Multimodale Modelle sind KI-Modelle, die mehrere Arten von Daten gleichzeitig verarbeiten können, z.B. Text, Bilder und Videos. Sie können für eine Vielzahl von Anwendungen genutzt werden, zum Beispiel für die automatische Übersetzung von Texten, Bilderkennung und vieles mehr.

Smart-Action: Multimodale Modelle nutzen 🕹️

Finde online ein multimodales KI-Modell und probiere es aus. Nimm dir 5 Minuten Zeit dafür. Reflektiere kurz über deine Erfahrung: War das Modell einfach zu nutzen? Welche Funktionen waren hilfreich und welche weniger?

Mega Prompting ist ein fortgeschrittenes Modell im Bereich des KI Promptings. Es wurde von Rob Lennon geprägt. Es bezieht sich auf die Erstellung von detaillierten und umfassenden Prompts, die die KI wie ein Mini-Programm anleiten.

Megaprompts werden in Verbindung mit KIs wie ChatGPT, GPT-4, GPT-3, Claude und in Tools wie Jasper.ai, Copy.ai und Writesonic verwendet​. Dabei werden nacheinander verschiedene Anweisungen gegeben, die die KI in die richtige Bahn lenkt und erstaunliche Resultate erzielt.

Ein Megaprompt besteht aus mehreren Elementen, um die Antworten der KI zu verbessern. Dazu gehören:

  • Persona: Die Rolle, die die KI übernehmen soll.
  • Aufgabe: Was die KI tun soll.
  • Schritte: Die notwendigen Schritte zur Aufgabenerfüllung.
  • Kontext: Details wie Zielgruppe, Länge, Detailgrad und Schreibstil.
  • Beispiele: Beispiele für Eingaben und Ausgaben.
  • Ziel: Das gewünschte Ergebnis der Aufgabe.
  • Format: Wie die Ausgabe präsentiert werden soll, z. B. als Codeblock, in Markdown oder als Aufzählungsliste.

Ein Beispiel für einen Megaprompt könnte so aussehen:

  • Aufgabe: Erstellen eines Buchkonzeptes.
  • Persona: NYT-Bestsellerautor.
  • Genre: Business-Motivation.
  • Stil: Klar, einnehmend, datengetrieben.
  • Ziel: Interesse mit kontraintuitiven Ansätzen aufrecht erhalten.
  • Schreibtechnik: Verwendung lebendiger Wörter, gelegentlich Humor.
  • Titel: "The Emotional Intelligence of Successful Entrepreneurs: How Self-Awareness and Empathy Drive Business Growth"

Es gibt jedoch potenzielle Fallstricke bei der Verwendung von Megaprompts:

  1. Tokenzahl: Megaprompts sind länger und verbrauchen daher mehr Speicher der KI.
  2. Komplexität: Zu viele Anweisungen können die KI verwirren.
  3. Mangelnde Sequenzierung: Bessere Ergebnisse können oft erzielt werden, indem man die Schritte auf mehrere Prompts verteilt
Also lasst uns nun ein paar use cases anschauen und best practicen.
Zuletzt geändert: Montag, 29. Januar 2024, 13:15