Choice-Fragen zu erstellen, Mitschriften in Fragen umzuwandeln, Crashkurse zu konzipieren, ungesehene Passagen zu erstellen, komplexe Konzepte zu erklären, zukünftige Lektionen zu erstellen, Aufsätze umzuschreiben, Lektionen zusammenzufassen, allgemeine Tipps und Tricks zu geben und Hilfe bei der Überarbeitung in letzter Minute zu bieten.

Schritt 7: Automatisiere deine GPT-3 und GPT-4 Aufforderungen

Schritt 1: Beginne damit, den OpenAI-Spielplatz oder die OpenAI-Integration von Zapier aufzurufen, um ein besseres Gefühl für die Modelle GPT-3 und GPT-4 zu bekommen.

Schritt 2: Als Nächstes stellst du die Temperatur deines Prompts von 0 bis 1 ein. Je niedriger die Temperatur, desto weniger kreativ ist der Bot und desto wahrscheinlicher ist es, dass er bei der gleichen Aufforderung das Gleiche sagt. Eine höhere Temperatur führt dazu, dass der Bot jedes Mal eine andere Antwort schreibt.

Schritt 3: Passe dann die maximale Länge deines Prompts an. So kannst du die Textmenge begrenzen und eine prägnantere Nachricht verfassen.

Schritt 4: Lege schließlich Stoppsequenzen fest. Das können Wörter oder Sätze sein, die das Ende der Ausgabe signalisieren und dir mehr Kontrolle über die Ausgabe der KI geben.

Schritt 5: Sobald du deinen Prompt eingerichtet hast, kannst du ihn im ChatGPT-Toolkit verwenden, um natürlichere Unterhaltungen mit deiner KI zu führen. Du kannst damit auch Aufgaben wie das Verfassen von Klagen, das Zusammenfassen von Texten und das Geben von Sprachlerntipps automatisieren.

FAQ

Was ist ChatGPT?

ChatGPT ist ein KI-Sprachmodell, das von OpenAI entwickelt und von Nvidia-GPUs unterstützt wird. Es ist in der Lage, natürlichsprachliche Aufforderungen zu verstehen und darauf zu reagieren, indem es große Datenmengen von Texten aus dem Internet analysiert. Bei der Feinabstimmung werden sowohl überwachtes Lernen als auch Verstärkungslernen mit menschlichen Trainern eingesetzt, um seine Leistung zu verbessern. ChatGPT kann für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, z. B. für Chatbots, die Erstellung von Inhalten, Sprachübersetzungen und vieles mehr.

Was sind die Prinzipien des ChatGPT Prompt Designs?

Was sind die Prinzipien der ChatGPT-Prompt-Gestaltung? [ChatGPT-Prompts sollten spezifisch und prägnant sein, eine natürliche Sprache verwenden, Mehrdeutigkeit vermeiden, von Ja- oder Nein-Fragen abrücken und den Ton und Stil der Prompts berücksichtigen, um die besten Antworten von der KI zu erhalten. Achte außerdem darauf, dass du dem Modell einen vollständigen Kontext zur Verfügung stellst, damit es eine Antwort geben kann. Eine ausführliche Anleitung findest du in Fatih Kadir Akins Buch "The Art of ChatGPT Prompting"

Was ist der OpenAI Modellierungsprozess?

Der OpenAI-Modellierungsprozess besteht aus drei Phasen: Datenerfassung, menschliche Kommentierung und öffentliches Training. In der Phase der Datensammlung wird das Modell anhand großer Mengen von Online-Daten, Offline-Buchdaten und Code-Repositories wie GitHub trainiert. In der zweiten Phase wirken menschliche Kommentatoren an der Feinabstimmung des Modells mit, damit es genaue Antworten auf Anfragen liefert. OpenAI hat in diesem Prozess viele Kommentatoren eingestellt und mehr als 100.000 Runden mit menschlichen Kommentaren absolviert. In der dritten Phase wird das Modell anhand von Daten trainiert, die von Anwendern im Internet gesammelt wurden, und zwar durch Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF). Schließlich bietet die linke Seite der Benutzeroberfläche eine leistungsstarke Fragezusammenfassung, die jede Anfrage auf drei oder vier Wörter komprimiert. Auf diese Weise kann OpenAI die Anfragen der Anwender clustern und die auffälligsten Cluster ermitteln, die dann an menschliche Annotatoren zurückgegeben werden, um das Modell weiter zu verfeinern.

