Promptbasierten

Promptbasierte Ansätze beziehen sich auf Methoden der künstlichen Intelligenz, die Sprachmodelle oder andere KI-Systeme überwiegend über Eingabeaufforderungen steuern. In manchen deutschsprachigen Texten wird von den Promptbasierten Ansätzen gesprochen. Statt das Modell durch umfangreiches Fine-Tuning der Parameter anzupassen, wird die gewünschte Ausgabe über die Formulierung, Struktur und Beispiele im Prompt festgelegt. Damit gewinnen Anwender Flexibilität und Schnelligkeit bei der Anpassung an neue Aufgaben.

Zu gängigen Formen gehören Zero-shot- und Few-shot-Prompting, Instruction-following Prompts sowie In-Context Learning. Beim Zero-shot-Prompting erfolgt keine Beispieldaten, der Prompt enthält reine Anweisungen. Beim Few-shot-Prompting werden wenige Beispiele vorangestellt, um das Modell zu instruieren. In-Context Learning nutzt den Prompt, um aus dem Kontext zu lernen, während Instruction-following Prompts explizite Anforderungen formulieren. Eine weitere Technik ist das Prompt-Tuning, bei dem nur promptbezogene Parameter angepasst werden, ohne alle Modellgewichte zu verändern.

Anwendungen finden sich in der Textgenerierung, Fragebeantwortung, Übersetzung, Zusammenfassung, Codegenerierung und im Dialog- oder Assistenzbereich. Die Methode ermöglicht schnelle Prototypen, adressiert aber auch Anforderungen wie Fairness, Sicherheit und Nachvollziehbarkeit.

Zu den zentralen Herausforderungen zählen die Abhängigkeit vom Prompt-Design und der Momentaufnahme des Modells; kleine Veränderungen im Prompt können zu großen Unterschieden in der Ausgabe führen. Risiko von Halluzinationen, Verzerrungen und Sicherheitsbedenken bleibt bestehen. Die Reproduzierbarkeit von Ergebnissen und die Skalierung auf verschiedene Aufgaben bleiben Forschungsfelder.