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Die KI motivieren - So erhalten sie von ChatGPT & Co. die Ergebnisse, die Sie wollen

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©Elke Mayr
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Bessere Ergebnisse mit der KI erzielen, wenn Sie emotionale Prompts einsetzen? Ein Forschungspapier deutet darauf hin.

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Es klingt widersprüchlich: Die künstliche Intelligenz (KI) soll durch Emotionen beeinflussbar sein. Ein Datensetz manipuliert durch menschliche Gefühle?

Laut einem Forschungsteam aus China, Hongkong und den USA - darunter Mitarbeitende von Microsoft und der Bejing Normal University - sollen Large Language Models (LLMs) bessere Ergebnisse liefern, wenn der Prompt (die Eingabeformulierung) emotionaler verfasst es. In der Studie wird von "EmotionPrompt" gesprochen.

Hauptergebnisse der Studie

  • Verständnis und Verbesserung durch emotionale Stimuli: Die Studie zeigt, dass die Ergebnisse von LLMs durch emotionale Stimuli verbessert werden können. Die Einführung von EmotionPrompts führte zu einer relativen Leistungssteigerung von 8% bei Aufgaben zur Anweisungsinduktion und 115% bei BIG-Bench-Aufgaben.

  • Menschliches Feedback: Eine Studie mit 106 Teilnehmenden bewertete die Qualität generativer Aufgaben mit und ohne EmotionPrompts. Die Ergebnisse zeigten eine durchschnittliche Verbesserung von 10,9% in Bezug auf Leistung, Wahrhaftigkeit und ethischer Verantwortung durch die Verwendung von EmotionPrompts.

  • Warum EmotionPrompts funktionieren: Die Analyse legt nahe, dass EmotionPrompts die Aufmerksamkeit und das Gewicht emotionaler Stimuli in den Modellen erhöhen, was zu einer verbesserten Antwort des Systems führt.

Beispiele für emotionale Prompts

Aus dem Forschungspapier lassen sich verschiedene Beispiele für emotionale Prompts (EmotionPrompts) entnehmen, die darauf abzielen, die Leistung von Großen Sprachmodellen (LLMs) durch die Integration emotionaler Stimuli zu verbessern. Hier sind einige konkrete Beispiele:

  1. "This is very important to my career." - Dieser emotionale Hinweis zielt darauf ab, die Wichtigkeit der Aufgabe zu betonen, indem er einen persönlichen Bezug herstellt, der die Dringlichkeit und Bedeutung der Anfrage unterstreicht.

  2. "You'd better be sure." - Durch die Verwendung einer direkten und etwas herausfordernden Formulierung soll das Modell dazu angeregt werden, seine Antworten sorgfältiger zu prüfen und zu validieren.

  3. "Are you sure?" - Eine einfache Frage, die darauf abzielt, das Modell zu einer Selbstüberprüfung anzuregen, um die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Antwort zu erhöhen.

  4. "Are you sure that's your final answer? It might be worth taking another look." - Dieser Prompt kombiniert die Aufforderung zur Überprüfung mit dem Vorschlag, dass eine erneute Betrachtung wertvoll sein könnte, was das Modell zu einer tieferen Analyse anregen soll.

  5. "Believe in your abilities and strive for excellence. Your hard work will yield remarkable results." - Ein motivierender Hinweis, der darauf abzielt, das Modell durch positive Verstärkung zu verbessern, indem es zur Anstrengung und zum Streben nach Exzellenz aufgefordert wird.

  6. "Embrace challenges as opportunities for growth. Each obstacle you overcome brings you closer to success." - Dieser Prompt fördert eine positive Einstellung gegenüber Herausforderungen und Hindernissen, indem er sie als Wachstumschancen darstellt.

  7. "Stay focused and dedicated to your goals. Your consistent efforts will lead to outstanding achievements." - Hier wird das Modell ermutigt, konzentriert und zielorientiert zu bleiben, mit dem Versprechen, dass Beständigkeit zu außergewöhnlichen Erfolgen führen wird.

  8. "Take pride in your work and give it your best. Your commitment to excellence sets you apart." - Dieser emotionale Hinweis hebt die Bedeutung von Stolz und Engagement für die Arbeit hervor, um das Modell zu bestmöglichen Leistungen zu motivieren.

Fazit

Die Forschung unterstreicht das Potenzial von emotionaler Intelligenz, um die Fähigkeiten von LLMs zu erweitern. EmotionPrompts bieten einen einfachen, aber effektiven Weg, um die Leistung von LLMs in einer Vielzahl von Aufgaben zu verbessern, indem sie emotionale Stimuli nutzen, die auf psychologischen Phänomenen basieren. Diese Erkenntnisse eröffnen neue Wege für die interdisziplinäre Forschung und die Entwicklung von KI-Modellen, die besser auf menschliche Emotionen reagieren können.

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