Wie können Entwickler ChatGPT nutzen, um Chatbot-Plugins zu erstellen?

Entwickler/innen können ChatGPT nutzen, um Chatbot-Plugins zu erstellen, indem sie die folgenden Schritte befolgen:

1. Melde dich für das Alphaprogramm an, um Zugriff auf die Plugin-Entwicklungsdokumentation zu erhalten.
2. Nutze die Dokumentation, um dein Plugin für ChatGPT zu entwerfen.
3. Wenn du das Plugin entworfen hast, programmiere es in einer Sprache deiner Wahl.
4. Füge das Plugin zur Liste der aktivierten Plugins in der ChatGPT-Eingabeaufforderung hinzu.
5. Stelle eine Dokumentation zur Verfügung, in der du dem Modell erklärst, wie es das Plugin verwenden kann.
6. Gib das Plugin an Anwender und Entwickler von der Warteliste weiter.
7. Überwache die Nutzung und Sicherheit des Plugins.
8. Erweitere den Zugang nach und nach.

Welche Funktionen haben die Chatbot-Plugins von Microsoft, Google und Apple?

Microsoft, Google und Apple haben alle Chatbot-Plugins, die es Anwendern ermöglichen, mit KI-gesteuerten Systemen auf verschiedene Weise zu interagieren. Auf all diesen Plattformen können Anwender auf Echtzeit-Datensätze zugreifen, z. B. auf Restaurantempfehlungen, Flug- und Mietwagensuchen, Produktvergleiche und Sprachtutoring. Außerdem bieten alle drei Chatbot-Plugins Zugang zu einer Reihe von Anwendungen und Diensten, mit denen Anwender verschiedene Aufgaben erledigen können, z. B. Lebensmittel bestellen, einen Tisch in einem Restaurant reservieren oder nach Produkten suchen.

Es gibt jedoch einige wichtige Unterschiede zwischen diesen Plattformen. Während das Microsoft-Plugin beispielsweise einen Webbrowser enthält, bietet das Apple-Plugin einen Code-Interpreter und das Wolfram-Plugin Zugang zu Berechnungen, Mathematik und Echtzeitdaten. Während das Google-Plugin eine Suchfunktion bietet, können Anwender mit den Plugins von Shopify und Klarna die Preise von Tausenden von Online-Shops vergleichen. Und während das KAYAK-Plugin es Anwendern ermöglicht, Empfehlungen für Orte zu erhalten, die sie im Rahmen ihres Budgets besuchen können, bietet Milo Family AI "Superkräfte", um den Wahnsinn in Magie für Eltern zu verwandeln.

Welche Arten von Datensätzen werden verwendet, um ChatGPT-Modelle zu trainieren?

ChatGPT-Modelle werden anhand von zwei Arten von Datensätzen trainiert: überwachte Datensätze und Verstärkungslernen-Datensätze. Die überwachten Datensätze bestehen aus von Menschen geschriebenen Beispielen, die zur Feinabstimmung des GPT-3.5-Sprachmodells verwendet werden. Verstärkungslernen-Datensätze bestehen aus von Menschen beschrifteten Vergleichen von LM-Ausgaben, die zur Erstellung von Belohnungsmodellen verwendet werden, auf die das Modell durch mehrere Iterationen der Proximal Policy Optimization (PPO) weiter abgestimmt wird.

Wie nutzen Chatbots künstliche Intelligenz, um auf Eingaben zu reagieren?

