Verstehe die Grundlagen der KI: Prompt, Modell, Generative KI

Das Verständnis der grundlegenden Begriffe, die mit Künstlicher Intelligenz verbunden sind, ist entscheidend, um diese Technologien effektiv nutzen zu können. In diesem Kontext werden wir uns mit den Schlüsselbegriffen wie „Prompt“, „Modell“ und „Generative KI“ befassen. Die Erklärung erfolgt in einer klaren und einfachen Sprache, damit du sofort einen Überblick bekommst. Zudem wirst du eine Live-Demo in ChatGPT und Midjourney erleben, die dir zeigt, wie du diese Begriffe praktisch anwenden kannst.

Wichtigste Erkenntnisse

• Ein Prompt ist der Text, den du in ein KI-Tool eingibst, um eine Antwort zu erhalten.
• Ein Modell ist ein trainiertes KI-System, das gelernt hat, spezifische Aufgaben zu erfüllen.
• Generative KI erzeugt neue Inhalte wie Texte, Bilder und Musik basierend auf deinen Prompts.

Bedeutung eines Prompts

Der Begriff „Prompt“ ist entscheidend im Umgang mit Künstlicher Intelligenz. Stell dir vor, du bist in einem Restaurant und gibst der Bedienung deine Bestellung. Dein Prompt ist in diesem Fall die Bestellung, die du an die KI übermittelst. Die Definition ist einfach: Ein Prompt ist der Text, den du eingibst, um irgendeine Art von Antwort oder Output von der KI zu erhalten.

Wenn du zum Beispiel in ChatGPT einen Instagram-Post über Homeoffice Tipps anforderst, ist das dein Prompt. Je klarer und präziser du diesen formulierst, desto besser wird das Ergebnis sein. Ein allgemeiner Prompt wie „Homeoffice“ ist viel zu vage, während ein spezifischer Prompt wie „Formuliere einen lockeren Instagram-Post mit fünf Tipps für ergonomisches Arbeiten im Homeoffice“ schon viel effektiver ist.

Das Modell

Kommen wir zum nächsten Begriff: dem Modell. Ein Modell ist das Herzstück der KI und gewissermaßen der Motor, der deine Prompts verarbeitet. Es ist ein trainiertes KI-System, das mit großen Datenmengen gefüttert wurde — dazu zählen Bücher, Webseiten und viele weitere Quellen.

Die Funktionsweise wird durch Parameter und ein Interface bestimmt. Die Parameter sind die Milliarden von Werten, die das Modell während des Trainings lernt. Wenn du deinen Prompt eingibst, nutzt das Modell diese Parameter, um einen passenden Output zu generieren. Zum Beispiel: ChatGPT ist ein Sprachmodell, das gelernt hat, die Struktur und den Sinn von Sprache zu verstehen und neue Sätze zu bilden.

Generative KI

Wenn wir von generativer KI sprechen, meinen wir Systeme, die fähig sind, neue Inhalte zu erzeugen. Das können Texte, Bilder, Audio und sogar Musik sein. Generative KI-Modelle erstellen kreative Ergebnisse auf Basis von Prompts. Im Gegensatz zu „Erkennungs-KI“, die nur analysiert, produziert generative KI neue Daten und Texte, die vorher nicht existiert haben.

Ein Beispiel: ChatGPT kann Texte verfassen, während Midjourney Bilder aus Beschreibungen generieren kann. Diese Technologien variieren stark in ihren Fähigkeiten und Anwendungsgebieten, weshalb das Verständnis der Begriffe entscheidend ist, um die passende Technologie für dein Projekt auszuwählen.

Weitere wichtige Begriffe

Ein weiterer wichtiger Aspekt sind Begriffe wie Training und Inference.

• Training ist der aufwendige Prozess, in dem ein Modell lernt.
• Inference bezeichnet den Prozess, in dem das trainierte Modell Antworten auf deine Prompts liefert.

Zusätzlich gibt es Parameter und Hyperparameter: Parameter sind die Werte, die ein Modell während des Trainings erlernt, während Hyperparameter die Einstellungen sind, die vor dem Training definiert werden, wie z.B. die Lernrate und die Datenmenge.

Das Konzept des Finetuning ist ebenfalls essenziell. Es bezieht sich auf das Nachtrainieren eines bereits existierenden Modells auf spezifische Daten, um seine Leistung für bestimmte Anwendungen zu optimieren — beispielsweise bei der Erkennung von medizinischen Bildern oder juristischen Texten.

Anwendung von KI in der Praxis

Jetzt kommen wir zur praktischen Anwendung all dieser theoretischen Konzepte. Zuerst generieren wir einen einfachen Prompt. Lass uns eine E-Mail an einen Kunden schreiben, in der wir ihm ein Angebot für Social Media Management unterbreiten.

Ein einfacher Prompt könnte so aussehen: „Schreibe eine E-Mail an einen Kunden mit einem Angebot für Social Media Management.“ Das ist jedoch noch nicht optimal. Jetzt optimieren wir diesen Prompt. Wir formulieren ihn präziser und fügen spezifische Informationen hinzu – etwa den Kundennamen und Details zum Angebot.

Ein optimierter Prompt könnte dann so aussehen: „Formuliere eine freundliche und professionelle E-Mail an [Kundenname], in der du ein Angebot für monatliches Social Media Management präsentierst, inklusive drei Posts pro Woche. Betone den Mehrwert und bitte um Feedback.“

Mit diesem spezifischen Prompt erhalten wir ein viel besseres Ergebnis, das auf die Bedürfnisse des Kunden zugeschnitten ist. Damit sind die Texte für die E-Mail an den Kunden erstellt.

Jetzt benötigen wir noch ein passendes Headerbild für unsere E-Mail. Hier verwenden wir Midjourney und geben ebenfalls einen präzisen Prompt ein, um das Bild zu generieren.

Früher war die Nutzung von Midjourney auf Discord-Server beschränkt, mittlerweile gibt es jedoch benutzerfreundliche Oberflächen, die den Prozess vereinfachen. Du kannst dein Bild generieren lassen, indem du einfach den gewünschten Inhalt beschreibst, und das Ergebnis wird erstellt.

Zusammenfassung – KI-Begriffserklärung einfach gemacht: Prompt, Modell und Generative KI

Ein Prompt ist die Eingabe, und je präziser, desto besser wird das Ergebnis. Das Modell fungiert als lernender Motor mit Milliarden von Parametern, während generative KI Inhalte in verschiedenen Formaten erstellt. Ein besseres Verständnis von Begriffen wie „Training“, „Inference“ und „Finetuning“ hilft dir, die Systeme zu optimieren und gezielt einzusetzen. In der Live-Demo hast du gesehen, wie man ein einfaches Beispiel weiter verfeinern kann, um präzise und effektive Ergebnisse zu erzielen.

Solltest du Fragen haben, stehe ich dir gerne zur Verfügung. Ich gehe davon aus, dass du nun ein klares Verständnis der zentralen Begrifflichkeiten der KI hast. Im nächsten Kapitel widmen wir uns dem Prompt Engineering, wo du lernst, wie du Prompts so gestalten kannst, dass deine KI-Ausgaben von Anfang an passen.