Abstract und Hintergrund der Autorin

Googles virales Paper zum Thema Prompt-Engineering: Lee Boonstra ist Ingenieurin bei Google. Sie hat ein Dokument verfasst, das erklärt, wie man große Sprachmodelle (LLMs) mit klaren Prompts steuern kann. Diese Prompts geben dem Modell Anweisungen, um gezielt Inhalte zu erzeugen. In ihrem oft als „Google viral paper on prompt-engineering“ bezeichneten Leitfaden zeigt sie Schritt-für-Schritt-Methoden, um KI-Ergebnisse zu verbessern und Fehler zu reduzieren. Dadurch erhalten Nutzer präzisere Antworten und mehr Kontrolle.

Boonstra fokussiert sich darauf, wie man LLMs wie Google Gemini, GPT oder Claude mit einfachen Textbefehlen steuert. Ihr Dokument erklärt, wie man Prompt-Formulierungen aufbaut und Modell-Parameter wie Temperatur oder Token-Limits geschickt einsetzt. Außerdem liefert sie viele Beispiele, oft mit Code-Snippets. Sie thematisiert moderne Techniken wie Chain of Thought (CoT), Self-Consistency und ReAct (Reason and Act). Ihre Hauptbotschaft: Jeder kann Prompt-Engineering lernen und direkt anwenden.

Boonstra verwendet eine klare Sprache ohne Fachjargon. Sie zeigt, wie man Prompts für verschiedene Projekte anpasst, damit Neulinge und Fortgeschrittene gleichermaßen profitieren. Kurze, präzise Formulierungen bilden den Kern ihres Ansatzes. Sie rät, Prompts mehrfach zu testen und zu verfeinern, bis die KI das liefert, was man braucht. So entsteht ein klarer Prozess für nutzerorientierte Ergebnisse.

Im Folgenden findest du einen ausführlichen Blogbeitrag, der die wichtigsten Lehren aus Boonstras „Google viral paper on prompt-engineering“ vermittelt. Wir gehen auf grundlegende Techniken für das Erstellen von Prompts, auf Einstellungen von Modellen und auf erweiterte Strategien ein. Außerdem erklären wir, wie man die Autorin und die Quelle sinnvoll referenziert. Am Ende wirst du verstehen, wie Prompt-Engineering deine KI-Arbeit verändert – ohne komplizierte Vorkenntnisse.

Einleitung: Warum Prompt-Engineering so wichtig ist

Fragst du dich, ob KI zu kompliziert für dich ist? Viele Einsteiger denken, man brauche dafür tiefe Programmierkenntnisse oder Mathematik. Doch in Boonstras „Google viral paper on prompt-engineering“ (Googles virales Paper zum Prompt-Engineering) erfahren wir, dass jeder ein KI-System mit guten Prompts lenken kann. Schon kleine Änderungen in der Wortwahl können entscheiden, ob die Antwort korrekt oder unbrauchbar ist.

Denke an ein Gespräch mit einem Freund. Du formulierst deine Bitte mit klaren Sätzen. Genauso funktioniert Prompt-Engineering. Eine direkte, einfache Ansprache hilft der KI, die gewünschte Aufgabe zu verstehen.

Boonstra erklärt, dass man dabei iterativ vorgeht. Man testet einen Prompt, prüft das Ergebnis und passt ihn gegebenenfalls an. Vielleicht brauchst du einen kürzeren Text oder eine kreativere Antwort. Ein paar Wörter im Prompt können alles ändern. Genau das macht ihr Paper so beliebt. Es zeigt, wie man „Sprache mit der KI“ intuitiv gestaltet.

In diesem Beitrag stellen wir die Kerngedanken aus Boonstras Arbeit vor. Wir beleuchten die gängigen Prompt-Techniken, das Feintuning von Modelleinstellungen und das ständige Überarbeiten von Prompts. Wir zeigen außerdem, wie Autorennennung und Quellenangaben für Klarheit sorgen. Am Ende wirst du sehen, wie Prompt-Engineering deine Projekte verbessert und warum du dafür weder Spezialsoftware noch spezielles Fachwissen brauchst.