Chatbots nutzen künstliche Intelligenz, um auf Eingaben zu reagieren, indem sie natürlichsprachliche Aufforderungen analysieren und auf der Grundlage ihrer Trainingsdaten und ihres Sprachmodells Antworten generieren. Mit Hilfe von KI-Generatoren können Unternehmen Eingabeaufforderungen erstellen und Chatbots trainieren, um Daten abzurufen, vorhandenes Wissen zu synthetisieren und kreative Aufgaben zu erfüllen. Darüber hinaus können Lerndesigner/innen mit ChatGPT Zeit und Mühe sparen, indem sie qualitativ hochwertigen Unterricht entwerfen, der den Bedürfnissen der Lernenden entspricht. Wenn du die Grundlagen des Prompt-Engineerings verstehst, können Anwender das Beste aus den Möglichkeiten von ChatGPT herausholen.

Was ist das Reward-Modell für ChatGPT?

Das Reward-Modell für ChatGPT ist ein Datensatz von LM-generierten Antworten auf einen Prompt, die von menschlichen Labelern bewertet werden. Mit diesem Datensatz wird ein Belohnungsmodell für das Reinforcement Learning trainiert, das dann zur weiteren Feinabstimmung der grundlegenden Politik des LM mittels Proximal Policy Optimization (PPO) verwendet wird.

Wie können Entwickler ChatGPT für bestimmte Aufgaben anpassen?

ChatGPT ist ein leistungsfähiges Sprachmodell, das für eine Vielzahl von Anwendungen genutzt werden kann, von Chatbots bis zur Erstellung von Inhalten. Entwickler können das Tool mit seinem Plugin-System für bestimmte Aufgaben anpassen. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie du ChatGPT für deine Bedürfnisse anpasst:

1. Recherchiere die verfügbaren Plugins für ChatGPT und wähle die aus, die am besten zu deiner Aufgabe passen.
2. Erstelle ein Projektverzeichnis und installiere die Plugins in diesem Verzeichnis.
3. Konfiguriere die Plugins entsprechend der Dokumentation, die von den jeweiligen Plugin-Entwicklern bereitgestellt wird.
4. Trainiere das Modell mit dem entsprechenden Datensatz.
5. Teste das Modell, um sicherzustellen, dass es genaue und angemessene Antworten erzeugt.
6. Setze das Modell auf der gewünschten Plattform ein.
7. Überwache die Leistung des Modells und passe es entsprechend an.

Wenn du diese Schritte befolgst, können Entwickler/innen ChatGPT an ihre spezifischen Aufgaben anpassen und ihre Arbeitsabläufe effizienter und produktiver gestalten.

Was sind die besten Methoden für die Verwaltung der ChatGPT-Ausgabe?

Die besten Methoden für die Verwaltung der ChatGPT-Ausgabe sind:

1. Setze dir ein klar definiertes Ziel: Bevor du ChatGPT einsetzt, ist es wichtig, dass du eine klare Vorstellung davon hast, was du erreichen willst. Achte darauf, dass deine Aufforderung spezifisch ist und dass du ein Endziel vor Augen hast.
2. Sei dir über deine Daten im Klaren: Vergewissere dich, dass du die Daten kennst, die du dem System zur Verfügung stellst, und die Daten, die du von ihm erwartest.
3. Teste und validiere: Bevor du das System in Betrieb nimmst, ist es wichtig, es zu testen und sicherzustellen, dass es genaue Ergebnisse liefert.
4. Überwachen und warten: Wenn das System in Betrieb ist, nimm dir die Zeit, die Ergebnisse zu überwachen und sicherzustellen, dass sie immer noch genau sind und die ursprünglichen Ziele erfüllen.
5. Nutze eine Kombination aus KI und menschlichem Input: ChatGPT kann ein großer Gewinn für dein Unternehmen sein, aber vergiss nicht, eine Kombination aus KI und menschlichem Input zu verwenden, um die Genauigkeit zu gewährleisten.

