Reverse Prompt Engineering mit ChatGPT: Ein ausführlicher Leitfaden

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Akira Sakamoto

Updated on 17.8.2023

Die Fähigkeit, schnell und effizient hochwertigen und ansprechenden Inhalt zu generieren, ist entscheidend. Mit dem Aufkommen großer Sprachmodelle wie ChatGPT ist dieser Prozess einfacher denn je geworden. Haben Sie sich jedoch schon einmal gefragt, wie Sie noch einen Schritt weiter gehen könnten? Betreten Sie die faszinierende Welt des Reverse Prompt Engineerings. Diese Technik ermöglicht es Ihnen, einen Anstoß aus einem gegebenen Text zu konstruieren und somit die komplexen Beziehungen zwischen Anstößen und generiertem Text aufzudecken. In diesem umfassenden Leitfaden werden wir uns mit dem schrittweisen Prozess des Reverse Prompt Engineerings mit ChatGPT befassen.

Reverse Prompt Engineering verstehen

Reverse Prompt Engineering ist ein fesselndes Feld innerhalb des Bereichs großer Sprachmodelle wie ChatGPT. Es beinhaltet, einen Text zu nehmen und einen Anstoß zu konstruieren, der ihn wahrscheinlich erzeugt hat. Dieser Prozess ermöglicht es uns, die komplexen Beziehungen zwischen Anstößen und generiertem Text zu entschlüsseln und damit die Leistung von Textgenerierungsmodellen zu verbessern.

Stellen Sie sich vor, Sie sind bei einer Zaubershow und ein Magier zieht einen Hasen aus einem Hut. Reverse Prompt Engineering wäre gleichbedeutend mit der Frage an den Magier, wie er den Hasen erscheinen ließ und dabei die Schritte aufdeckte, die er unternommen hat, um ihn in den Hut zu bekommen. Im Kontext des Anstoß-Engineerings ist das Verständnis dieser "Zaubertricks" genauso entscheidend. Durch die Entflechtung der Beziehungen zwischen Anstößen und generiertem Text können wir die Leistung von Textgenerierungsmodellen optimieren und genauer und wirkungsvoller Texte produzieren.

Der schrittweise Prozess des Reverse Prompt Engineerings

Das Modell vorbereiten

Der erste Schritt zum erfolgreichen Reverse Prompt Engineering liegt darin, das ChatGPT-Modell vorzubereiten. Dies beinhaltet die Bereitstellung einer Sequenz von Eingabetext, die dem Modell ermöglicht, den Kontext der Engineering-Aufgabe zu verstehen. Beginnen Sie damit, ChatGPT mitzuteilen: "Ich möchte Reverse Prompt Engineering verwenden, bei dem Sie mir helfen, Anstöße auf Basis des von mir gegebenen Textes zu erstellen, die optimiert und ideal für die Erzeugung ähnlichen Inhalts sind." Dadurch wird das Modell vorbereitet und bereit für die nächsten Schritte.

Eine Ausgangstext auswählen

Wählen Sie nun den Text oder Code aus, den Sie rückwärts prompten möchten. Dies kann alles sein, von einem Blogbeitrag über "Was ist Content-Marketing" bis hin zu einem Codefragment. Die Schlüssel hierbei ist, einen Text auszuwählen, der mit der Art von Inhalt übereinstimmt, den Sie generieren möchten. Sobald Sie Ihren Ausgangstext ausgewählt haben, kopieren Sie diesen und fügen Sie ihn in dasselbe ChatGPT-Feld ein, das Sie zur Vorbereitung des Modells in Schritt 1 verwendet haben.

Einen rückwärtigen Anstoß generieren

Nun, da das Modell vorbereitet ist und den Ausgangstext hat, ist es an der Zeit, den rückwärtigen Anstoß zu generieren. Hier passiert die Magie. Wenn Sie auf die Absenden-Schaltfläche klicken, gibt ChatGPT einen Anstoß in der Form zurück: "Schreiben Sie einen Satz über den Gang zum Laden und den Kauf einer Sache". Dies gibt eine allgemeine Struktur des Anstoßes vor und sollte als Referenz dienen, wenn der rückwärtige Anstoß neu formuliert wird, um allgemeiner zu sein.

Den rückwärtigen Anstoß umformulieren

Um diesen rückwärtigen Anstoß für spezifischere Kontexte zu verwenden, sollte er umformuliert werden, um allgemeiner zu sein. Nehmen wir an, der generierte Anstoß lautet:

"Schreiben Sie einen Satz über den Gang zum Laden und den Kauf einer Sache"

Sie können ihn umformulieren in:

"Schreiben Sie einen Satz über [Eingabefeld: Aktion] und [Eingabefeld: Ergebnis]"

Dies macht den Anstoß flexibler und anwendbarer auf eine breitere Palette von Szenarien. Der endgültige Anstoß sollte etwa so aussehen:

"Schreiben Sie einen Satz über [Eingabefeld: Aktion] und [Eingabefeld: Ergebnis]. Der Ton sollte [Eingabefeld: Ton] sein und der Schreibstil sollte [Eingabefeld: Schreibstil] sein."