1. Was ist Prompt-Engineering?

Prompt-Engineering bedeutet, klare Textanweisungen an ein KI-Modell zu senden. Diese Anweisungen entscheiden über das spätere Ergebnis. Möchtest du etwa ein kurzes Kuchenrezept generieren? Schreibe: „Gib mir ein Schokoladenkuchen-Rezept in fünf Schritten.“ Brauchst du ein ausführlicheres Rezept, formuliere den Prompt anders.

Wichtige Grundsätze:

• Halte den Prompt kurz und präzise.
• Sage deutlich, was du willst (z. B. „Fasse diesen Text in zwei Absätzen zusammen“).
• Verwende ein kleines Beispiel, wenn die KI unsicher wirkt.
• Ändere den Prompt, falls die Ausgabe nicht passt.

Boonstra demonstriert in ihrem Paper, wie Null-Shot-, One-Shot- und Few-Shot-Prompts funktionieren. Bei Null-Shot erhält die KI keine Beispiele, sondern nur die Aufgabe. Bei One-Shot oder Few-Shot zeigst du, wie das Endergebnis aussehen soll. So lernt die KI Format und Stil kennen.

2. Wichtige Prompt-Arten

In Boonstras Googles virales Paper zum Prompt-Engineering finden sich drei Hauptmethoden: Null-Shot, One-Shot und Few-Shot. Nachfolgend eine kurze Erklärung:

Null-Shot Prompt

• Du gibst der KI eine direkte Anweisung ohne Beispiele.
• Gut für einfache Aufgaben wie „Übersetze diesen Satz ins Französische.“
• Schnell formuliert, aber wenig Details.

Beispiel:

„Fasse den folgenden Nachrichtenartikel in einem Absatz zusammen.“

One-Shot Prompt

• Du lieferst ein konkretes Beispiel.
• Die KI versteht daran, wie das gewünschte Ergebnis aussehen soll.
• Nützlich für simple, aber strukturierte Aufgaben.

Beispiel:

„Wandle eine Pizza-Bestellung in JSON um. Beispiel: ‘Ich möchte eine große Pizza mit Käse und Oliven.’ Ausgabe:

{„size“: „groß“, „typ“: „normal“, „toppings“: [„Käse“, „Oliven“]}

Wandle nun folgende Bestellung um: ‘Ich möchte eine kleine Pizza mit Paprika.’“

Few-Shot Prompt

• Du fügst gleich mehrere Beispiele hinzu.
• Die KI erkennt ein Muster und kann es exakter nachahmen.
• Praktisch für komplexere oder variablere Aufgaben.

Beispiel:

„Wandle eine Pizza-Bestellung in JSON um.

Beispiel 1: …

Beispiel 2: …

Wandle nun um: ‘Ich möchte eine mittlere Pizza mit Champignons und Zwiebeln.’“

Diese Verfahren bilden die Grundlage des Prompt-Engineerings. Beispiele steuern die KI präzise und zeigen zugleich, wie formatierte Antworten aussehen sollen.

3. Einstellungen für KI-Ausgaben

Viele Modelle, etwa Google Gemini, GPT oder Claude, haben Parameter für Kreativität, Umfang und Wahrscheinlichkeiten. Dazu gehören:

• Temperatur: Bestimmt, wie „zufällig“ die Antworten sind. Niedrige Temperatur = stabile, sachliche Antwort. Hohe Temperatur = mehr Ideen.
• Top-K: Beschränkt die Auswahl auf die häufigsten K möglichen Wörter.
• Top-P: Beschränkt die Wortauswahl auf eine gewisse Wahrscheinlichkeit.
• Ausgabelänge: Steuert, wie viele Zeichen oder Tokens das Modell erzeugt.

Warum sind diese Werte wichtig? Ein ernster Text braucht vielleicht Temperatur 0.0, ein kreativer Slogan eher 0.8. Top-K und Top-P filtern seltene Wörter. Dadurch wird die Antwort entweder sicherer oder abwechslungsreicher.

Kurzüberblick zu LLM-Parametern:

• Niedrige Temperatur: stabile, zuverlässige Resultate.
• Hohe Temperatur: mehr Abwechslung oder Überraschungen.
• Top-K/Top-P: Steuern, wie stark man seltene Wörter zulässt.
• Tokens begrenzen: Halte die Antwort kurz oder ermögliche mehr Inhalt.

