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Auch klar: Je besser Du beschreibst was Du willst, und je mehr sinnvollen Kontext (wie eine
API-Beschreibung) Du dazu gibst, desto besser wird das Ergebnis werden (oder andersrum: gibst Du Mist rein, kommt wahrscheinlich auch Mist raus). Um eine möglichst sinnvolle Anforderung reinzugeben, muss man je nach Modell eben auch unterschiedliches Prompt-Engineering betreiben.
Das kann ich sehr bestätigen. Die Qualität der Antwort hängt sehr stark von der Klarheit der Frage und den mitgegebenen Details ab. Aber wenn man da einmal den Dreh raus hat, funktioniert das schon recht gut. Auch von Interesse ist die ungeheuer große Datenbank an Wissen, die da zur Verfügung steht. Google-Abfragen sind echt oft weniger hilfreich, da der Kontext nicht so einfach herzustellen ist.
Bei ChatGPT git es z.B auf die Bitte, für gesuchte
Unicode-Symbole ausgegebene Hex-Werte in Integerwerten auszugeben, eine prompte Lieferung (siehe Screenshot in Anlage). ChatGPT ist inzwischen ein Super Assisstent für kleine Handlanger-Dienste, die mir echt Zeit und Arbeit ersparen.