So erhalten Sie eine flexible Vorlage, die Sie verwenden können, um verschiedene Inhalte zu generieren.

Den Anstoß testen

Jetzt, da der Anstoß umformuliert und allgemeiner ist, ist es Zeit, ihn zu testen. Kopieren Sie den Anstoß und öffnen Sie dann ein neues ChatGPT-Modell. Fügen Sie den Anstoß in das leere ChatGPT-Modell ein und geben Sie den gewünschten Ton und Schreibstil ein.

Klicken Sie auf die Absenden-Schaltfläche und Sie sollten nun einen generierten Satz basierend auf dem Anstoß haben. Dieser Schritt ist entscheidend, da er Ihnen ermöglicht, die Wirksamkeit Ihres reverse-engineerten Anstoßes in Aktion zu sehen.

Den Anstoß weiterentwickeln

Falls der generierte Satz nicht genau das ist, wonach Sie suchen, ist es an der Zeit, den Anstoß weiterzuentwickeln und anzupassen. Kopieren Sie den Anstoß, kehren Sie zum ChatGPT-Modell zurück und bearbeiten Sie ihn entsprechend. Wenn der Anstoß bearbeitet ist, fügen Sie ihn in das ChatGPT-Modell ein und klicken Sie auf Absenden. Von hier aus kann der Prozess des Testens und Weiterentwickelns erneut beginnen. Dieser iterative Prozess ist entscheidend, um Ihre reverse-engineerten Anstöße zu verfeinern und sicherzustellen, dass sie die gewünschten Ergebnisse liefern.

Praktische Beispiele für Reverse Prompt Engineering

Jetzt, da wir den schrittweisen Prozess des Reverse Prompt Engineerings behandelt haben, werfen wir einen Blick auf einige praktische Beispiele. Diese Beispiele sollen veranschaulichen, wie dieser Prozess in verschiedenen Kontexten angewendet werden kann, sei es zur Generierung von Erklärungen von Konzepten oder zur Erstellung von technischen Vorlagen.

Reverse Engineering einer Erklärung eines Konzepts

Nehmen wir an, Sie möchten eine Erklärung für ein komplexes Konzept wie "Quantencomputing" generieren. Sie könnten damit anfangen, einen gut geschriebenen Artikel oder eine Erklärung zum Thema Quantencomputing zu finden. Dann könnten Sie den oben beschriebenen Schritten folgen, um eine Aufforderung aus diesem Text zu rekonstruieren. Die resultierende Aufforderung könnte etwa lauten:

"Erklären Sie das Konzept von [Eingabefeld: Konzept] auf eine Weise, die auch von Laien verständlich ist. Der Ton sollte [Eingabefeld: Ton] sein und der Schreibstil sollte [Eingabefeld: Schreibstil] sein."

Mit dieser Aufforderung könnten dann verschiedene Erklärungen für unterschiedliche komplexe Konzepte generiert werden.

Erstellen einer Vorlage für technische Reverse-Prompt-Engineering

Eine praktische Anwendung des Reverse-Prompt-Engineerings ist die Erstellung einer technischen Vorlage. Wenn Sie beispielsweise Entwickler sind und häufig Code-Snippets oder Code-Erklärungen schreiben müssen, könnten Sie eine Aufforderung aus einem Code-Snippet oder einer Code-Erklärung rekonstruieren. Die resultierende Aufforderung könnte etwa lauten:

"Schreiben Sie einen Code-Schnipsel in [Eingabefeld: Sprache], der [Eingabefeld: Funktion] ausführt. Erklären Sie dann, was der Code tut und wie er funktioniert. Der Ton sollte [Eingabefeld: Ton] sein und der Schreibstil sollte [Eingabefeld: Schreibstil] sein."

Mit dieser Aufforderung könnten dann verschiedene Code-Schnipsel und Erklärungen generiert werden.

Reverse-Prompt-Engineering für eine Produktbeschreibung

Wenn Sie im Marketing oder Vertrieb tätig sind, könnte es nützlich sein, eine Aufforderung aus einer Produktbeschreibung heraus umzukehren. Sie könnten damit anfangen, eine gut geschriebene Produktbeschreibung zu finden und den oben beschriebenen Schritten folgen, um eine Aufforderung aus diesem Text zu rekonstruieren. Die resultierende Aufforderung könnte etwa lauten:

"Beschreiben Sie [Eingabefeld: Produkt] auf eine Weise, die seine Hauptmerkmale und Vorteile hervorhebt. Der Ton sollte [Eingabefeld: Ton] sein und der Schreibstil sollte [Eingabefeld: Schreibstil] sein."

Mit dieser Aufforderung könnten dann verschiedene Produktbeschreibungen generiert werden.