4. System-, Rollen- und Kontext-Prompts

Boonstra unterscheidet hier drei Arten, um die KI genauer zu lenken:

1. System Prompt: Definiert allgemeine Regeln oder Rollen. Beispiel: „Du bist ein höflicher Lehrer. Sprich bitte sehr respektvoll.“
2. Role Prompt: Lässt die KI eine bestimmte Rolle einnehmen. Beispiel: „Spiele einen Reiseleiter und empfehle Sehenswürdigkeiten in Berlin.“
3. Contextual Prompt: Fügt Hintergrundinfos hinzu. Beispiel: „Dieser Text stammt aus einem Roman über das antike Rom. Bitte fasse ihn zusammen.“

Jedes Prompt-Format ordnet die Aufgabe anders ein. Du kannst auch mehrere dieser Techniken kombinieren. So könnten System- und Role-Prompts gleichzeitig benutzt werden, um Ton und Inhalt zu steuern.

5. Fortgeschrittene Prompt-Techniken

Boonstra erklärt in Googles virales Paper zum Prompt-Engineering verschiedene Methoden, um komplexere oder genauere Ergebnisse zu erhalten:

5.1. Chain of Thought (CoT)

Mit Chain of Thought forderst du die KI auf, Zwischenschritte ihres Denkens zu zeigen. Etwa: „Denke Schritt für Schritt.“ So kannst du mathematische Aufgaben oder logische Probleme besser kontrollieren. Die KI legt ihre Gedankengänge offen, bevor sie eine Endlösung ausgibt.

5.2. Self-Consistency

Self-Consistency versucht mehrere Lösungswege und vergleicht sie. Danach wählt die KI die am häufigsten auftretende Antwort. Wie eine Mehrheitsabstimmung werden verschiedene „Chain of Thoughts“ verglichen, um Unsicherheiten zu verringern.

5.3. Tree of Thoughts (ToT)

Dieses Verfahren verzweigt das KI-Denken in einem Baum. So kann sie verschiedene Optionen testen und schauen, welcher Zweig zum besten Ergebnis führt. Besonders nützlich für umfangreiche oder verschachtelte Fragen.

5.4. ReAct (Reason + Act)

ReAct kombiniert Nachdenken und Handeln. Die KI darf externe Tools (z. B. Suchmaschinen) verwenden, während sie eine Lösung ausarbeitet. Erst plant sie, was sie herausfinden muss. Dann führt sie gezielte Aktionen aus und passt ihre Antwort an.

Warum solche Techniken nutzen?

• Präzisere Ausgaben.
• Einsicht in den Lösungsweg.
• Nutzung von zusätzlichen Datenquellen.

6. Automatic Prompt Engineering (APE)

Googles virales Paper zum Thema Prompt-Engineering und APE: Boonstra nennt auch Automatic Prompt Engineering (APE). Damit kannst du Prompts automatisch erstellen und optimieren, statt alles manuell zu schreiben.

So funktioniert es:

1. Du bittest die KI, verschiedene Prompt-Versionen zu erzeugen.
2. Du testest jede Version.
3. Du behältst oder verbesserst die besten Varianten.

APE spart Zeit und liefert oft frische Ideen. Es kann vorkommen, dass die KI einen Prompt-Vorschlag macht, der viel besser passt als deine erste Idee.

7. Prompting für Code

Das Dokument zeigt außerdem Beispiele für Code-Generierung. Damit kann eine KI Programmcode erzeugen oder Fehler in Skripten finden. Du könntest zum Beispiel sagen: „Schreibe ein Bash-Skript zum Umbenennen von Dateien.“ Boonstra empfiehlt aber, jede generierte Codezeile selbst zu testen, weil KI fehleranfällig sein kann.

Tipps für Code-Prompts:

• Nenne die Programmiersprache.
• Beschreibe das Ziel der Funktion.
• Bitte um Kommentare oder Docstrings, falls nötig.
• Prüfe den Code gründlich, bevor du ihn produktiv einsetzt.
• Du kannst die KI sogar bitten, Code zu debuggen oder in eine andere Sprache zu übersetzen. All das verkürzt Entwicklungszeiten.

