{"id":191879,"date":"2024-01-25T16:33:00","date_gmt":"2024-01-25T15:33:00","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=191879"},"modified":"2026-02-06T06:03:04","modified_gmt":"2026-02-06T05:03:04","slug":"verfeinere-deine-ki-ergebnisse-mit-few-shot-prompting","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/verfeinere-deine-ki-ergebnisse-mit-few-shot-prompting","title":{"rendered":"Verfeinere deine KI-Ergebnisse mit Few-Shot Prompting"},"content":{"rendered":"<style>\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><p><strong>Mit der Demokratisierung von KI-Tools entdecken die Nutzer\/innen unendliche M\u00f6glichkeiten. Voraussetzung ist, dass man wei\u00df, wie man mit der KI spricht. Und daf\u00fcr gibt es verschiedene Techniken des Prompt Engineering. Zu den beliebtesten geh\u00f6rt das Few-Shot Prompting. Erfahre mehr \u00fcber diese Methode.<\/strong><\/p>\t\t\n\t\t\t<h3>Was ist Few-Shot Prompting ?<\/h3>\t\t\n\t\t<p><strong>Few-Shot Prompting<\/strong> ist eine Technik des <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/weights-biases-stellt-neues-toolset-fuer-prompts-engineer-vor\">Prompt Engineering<\/a>, bei der der KI einige Beispiele (oder Shots) der gew\u00fcnschten Ergebnisse gezeigt werden. Durch die gezeigten Beispiele lernt das Modell ein bestimmtes Verhalten, sodass es \u00e4hnliche Aufgaben ausf\u00fchren kann.<\/p><p>Zum Beispiel kann ein Marketingmanager diese <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/fine-tuning-vs-prompt-engineering-zwei-techniken-zur-optimierung-der-ki\">Prompting-Technik verwenden,<\/a> um Kundenbewertungen in positiv oder negativ einzuteilen. Dazu legt er der KI mehrere Kommentare vor und gibt an, ob sie positiv oder negativ sind. Anhand dieser Beispiele sollte das<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/sentiment-analysis-und-machine-learning\"> Sprachmodell in der Lage sein, die Muster zu erkennen, die mit positiven und negativen Gef\u00fchlen verbunden sind.<\/a> Dies erm\u00f6glicht es ihm, die anderen Kommentare zu klassifizieren.<\/p>\t\t\n\t\t\t<h3>Warum sollte man Few-Shot Prompting verwenden?<\/h3>\t\t\n\t\t<p>Seit der <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/chatgpt-wie-funktioniert-dfer-nlp-algorithmus\">Demokratisierung von ChatGPT<\/a> sehen einige Nutzer darin ein revolution\u00e4res Werkzeug, w\u00e4hrend andere immer noch an seinen F\u00e4higkeiten zweifeln.<\/p><p>Was ist der Unterschied zwischen den beiden? Die Beherrschung von Prompts. Und insbesondere seine Techniken wie das <strong>Few-Shot Prompting.<\/strong><\/p><p>Denn <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/langchain-stellt-langsmith-vor-eine-all-in-one-plattform-fuer-llms\">gro\u00dfe Sprachmodelle (LLM) wie ChatGPT<\/a> werden mit massiven Datenmengen trainiert. Aber all diese Informationen sollen die Bed\u00fcrfnisse der meisten Menschen erf\u00fcllen. Wenn du sie jedoch nach einer bestimmten Aufgabe fragst, ist die Gefahr gro\u00df, dass sie dir eine sehr allgemeine Antwort gibt, die weit von deinen urspr\u00fcnglichen Erwartungen entfernt ist. Um die Antworten der k\u00fcnstlichen Intelligenz zu verfeinern, ist das Few-Shot Prompting unerl\u00e4sslich. In diesem Sinne ist es eine <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/fine-tuning-vs-prompt-engineering-zwei-techniken-zur-optimierung-der-ki\">gef\u00fcrchtete Fine-Tuning-Strategie.<\/a><\/p>\t\t\n\t\t\t<style>\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2024\/01\/Few-Shot-Prompting1.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\">\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Lernen, das Few-Shot Prompting zu verwenden<\/a><\/div><\/div>\n\n\t\t\t<h3>Wie nutzt man Few-Shot Prompting?<\/h3>\t\t\n\t\t<p>Um wirklich relevante Ergebnisse mit<strong> Few-Shot Prompting<\/strong> zu erzielen, musst du die richtigen Methoden anwenden. Hier sind einige Tipps:<\/p><ul><li><strong>Den Prompt gut strukturieren:<\/strong> Die vorgeschlagenen Beispiele bestehen immer aus zwei Werten; dem zu analysierenden Wert und dem gew\u00fcnschten Ergebnis.<\/li><li><strong>Das richtige Format liefern:<\/strong> Das generative KI-Tool wird dir Ausgabedaten pr\u00e4sentieren, die mit den Daten identisch sind, die du ihm als Eingabe lieferst. Daher m\u00fcssen deine Shots das genaue gew\u00fcnschte Format angeben. Zum Beispiel: &#8222;Nachname; Vorname; Beruf; Alter&#8220;.<\/li><li><strong>Gib eine ausreichende Anzahl an Beispielen an<\/strong>: Im Allgemeinen ist es ratsam, der KI zwischen 3 und 5 Beispiele zu liefern.<\/li><\/ul><p>&nbsp;<\/p><p>?Auch interessant:<\/p><table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" data-sheets-root=\"1\"><colgroup><col width=\"1116\"><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Reverse Prompt Engineering, um deine Prompts zu optimieren - Weiterbildung Data Science | Liora.com&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/reverse-prompt-engineering-um-deine-prompts-zu-optimieren\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/reverse-prompt-engineering-um-deine-prompts-zu-optimieren\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Reverse Prompt Engineering, um deine Prompts zu optimieren&nbsp;<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Dust - Das Tool f\u00fcr Prompt Engineering&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/dust-das-tool-fuer-prompt-engineering\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/dust-das-tool-fuer-prompt-engineering\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Dust &#8211; Das Tool f\u00fcr Prompt Engineering<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Fine Tuning vs. Prompt Engineering - Zwei Techniken