Häufig gestellte Fragen

Prompting = Prompting ist eine Art Linse, um den Fokus und das Fähigkeitsspektrum von ChatGPT und anderen LLMs für präzise Ergebnisse zu definieren.

Stufe 1: Unabdingbare Inhalte

Aufgabe: Anweisung an die KI, was zu tun ist (z.B. Erkläre einen Begriff, erstelle einen Text)

Kontext: Externe Informationen oder zusätzlicher Kontext um die Möglichkeiten für die KI einzugrenzen (z.B. Nutzung einer bestimmten Programmiersprache, Länge eines Textes, Suche nur in deutschen Texten)

Stufe 2: Wichtige Inhalte

Persona: Welche Rolle soll eingenommen werden, wer soll die KI sein? Denken Sie an eine Person, die Zugang zu Ihrer Aufgabe haben sollte (z.B. Experte im Gebiet KI, Experte für Finanzen, Gärtner, Vater etc.)

Beispiel: Beispiele sind nicht relevant für jeden Prompt, jedoch kann es zu einem deutlich besserem Output führen

Stufe 3: Unterstützende Inhalte

Format: Wie soll der Output aussehen? Z.B. Zeige drei Beispiele, generiere ein Bild im 16:9 Format.

Stil & Zielpublikum: Welcher Stil soll als Resultat ausgegeben werden? Z.B. Gedicht, Marketingkonzept, im St. Galler Dialekt. Für welches Zielpublikum ist das Resultat gedacht? Z.B. Kinder unter 5 Jahren, für Anwälte.

Siehe genauere Ausführung zum Thema Prompting hier.

ChatGPT ist ein intelligenter Chatpartner, der Antworten auf unsere Fragen gibt, als Inspirationsquelle und Gesprächspartner dienen kann, Texte verfasst, Zusammenfassungen schreibt, Konzepte erstellt, im Internet sucht.

ChatGPT ist mit mehreren Milliarden Wörtern trainiert, die Trainingsdaten reichen neu bis April 2023 und wurde im November 2022 weltweit veröffentlicht.

Künstliche Intelligenz (KI) als «Oberbegriff» ermöglicht es Computern und Maschinen, menschliche Intelligenz und Problemlösungsfähigkeiten zu simulieren: Wahrnehmen, Verstehen, logisches Denken, Handeln & Lernen.

Künstliche Intelligenz ermöglicht unendliche Anwendungsmöglichkeiten sowohl im privaten wie auch unternehmerischen Alltag. Sei es für die Unterstützung beim Schreiben eines Buches, der Ideensammlung für ein neues Kochrezept aber auch das Überarbeiten einer wichtigen E-Mail, die Analyse einer komplexen Datei etc.

Machine Learning (ML): Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, bei dem Computer / Systeme aus Daten lernen, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. ML-Modelle nutzen meist strukturierte Daten, um Muster in Daten zu erkennen und basierend auf diesen Mustern Ergebnisse zu prognostizieren.

Deep Learning (DL): Teilgebiet von Machine Learning, das besonders effektiv bei der Verarbeitung grosser Mengen unstrukturierter Daten wie Bilder, Sprache und Text. DL besitzt ein Selbstlernmechanismus und erkennt zuvor unbekannte Zusammenhänge, Muster und Unterschiede in Daten, die für traditionelles Machine Learning schwer zu erfassen sind.

Generative Künstliche Intelligenz (generative KI): Generative KI ist in der Lage – nicht wie traditionelle KI – neuen, einzigartigen Inhalt eigenständig zu erstellen, den es zuvor noch nicht gab. Dies auf Basis erlernter Informationen aus unstrukturierten Daten.

Automatisierung kann, muss aber nicht KI beinhalten. Automatisierung ersetzt manuelle Aufgaben durch Maschinen oder Technologien, um Effizienz und Präzision zu steigern. KI entwickelt Maschinen, die menschenähnliche Intelligenz und Fähigkeiten besitzen, wie Lernen und Entscheidungsfindung.

KI kann Automatisierung verbessern, indem KI-gesteuerte Automatisierung lernt und sich neuen Situationen anpasst, während traditionelle Automatisierung einfache, festgelegte Aufgaben ausführt.

Ein KI-basierter Chatbot ist ein Programm, das natürliche Sprache versteht und menschenähnliche Konversationen führt, ideal für Kundenservice und Support in KMU. Er kann also menschliche Interaktionen mit den Benutzenden simulieren.