Reverse-Prompt-Engineering in verschiedenen Kontexten anwenden

Das Reverse-Prompt-Engineering ist nicht auf einen bestimmten Kontext oder einen bestimmten Inhaltstyp beschränkt. Es kann in verschiedenen Szenarien angewendet werden, von der Generierung von Blogbeiträgen bis zur Erstellung von Code-Schnipseln. Schauen wir uns an, wie Sie das Reverse-Prompt-Engineering in verschiedenen Kontexten anwenden können.

Generierung von Blogbeiträgen

Wenn Sie Blogger oder Content-Ersteller sind, kann das Reverse-Prompt-Engineering einen großen Unterschied machen. Sie können einen gut geschriebenen Blogbeitrag nehmen und eine Aufforderung daraus rekonstruieren. Diese Aufforderung kann dann verwendet werden, um ähnliche Blogbeiträge zu generieren. Wenn Sie beispielsweise einen Blogbeitrag über "Die Vorteile von Yoga" haben, könnten Sie eine Aufforderung wie diese rekonstruieren:

"Schreiben Sie einen informativen Blogbeitrag über die Vorteile von [Eingabefeld: Aktivität]. Der Ton sollte [Eingabefeld: Ton] sein und der Schreibstil sollte [Eingabefeld: Schreibstil] sein."

Generierung von Code-Schnipseln

Für Entwickler kann das Reverse-Prompt-Engineering verwendet werden, um Code-Schnipsel zu generieren. Sie können einen Code nehmen und eine Aufforderung daraus rekonstruieren. Diese Aufforderung kann dann verwendet werden, um ähnliche Code-Schnipsel zu generieren. Wenn Sie beispielsweise ein Python-Code-Schnipsel zum Sortieren einer Liste haben, könnten Sie eine Aufforderung wie diese rekonstruieren:

"Schreiben Sie einen Code-Schnipsel in [Eingabefeld: Sprache] zur [Eingabefeld: Aufgabe]. Erklären Sie dann, was der Code tut und wie er funktioniert."

Generierung von Produktbeschreibungen

Wenn Sie im Marketing oder Vertrieb tätig sind, kann das Reverse-Prompt-Engineering zur Generierung von Produktbeschreibungen verwendet werden. Sie können eine gut geschriebene Produktbeschreibung nehmen und eine Aufforderung daraus rekonstruieren. Diese Aufforderung kann dann verwendet werden, um ähnliche Produktbeschreibungen zu generieren. Wenn Sie beispielsweise eine Produktbeschreibung für ein Smartphone haben, könnten Sie eine Aufforderung wie diese rekonstruieren:

"Schreiben Sie eine überzeugende Produktbeschreibung für [Eingabefeld: Produkt]. Heben Sie seine Hauptmerkmale und Vorteile hervor."

Fazit

Das Reverse-Prompt-Engineering ist ein leistungsstolles Werkzeug, das Ihnen hilft, qualitativ hochwertige und ansprechende Inhalte schnell und effizient zu generieren. Durch das Verständnis der Beziehungen zwischen Aufforderungen und generiertem Text können Sie flexible und vielseitige Aufforderungen erstellen, die in verschiedenen Kontexten verwendet werden können. Ob Sie Blogger, Entwickler oder Marketer sind – das Reverse-Prompt-Engineering hilft Ihnen dabei, Ihre Inhalte auf die nächste Stufe zu bringen. Tauchen Sie ein in die aufregende Welt des Reverse-Prompt-Engineerings - die Möglichkeiten sind grenzenlos!

Häufig gestellte Fragen

1. Was ist Reverse-Prompt-Engineering? Reverse-Prompt-Engineering ist eine Technik, bei der ein Text genommen und eine Aufforderung konstruiert wird, die wahrscheinlich dazu geführt hat. Dieser Prozess ermöglicht es uns, die komplexen Beziehungen zwischen Aufforderungen und dem generierten Text zu entschlüsseln und somit die Leistung von Textgenerierungsmodellen zu verbessern.

2. Wie kann ich Reverse-Prompt-Engineering in meinen Content-Erstellungsprozess integrieren? Sie können Reverse-Prompt-Engineering verwenden, um verschiedene Inhalte zu generieren, von Blogbeiträgen bis hin zu Code-Schnipseln. Der Prozess umfasst das Priming des Modells, die Auswahl eines Ausgangstextes, die Generierung einer umgekehrten Aufforderung, die Anpassung der Aufforderung auf eine allgemeinere Form, das Testen der Aufforderung und die iterative Verbesserung.

3. Kann Reverse-Prompt-Engineering mit jedem Textgenerierungsmodell verwendet werden? Obwohl dieser Leitfaden sich darauf konzentriert, Reverse-Prompt-Engineering mit ChatGPT zu verwenden, können die Prinzipien auf jedes große Sprachmodell angewendet werden. Wichtig ist das Verständnis der Beziehungen zwischen Aufforderungen und generiertem Text, was Ihnen helfen kann, effektivere Aufforderungen für jedes Modell zu erstellen.