KI-Begriffe einfach erklärt: Von Prompt bis Generative KI

Tauche ein in die spannende Welt der Künstlichen Intelligenz! In dieser Anleitung erfährst du, welche zentralen Begriffe du kennen solltest, um das Potenzial von KI-Tools voll auszuschöpfen. Ob du ein Einsteiger oder schon etwas vertrauter mit dem Thema bist, die klaren Erklärungen zu Begriffen wie „Prompt“, „Modell“ und „Generative KI“ werden dir helfen, dein Wissen zu vertiefen. Als ob das nicht genug wäre, bekommst du am Ende auch noch einen praktischen Einblick in die Anwendung dieser Begriffe mit einer Live-Demo.

Wichtigste Erkenntnisse

• Ein Prompt ist die Anfrage, die du an die KI sendest. Je präziser diese ist, desto besser die Antwort.
• Ein Modell ist das trainierte KI-System, das diese Anfragen bearbeitet.
• Generative KI ist die Kategorie der KI, die in der Lage ist, neue Inhalte zu erstellen.

Schritt-für-Schritt-Anleitung

Was ist ein Prompt?

Ein Prompt ist deine eigene Bestellung an die KI. Stell dir vor, du bist in einem Restaurant und gibst deine Bestellung auf. In der Welt der KI ist ein Prompt der Text, den du in ein KI-Tool eingibst, um eine passende Antwort oder ein gewünschtes Ergebnis zu erhalten. Zum Beispiel: "Schreibe einen Instagram-Post über Homeoffice-Tipps".

Um die Qualität deiner Antworten zu optimieren, solltest du versuchen, deinen Prompt so klar und präzise wie möglich zu formulieren. Anstatt einfach nur „Homeoffice“ einzugeben, könntest du einen spezifischen Auftrag formulieren, wie: „Schreibe einen lockeren Instagram-Post mit fünf Tipps für ergonomisches Arbeiten im Homeoffice“.

Was ist ein Modell?

Das Modell ist das Herzstück der KI-Anwendung. Es ist der Motor, der die Eingaben verarbeitet. Ein Modell ist ein trainiertes KI-System, das mit riesigen Datenmengen gefüttert wurde, darunter Bücher und Webseiten. Im Wesentlichen lernt das Modell, Muster zu erkennen und Aufgaben wie die Textgenerierung oder die Bilderkennung zu erfüllen.

Jedes Modell wird mit Milliarden von Parametern trainiert, die dabei helfen, die Zusammenhänge im Text abzubilden. Wenn du deinen Prompt eingibst, nutzen diese Parameter die trainierten Informationen, um eine passende Ausgabe zu erzeugen. Ein Beispiel dafür ist ChatGPT-4, ein Sprachmodell, das gelernt hat, menschliche Sprache zu verstehen und neue Sätze zu bilden.

Generative KI

Generative KI bezieht sich auf KI-Systeme, die in der Lage sind, neue Inhalte zu erstellen, sei es in Form von Text, Bildern, Musik oder Audio. Im Gegensatz zu sogenannten Erkennungs-KIs, die bestehende Daten analysieren, erzeugt eine generative KI neue Daten, die es so noch nicht gegeben hat. Sie basiert auf vorher gelernten Informationen und gibt dir die Möglichkeit, kreativ zu arbeiten.

Einige bekannte Anwendungen sind ChatGPT, das Texte generiert, DALL-E und Midjourney, die Bilder aus Beschreibungen erzeugen, und Jukebox von OpenAI, das komplette Musikstücke komponieren kann. Damit eröffnen sich spannende Möglichkeiten in der kreativen Gestaltung und Content-Erstellung.

Training und Inference

Wo liegt der Unterschied zwischen Training und Inference? Sind es doch zwei zentrale Prozesse in der KI-Entwicklung. Das Training ist der aufwendige Prozess, bei dem das Modell lernt. Währenddessen wird das Modell mit riesigen Datensätzen versorgt und optimiert. Inference hingegen bezieht sich auf den Moment, in dem das trainierte Modell auf deine Prompts reagiert.

Parameter vs. Hyperparameter

In der KI unterscheidet man zwischen Parametern und Hyperparametern. Parameter sind die Werte, die das Modell während des Trainings lernt, während Hyperparameter im Voraus festgelegt werden, um den Lernprozess zu steuern. Sie bestimmen beispielsweise, wie schnell ein Modell auf ein Dataset trainiert wird.

Dataset und Fine-Tuning

Ein Dataset ist die vollständige Datenmenge, mit der ein Modell trainiert wird. Die Inhalte können aus Texten, Bildern, Audio sowie vielen anderen Quellen bestehen. Wichtig zu erwähnen ist auch das Fine-Tuning, also das gezielte Nachtrainieren eines Modells mit spezifischen Daten für besondere Anwendungsfälle.

Ein Beispiel für Fine-Tuning wäre ein Modell, welches spezifisch auf juristische oder medizinische Texte trainiert wurde, sodass es außergewöhnlich gut in diesem bestimmten Bereich arbeitet.

Praktische Anwendung

Mit dem erlernten Wissen über Prompts, Modelle und generative KI lassen sich jetzt gezielte, qualitativ hochwertige Anfragen an KI-Anwendungen formulieren. Das folgende Beispiel zeigt, wie man einen einfachen Prompt in einen effektiven Prompt umwandelt, um bessere Ergebnisse zu erhalten.

Zuerst, nutze einen simplen Prompt: „Schreibe mir eine E-Mail an einen Kunden mit einem Social Media Angebot.“ Dieser ist sehr allgemein und wird wahrscheinlich unzureichende Ergebnisse liefern.

Jetzt optimieren wir den Prompt: „Formuliere eine freundliche, professionelle E-Mail an [Kundenname], in der du ein Angebot für monatliches Social Media Management mit drei Postings pro Woche unterbreitest. Betone den Mehrwert und bitte um Feedback.“ Durch diese Spezifizierung erhältst du ein stark verbessertes Ergebnis.

Wenn du das Angebot visualisieren möchtest, kannst du Midjourney verwenden, um ein passendes Header-Bild zu erstellen. Dies kann helfen, die E-Mail ansprechender zu gestalten und den Inhalt für den Empfänger ansprechend zu präsentieren.

Zusammenfassung – ChatGPT-Assistenten: Definition von KI-Begriffen einfach erklärt

In dieser Anleitung hast du gelernt, was ein Prompt ist, wie Modelle funktionieren und was generative KI bedeutet. Du kennst nun die Unterschiede zwischen Training und Inference sowie zwischen Parametern und Hyperparametern. Außerdem hast du die Bedeutung von Datasets und Fine-Tuning verstanden. Die praktische Anwendung der Begriffe zeigt dir, wie du deine Anfragen an KI effizienter gestalten und qualitativ hochwertige Ergebnisse erzielen kannst.