1. Prompts.Chat (Web): Copy-Paste Prompt-Vorlagen und Tipps im kostenlosen Ebook lernen

Auf Prompts.Chat (Web) gibt es viele Prompts. Du kannst diese Aufforderungen nutzen, um deinen Schülern bei grundlegenden mathematischen Konzepten zu helfen und ihre Schreibfähigkeiten zu trainieren. Du findest diese Prompts auf der Prompts-Seite und findest außerdem hilfreiche Tipps in unserem kostenlosen E-Book.

Die ChatGPT-Aufforderungen sind ideal, um grundlegende mathematische Konzepte zu erlernen und die Schreibfähigkeiten deiner Schüler/innen zu verbessern. Mit diesen Aufforderungen kannst du Aufgaben erstellen, die Spaß beim Lernen machen und die Schüler/innen bei der Stange halten.

Du kannst die Schüler/innen zum Beispiel auffordern, Multiple-Choice-Fragen zu einem Thema zu erstellen, Videotranskripte in Fragen umzuwandeln, Crash-Kurse für verschiedene Lernziele zu entwickeln, ungesehene Passagen zum Üben zu erstellen, komplexe Konzepte in leicht verständlichen Begriffen zu erklären, zukünftige Lektionen für Themen zu erstellen, die noch nicht behandelt wurden, Aufsätze umzuschreiben, um sie ansprechender zu gestalten, Lektionen in prägnanten Punkten zusammenzufassen, allgemeine Tipps und Tricks für eine bessere Konzentration und Wiederholung bereitzustellen und vieles mehr!

Das Beste an der Nutzung von ChatGPT ist, dass die Möglichkeiten endlos sind. Mit durchdachten Aufforderungen kannst du dafür sorgen, dass deine Schüler/innen engagiert und motiviert sind, zu lernen. Wenn du also nach Möglichkeiten suchst, deinen Schüler/innen zu helfen, besser zu lernen, warum probierst du ChatGPT nicht einmal aus? Mit der Fülle an Ressourcen und kreativen Aufforderungen kannst du deine Schüler/innen dazu bringen, effektiv zu lernen und dabei auch noch Spaß zu haben!

Quellen:

• https://zapier.com/blog/gpt-prompt/
• https://beebom.com/best-chatgpt-prompts/
• https://influencermarketinghub.com/chatgpt-prompts/

2. QuickRef ChatGPT Cheat Sheets (Web): Von Anwendern erstellte ChatGPT-Aufforderungen und Tipps

Der ChatGPT-Spickzettel von QuickRef ist eine unglaublich nützliche Ressource für alle, die mehr über die KI-Technologie erfahren wollen. Er enthält eine umfassende Liste von Aufforderungen und Tipps, die den Anwendern helfen, ihre Fähigkeiten in diesem Bereich zu verbessern. Von allgemeinen Aufforderungen bis hin zu Codierung und Analyse deckt der Spickzettel alle wichtigen Bereiche von ChatGPT ab. Die Überschriften der Aufforderungen sind leicht zu verstehen, wobei die Pflichtfelder in Klammern und die optionalen Ersatzfelder in rot oder blau markiert sind.

Für diejenigen, die ihre Fähigkeiten noch weiter ausbauen wollen, macht die Chrome-Erweiterung ChatGPT for Search Engines die Sache noch einfacher. Sie bietet über 70 Prompt-Vorlagen aus verschiedenen Kategorien, die einfach in die ChatGPT-Website integriert werden können. Alles, was du tun musst, ist, auf eine Vorlage zu klicken, die benötigten Informationen einzugeben, und die Erweiterung generiert einen vorgefertigten Prompt. Es gibt auch eine eigene Registerkarte für Prompts, auf der die besten Prompts angezeigt werden.

ChatGPT kann auf viele verschiedene Arten genutzt werden. Deshalb ist es wichtig, die richtigen Prompts auszuwählen, um deine Erfahrung unterhaltsam, produktiv und anregend zu gestalten. Der Spickzettel von QuickRef ist der perfekte Ausgangspunkt für alle, die mit ChatGPT anfangen wollen, und mit Hilfe der Chrome-Erweiterung Search Engines können Anwender ihre Fähigkeiten noch weiter ausbauen.

