KI Modelltypen und Prompting

Künstliche Intelligenz (KI) verändert, wie wir arbeiten, lernen und kommunizieren. Zwei grundlegende Bausteine in der praktischen Anwendung von KI sind das Verständnis verschiedener KI-Modelltypen und die Fähigkeit des effektiven Promptings – also der gezielten Eingabe von Anweisungen an KI-Modelle.
KI-Modelltypen unterscheiden sich je nach ihrem Zweck: Es gibt Sprachmodelle (wie ChatGPT), Bildmodelle (wie DALL·E), Audio-Modelle oder multimodale Modelle, die mehrere Eingabearten verarbeiten. Jedes Modell hat unterschiedliche Fähigkeiten und erfordert oft eine spezielle Herangehensweise beim Prompting.
Prompting bedeutet, dem Modell klare, strukturierte und zielführende Anweisungen zu geben, damit es die gewünschten Ergebnisse liefert. Ob für Texte, Übersetzungen, Zusammenfassungen oder kreatives Schreiben – gute Prompts sind entscheidend für präzise Ergebnisse.
In diesem Tutorial lernst du:

• Welche Arten von KI-Modellen es gibt und wofür sie eingesetzt werden
• Wie man effektive Prompts formuliert
• Praktische Beispiele und Techniken für typische Arbeitskontexte
  Einsatzgebiete sind unter anderem Marketing, Kundenservice, Content-Erstellung, Datenanalyse und mehr. Wer Prompting beherrscht, kann das volle Potenzial von KI nutzen – effizient, kreativ und zielgerichtet.

Dieses einfache Prompt zeigt, wie du einem Sprachmodell eine konkrete Aufgabe stellst – in diesem Fall das Generieren einer kurzen, hilfreichen Liste.
Erklärung der Bestandteile:

• „Erstelle“ ist ein klares Aktionsverb, das dem Modell sagt, was zu tun ist.
• „eine Liste mit 5 Tipps“ präzisiert das erwartete Format (Liste) und die Länge (5 Punkte).
• „zur besseren Konzentration bei der Arbeit“ gibt ein thematisches Ziel – das Modell versteht nun den Anwendungsbereich.

• „Formuliere sie kurz und klar“ sorgt dafür, dass die Ausgabe präzise und leicht lesbar ist – besonders wichtig für berufliche Nutzung oder Präsentationen.
  Warum das funktioniert: Der Prompt ist spezifisch, aber einfach. Er gibt dem Modell klare Rahmenbedingungen (Thema, Länge, Stil), was zu besseren Ergebnissen führt.
  Variationen:

• Für Schüler:innen: „Erstelle eine Liste mit 5 Konzentrationstipps fürs Lernen.“

• Für Manager:innen: „Erstelle 5 Strategien zur Fokussteigerung im Büroalltag.“
• Für Content-Marketing: „Schreibe 5 kurze Konzentrationstipps als LinkedIn-Post.“
  Mit kleinen Änderungen passt du den Prompt einfach an deinen Bedarf an.

Dieses Prompt nutzt eine fiktive Rollenvergabe („Du bist ein Experte für Social Media“), um den Stil und die Tonalität der Ausgabe zu steuern – eine wirkungsvolle Technik im fortgeschrittenen Prompting.
Elemente im Überblick:

• „Du bist ein Experte...“: Legt den Kontext und die erwartete Perspektive fest.
• „Erstelle 3 kreative Instagram-Captions“: Klare Anweisung, Anzahl und Art des Outputs.
• „Thema Motivation am Montag“: Relevanter Inhalt für einen häufigen Social-Media-Use-Case.

• „maximal 100 Zeichen...mit einem Emoji enden“: Einschränkungen helfen, präzise und formatierte Ergebnisse zu erhalten.
  Professionelle Anwendungsfälle:

• Social Media Manager können so schnell Ideen für Posts generieren.

• Content Creators bekommen Inspirationen mit klarem Stil.

• Agenturen sparen Zeit bei der Textproduktion.
  Variationen:

• „Du bist Werbetexter. Erstelle 5 Slogans für ein Fitnessstudio.“

• „Erstelle 3 LinkedIn-Texte zum Thema Teamarbeit – jeweils unter 150 Zeichen.“
  Mit solchen Prompts lassen sich viele kreative Aufgaben effizient lösen.

Best Practices:

1. Sei klar und präzise: Je genauer du dein Ziel beschreibst, desto passender ist das Ergebnis.
2. Verwende Rollen: „Du bist ein…“ beeinflusst Ton und Fachsprache des Modells.
3. Nutze Formatvorgaben: Länge, Stil, Zielgruppe – das macht die Ergebnisse nützlicher.

4. Teste und passe an: Auch gute Prompts brauchen oft mehrere Versuche zur Optimierung.
   Häufige Fehler:

5. Zu offene Fragen: „Gib mir Tipps“ führt zu unspezifischen Ergebnissen.

6. Zu viele Befehle auf einmal: Verwirrt das Modell – lieber Schritt für Schritt.
7. Fehlender Kontext: Ohne Ziel oder Stilvorgabe bleibt die Antwort allgemein.
8. Ignorieren der Modellgrenzen: Jedes Modell hat Limits – erwarte keine Magie.
   Fehlerbehebung & Iteration:
   Wenn der Prompt nicht das liefert, was du brauchst:

• Ändere die Perspektive oder Zielgruppe
• Reduziere oder erweitere die Details
• Nutze Beispiele im Prompt
  Prompting ist wie ein Gespräch: mit etwas Übung wird es flüssiger und präziser.

Fortgeschrittene Techniken und nächste Schritte:
Wenn du mit grundlegenden Prompts sicher bist, kannst du mit komplexeren Methoden arbeiten:

• Ketten von Prompts (Chain-of-Thought): Modelle zu mehrstufigem Denken bringen.
• Few-Shot Prompting: Gib dem Modell ein paar Beispiele für gewünschte Antworten.

• Multimodale Prompts: Kombination von Text, Bild oder Code bei fortgeschrittenen Modellen.
  Diese Techniken sind besonders nützlich in datenintensiven Bereichen, in der Forschung, im Schreiben komplexer Berichte oder beim Training von spezialisierten Agenten.
  Empfohlene nächste Themen:

• Unterschied zwischen generativen und diskiminativen Modellen

• Evaluation von Prompt-Qualität
• Grundlagen von Retrieval-Augmented Generation (RAG)
  Wer Prompting aktiv übt, entwickelt ein Gefühl dafür, wie Sprache mit KI-Modellen am besten funktioniert – das ist eine Schlüsselkompetenz in der modernen Arbeitswelt.