zur Optimierung der KI&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/fine-tuning-vs-prompt-engineering-zwei-techniken-zur-optimierung-der-ki\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/fine-tuning-vs-prompt-engineering-zwei-techniken-zur-optimierung-der-ki\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Fine Tuning vs. Prompt Engineering &#8211; Zwei Techniken zur Optimierung der KI<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Automated Prompt Engineering: Alles \u00fcber die automatisierte Erstellung von Prompts f\u00fcr die KI&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/automated-prompt-engineering-alles-ueber-die-automatisierte-erstellung-von-prompts-fuer-die-ki\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/automated-prompt-engineering-alles-ueber-die-automatisierte-erstellung-von-prompts-fuer-die-ki\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Automated Prompt Engineering: Alles \u00fcber die automatisierte Erstellung von Prompts f\u00fcr die KI<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Anaconda Prompt - Funktion und Verwendung - Weiterbildung Data Science | Liora.com&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/liora.io\/de\/anaconda-prompt-funktion-und-verwendung\"><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/anaconda-prompt-funktion-und-verwendung\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Anaconda Prompt &#8211; Funktion und Verwendung&nbsp;<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\n\t\t\t<h3>Welche Varianten des Few-Shot Prompting gibt es?<\/h3>\t\t\n\t\t<p>Few-Shot Prompting ist bei weitem nicht die einzige <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/automated-prompt-engineering-alles-ueber-die-automatisierte-erstellung-von-prompts-fuer-die-ki\">Prompt-Engineering-Technik.<\/a> Es gibt noch andere, die dir helfen k\u00f6nnen, dem Sprachmodell die richtigen Anweisungen zu geben. Hier sind die beliebtesten:<\/p><ul><li><strong>Chain of thought<\/strong>: Das Ziel ist es, den Weg des menschlichen Denkens nachzuvollziehen. Dazu lenkst du das KI-Tool auf das von dir gew\u00fcnschte Ergebnis, indem du ihm mehrere aufeinanderfolgende Anweisungen gibst.<\/li><li><strong>Reverse Engineering:<\/strong> Anstatt von der Anfrage auszugehen, gehst du vom gew\u00fcnschten Ergebnis aus. Dann schl\u00e4gst du es dem KI-Modell vor und bittest es, dir einen <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/reverse-prompt-engineering-um-deine-prompts-zu-optimieren\">Prompt zu liefern,<\/a> der dieses Ergebnis erzeugen kann. Wenn du einen qualitativ hochwertigen Prompt hast, kannst du ihn an deine Situation anpassen, um eine relevante Antwort zu erhalten.<\/li><li><strong>Zero shot prompt:<\/strong> Im Vergleich zum <strong>Few-Shot Prompting<\/strong> ist dies die umgekehrte Strategie. Hier verlangst du eine Antwort von der k\u00fcnstlichen Intelligenz, ohne ihr Beispiele zu liefern.<\/li><li><strong>Role Prompting:<\/strong> Hier geht es darum, der KI eine Rolle zuzuweisen (z. B. Marketingleiter eines gro\u00dfen Konzerns, der auf erneuerbare Energien spezialisiert ist, Finanzberater in einer Filiale in der N\u00e4he, &#8230;). Dies ist besonders n\u00fctzlich, um das Modell zu verfeinern und die Relevanz der Ergebnisse zu verbessern.<\/li><\/ul>\t\t\n\t\t\t<h3>Entdecke das Prompt Engineering mit Liora<\/h3>\t\t\n\t\t<p>In dem Ma\u00dfe, wie sich die KI Tools weiterentwickeln, entwickeln sich auch die Techniken des Prompt Engineering weiter. Und zwar nicht nur das<strong> Few-Shot Prompting<\/strong>. Auch andere Methoden tauchen immer wieder auf. Um die effektivsten Techniken zu kennen, ist es wichtig, sich weiterzubilden.<\/p><p>Gl\u00fccklicherweise haben wir bei Liora einen Kurs entwickelt, der sich speziell mit <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/prompt-crafting-der-umfassende-leitfaden-zum-schreiben-von-ki-prompts\">Prompt Engineering<\/a> befasst. Am Ende des Kurses wirst du in der Lage sein, effektiv mit den gro\u00dfen Sprachmodellen zu kommunizieren und alle gew\u00fcnschten Ergebnisse zu erzielen.<\/p>\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2024\/01\/Few-Shot-Prompting2.jpg\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\">\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/formation-prompt-engineering\">Beginne deine Weiterbildung in Prompt Engineering<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Mit der Demokratisierung von KI-Tools entdecken die Nutzer\/innen unendliche M\u00f6glichkeiten. Voraussetzung ist, dass man wei\u00df, wie man mit der KI spricht. Und daf\u00fcr gibt es verschiedene Techniken des Prompt Engineering. Zu den beliebtesten geh\u00f6rt das Few-Shot Prompting. Erfahre mehr \u00fcber diese Methode. Was ist Few-Shot Prompting ? Few-Shot Prompting ist eine Technik des Prompt Engineering, [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":76,"featured_media":191880,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2472],"class_list":["post-191879","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ki"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/191879","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/76"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=191879"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/191879\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":216994,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/191879\/revisions\/216994"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/191880"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=191879"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=191879"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}