Quellen:

• https://www.makeuseof.com/write-effective-chatgpt-prompts-for-ai-answers/
• https://beebom.com/best-chatgpt-prompts/
• https://influencermarketinghub.com/chatgpt-prompts/

3. Adrian Twarog (YouTube): Video-Lektionen für ultimative ChatGPT-Ressourcen

Adrian Twarog ist ein gefeierter YouTuber mit einer Vielzahl von Anleitungen und Tutorial-Videos zu den Themen Webentwicklung, Apps und KI. Sein Ultimate ChatGPT Resource Guide ist eine großartige Möglichkeit, die Grundlagen von ChatGPT zu erlernen. Er besteht aus einem fünfminütigen Video, in dem erklärt wird, was ChatGPT ist, und einem 35-minütigen Crashkurs zu seiner Verwendung. Im dritten Video der Reihe, dem Advanced ChatGPT Guide, geht Twarog anhand von Beispielen auf die Feinheiten des Prompt Engineering ein.

Die YouTube-Serie von Micah Johns ist dagegen einsteigerfreundlicher und umfasst einen 40-minütigen Vollkurs und einen 100-minütigen Kurs für Fortgeschrittene. Im 40-minütigen Kurs behandelt Johns Themen wie das Schreiben von Lebensläufen, E-Mails, das Entwickeln von Lernplänen, das Lösen von Problemen in Excel und mehr. Zusätzlich bietet seine How to Use ChatGPT-Playlist weitere praktische Anwendungen wie das Schreiben von Aufsätzen mit KI oder das Erstellen von Comics.

ChatGPT basiert auf einem großen Datensatz von Texten aus dem Internet und ist ein großartiges Werkzeug, das man verstehen und beherrschen muss. Twarog und Johns bieten beide nützliche Videolektionen an, die den Anwendern helfen, die Feinheiten der Technologie zu verstehen und sie für ihre eigenen Projekte zu nutzen.

4. Micah Johns (YouTube): ChatGPT Prompting mit praktischen Beispielen und Anwendungen

Die ChatGPT-Serie von Micah Johns ist eine unschätzbare Ressource, um das Beste aus ChatGPT herauszuholen. Sein 40-minütiger Einführungskurs ist ideal für Anfänger, denn er behandelt verschiedene praktische Anwendungen wie das Schreiben von Lebensläufen, das Erstellen von Lernplänen, die Optimierung von LinkedIn-Profilen und mehr. Außerdem stellt er in seinem 100-minütigen Kurs 20 fortgeschrittene ChatGPT-Projekte vor, z. B. Python-Skripte und JSON-Generierung. Außerdem enthält Micahs How to Use ChatGPT-Playlist viele praktische Anwendungen, darunter die Erstellung eines 5-seitigen Aufsatzes in 10 Minuten, die Erstellung eines Superhelden-Comics und vieles mehr.

Neben den praktischen Anwendungen können Anwender ChatGPT auch dazu nutzen, eine Person darzustellen, Ratschläge zu erteilen, Witze und Geschichten zu schreiben und sogar Spiele zu erfinden. Die Serie von Micah Johns ist also eine hervorragende Quelle, um das Potenzial von ChatGPT zu erschließen und Spaß mit diesem leistungsstarken KI-Tool zu haben.

5. Prompting lernen (Web): Kostenloser Online-Kurs, um zu lernen, mit KI und Chatbots zu sprechen

Learn Prompting ist ein kostenloser Online-Kurs, in dem du lernst, wie du Prompts für KI-Anwendungen, einschließlich ChatGPT, schreibst. Sander Schulhoff, Informatikstudent an der University of Maryland, hat ihn so konzipiert, dass er Anwendern mit unterschiedlichem Hintergrund gerecht wird, von völligen Anfängern bis hin zu solchen mit Fachwissen.