8. Best Practices: Knapp, klar und dokumentiert

Boonstras Kernbotschaft lautet: Klarheit zählt. Vermeide Füllwörter. Nutze kurze Sätze. Verzichte auf zu viele Negativ- oder Spezialbegriffe.

Sie nennt mehrere Best Practices:

• Beispiele geben: Verwende One-Shot- oder Few-Shot-Demonstrationen.
• Simpel bleiben: Verwende einfache, kurze Sätze.
• Genau sein: Wenn du JSON willst, dann schreibe: „Gib gültiges JSON zurück.“
• Positive Anweisungen: Sage, was das Modell tun soll, statt nur, was es nicht tun darf.
• Token-Limit kontrollieren: Halte Antworten kurz, wenn gewünscht.
• Variablen verwenden: Falls du wiederkehrende Inputs hast, setze sie als Variable.
• Versuche protokollieren: Bewahre jede Prompt-Version und ihr Ergebnis auf.

Solche Richtlinien erleichtern nicht nur das Leben der KI, sondern sorgen auch für passendere Ergebnisse. Boonstra rät zudem, auf Modell-Updates zu achten. Wenn ein neues Modell erscheint, teste deine alten Prompts erneut. Manche Antworten verändern sich.

9. Wie KI für dich arbeitet

Prompt-Engineering ist ein fortwährender Lernprozess. Man erstellt einen Prompt, prüft die Ausgabe und passt ihn an. Dieses iterative Vorgehen führt Schritt für Schritt zu besseren Resultaten.

Sobald du diese Methode verinnerlicht hast, lässt sich damit vieles erledigen:

• Du kannst Meeting-Protokolle zusammenfassen.
• Du kannst Code generieren.
• Du kannst Ideen oder Texte ordnen.

Die KI fungiert als dein Assistent, wenn du ihr klare Befehle gibst. Statt raten zu müssen, was du möchtest, folgt sie verständlichen Anweisungen.

10. Häufige Fehler und wie man sie vermeidet

Boonstra warnt vor einigen Stolpersteinen:

• Mehrdeutigkeit: Zu vage Prompts verwirren die KI.
• Übermäßig viele Verbote: Lange Listen mit „Tu das nicht“ verwirren mehr, als sie nützen.
• Falsche Temperatur: Willst du nüchterne Infos, stellst du die Temperatur besser niedrig ein.
• Kein Testlauf: Ein Prompt kann in derselben Einstellung später anders antworten.
• Mangel an Beispielen: Ohne Beispiel kann die KI falsche Schlüsse ziehen.

Lösungsvorschlag:

• Lies immer zuerst die Ausgabe und prüfe sie kritisch.
• Passe deinen Prompt an, falls nötig.
• Nutze eine einfache Sprache und klare Beispiele.

11. Warum das Paper viral ging

Lee Boonstra schafft es, ein als schwierig geltendes Thema zu entschlüsseln. Sie nutzt viele Beispiele und Code, damit Nutzer sofort einen Aha-Effekt erleben. Ihr Text ist nicht zu lang, aber praxisnah.

Besonders die Verbindung von Anfängerfreundlichkeit und fortgeschrittenen Techniken spricht viele an. Menschen merken, dass sie mit wenigen Schritten präzise und nützliche KI-Ausgaben erhalten. Deshalb nennt man es das „Google viral paper on prompt-engineering“. Es gibt sowohl Einsteigern als auch Profis Inspiration.

12. Alles in einem Blick

Prompt-Engineering liefert Werkzeuge, um KI gezielt zu lenken. Man verwendet die richtigen Worte, testet sie und verbessert immer weiter. Techniken wie Chain of Thought und ReAct erlauben, große Aufgaben zu lösen und Einblick in den Denkprozess der KI zu erhalten.

Boonstra zeigt, dass man dazu kein großes Budget oder Spezialwissen braucht. Viele Beispiele kann man direkt kopieren und anpassen. Wichtig ist, jede Veränderung zu dokumentieren. So lässt sich später nachvollziehen, welcher Prompt das beste Ergebnis lieferte.