Der Kurs bietet Kapitel zu den Grundprinzipien des Prompt Engineering (PE), zu mittleren Themen und zu fortgeschrittenen Techniken wie angewandtem Prompting, Feinabstimmung und Bildern. Er ist leicht zu verstehen, wenn du den Kurs der Reihe nach durchgehst, aber es kann etwas Eingewöhnung erfordern.

Für alle, die das Prompt Engineering für ChatGPT lernen wollen, gibt es im Internet einige hilfreiche Ressourcen, darunter von Anwendern eingereichte Beispiele, kostenlose YouTube-Videokurse und Open-Source-Projekte. Der beste Weg, um zu lernen und sich zu erinnern, ist jedoch die Praxis. Erstelle ein persönliches Projekt und wende das Gelernte nach und nach an.

Insgesamt ist Learn Prompting eine großartige Ressource für alle, die die Grundlagen des Schreibens von Prompts für KI-Anwendungen lernen wollen. Am Anfang kann es einschüchternd sein, aber mit etwas Übung wirst du immer besser darin.

Beginne ChatGPT mit einem persönlichen Projekt zu lernen

ChatGPT mit einem eigenen Projekt zu lernen, ist eine gute Möglichkeit, um mit dieser leistungsstarken KI-Technologie zu beginnen. Indem du an einem eigenen Projekt arbeitest, kannst du die Möglichkeiten von ChatGPT erkunden und ein Gefühl dafür bekommen, was es kann und wie du es am besten einsetzt.

Beginne damit, eine Projektskizze zu erstellen. Welche konkreten Ziele hast du im Sinn? Überlege dir einen realistischen Umfang für dein Projekt und einen Zeitplan für die Fertigstellung, damit du organisiert bleibst und den Überblick behältst. Sobald du einen Plan hast, ist es Zeit, mit dem Lernen anzufangen.

Es gibt verschiedene Ressourcen, die dir dabei helfen, mit ChatGPT auf Touren zu kommen, z. B. die Serie von Twarog, die YouTube-Serie von Micah Johns und der 40-minütige ChatGPT-Komplettkurs. Diese Anleitungen bieten eine hervorragende Einführung in die Grundlagen der Souffleurtechnik und helfen dir, die Grundlagen der Nutzung von ChatGPT zu erlernen.

Sobald du ein grundlegendes Verständnis für die Technologie hast, kannst du sie in die Praxis umsetzen, indem du sie auf dein persönliches Projekt anwendest. Während du den Lernprozess durchläufst, solltest du dir die Ergebnisse notieren und sie für zukünftige Projekte nutzen. So kannst du dich an das Gelernte erinnern und deine Fähigkeiten ausbauen.

ChatGPT kann für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden, von der Erstellung von Chatbots und Inhalten bis hin zur Sprachübersetzung und mehr. Sowohl KMU als auch Unternehmen können von diesen Anwendungen profitieren, da ChatGPT die Effizienz und die Kundenzufriedenheit steigern kann.

Alles in allem lohnt es sich, deine Zeit in das Erlernen von ChatGPT zu investieren. Mit den richtigen Ressourcen und dem richtigen Engagement kannst du deine Projekte auf die nächste Stufe heben und das Beste aus dieser revolutionären Technologie herausholen.

Online-Datenschutz

Wenn es um den Online-Datenschutz geht, kann ChatGPT ein unschätzbares Werkzeug sein. Es bietet eine Vielzahl von Funktionen, mit denen du deine Daten vor Sicherheitsbedrohungen und unerwünschtem Zugriff schützen kannst. Seine KI-Technologie ist auf riesige Datenmengen trainiert und kann so bösartige Aktivitäten erkennen und genaue und informative Antworten auf deine Anfragen geben. Außerdem kannst du durch die Integration von Chatbots und anderen KI-Diensten kontrollieren, wer deine Daten sehen und darauf zugreifen kann, damit deine Online-Aktivitäten sicher sind.

Matthias Mut

Spielmacher, Teamsportler, KI-Enthusiast - Technik ist mein Ding. Spaß an Entwicklung, Fortschritt & Automatisierung.

srm@falktron.gmbh