Neue Modelle tauchen regelmäßig auf. Die Prinzipien von Prompt-Engineering bleiben aber konstant. Du formulierst: Was soll die KI tun? Wie lang oder detailliert soll die Antwort sein? Welche Rolle soll sie einnehmen? So bleibst du in Kontrolle.

Fazit zu Googles virales Paper zum Thema Prompt-Engineering

Prompt-Engineering eröffnet eine neue Welt der KI-Anwendung. Statt die KI raten zu lassen, formst du klare Instruktionen. Vom Einsteiger bis zum Profi kann jeder davon profitieren. Ob du Texte zusammenfassen, Code erstellen oder Daten analysieren möchtest – gut konzipierte Prompts bringen dich schneller zum Ziel.

Lee Boonstra hat mit ihrem „Google viral paper on prompt-engineering“ vielen Menschen die Augen geöffnet. Ihre Beispiele sind leicht nachzuvollziehen. Sie zeigt, wie einfach es sein kann, KI klar zu steuern. Dank ihrer Ratschläge kannst auch du präzise Modelleingaben erstellen und dadurch verlässlichere KI-Ergebnisse erzielen.

Document Download: Klick Hier!

Wichtige Punkte:

• Du brauchst kein Mathe- oder Informatikstudium.
• Klare, einfache Sprache ist deine beste Hilfestellung.
• Null-Shot, One-Shot und Few-Shot helfen dir bei unterschiedlichen Aufgaben.
• Temperatur und Token-Limit haben direkten Einfluss auf die Qualität.
• Teste mehrmals und protokolliere deine Versuche.

Nutze dein neues Wissen und baue Prompt-Engineering in deinen Alltag ein. Schreibe Prompts für kleine Aufgaben, optimiere sie und sieh dir die Ergebnisse an. Schon bald wirst du merken, wie KI dir Arbeitsschritte erleichtert.

Sei offen für Neues. Modelle entwickeln sich weiter. Doch die Grundsätze des Prompt-Engineerings passen sich problemlos an. Du kombinierst Anweisungen, Beispiele und klare Ziele. Das macht KI verlässlicher und nützlicher.

Mit diesem Handwerkszeug bist du bereit, KI als wirkungsvolles Werkzeug einzusetzen. Lies Boonstras Beispiele im Originaltext, variiere sie, passe sie an dein Projekt an und beobachte die Resultate. So bekommst du eine KI, die tut, was du möchtest, statt wahllos Text zu erzeugen.

Prompt-Engineering ist kein Hexenwerk. Mit jedem kleinen Erfolg wächst das Verständnis dafür, wie man Modelle präzise steuert und hilfreiche, fehlerfreie Ausgaben erzeugt. So wächst dein Vertrauen in die Möglichkeiten der KI – und du wirst merken, wie sie zum nützlichen Begleiter wird.

FAQ

1. Was ist das „Google viral paper on prompt-engineering”? Es ist ein Leitfaden von Lee Boonstra (Google). Er erklärt, wie man mit klaren Prompts große Sprachmodelle effizient steuert. Die Methoden helfen sowohl Einsteigern als auch Profis.
2. Warum sollte ich einfache Sprache verwenden? Kurze, direkte Formulierungen verringern Missverständnisse. So erkennt die KI schneller deine Absicht und liefert präzisere Ergebnisse.
3. Welche Prompt-Techniken sind besonders nützlich? Zero-Shot-, One-Shot-, Few-Shot- und Chain-of-Thought-Prompts gelten als bewährt. Damit steuerst du den Detailgrad, führst Beispiele an oder lässt die KI ihre Denkprozesse offenlegen.
4. Wie kontrolliere ich die Kreativität der KI? Passe die „Temperatur“ an. Ein niedriger Wert (z. B. 0.1) sorgt für sachliche Ausgaben, ein höherer Wert (z. B. 0.8) für mehr Abwechslung und kreative Antworten.
5. Wo sollte ich anfangen? Starte mit kurzen Anweisungen, teste jeden Prompt und prüfe die Ergebnisse. Notiere, was funktioniert hat. Feile an den Formulierungen, bis du zufrieden bist.