Скачать или смотреть Bessere Ergebnisse in ChatGPT dank dieses Tipps! Prompt-Engineering für Reasoning Modelle wie o3

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Die Reasoning-Modelle, egal ob o1, o3, DeepSeek R1, Gemini Flash Thinking oder jetzt auch das neue Grok 3 Modell sind aktuell in der KI-Szene das große Thema. Durch ihre Fähigkeit die Antworten mit etwas mehr Zeit vorzubereiten und zu generieren sollen sie in der Lage sein, deutlich komplexere Probleme zu lösen. In der Realität wird es oft anders wahrgenommen: Alte Modelle wie GPT-4o oder Sonnet 3.5 von Claude scheinen oftmals bessere Ergebnisse zu liefern.

Das hat einen einfachen Grund: Wir prompten die neuen Reasoning-Modelle einfach nur falsch. In diesem Video zeigen wir Dir, auf was man achten muss, um die besten Ausgaben zu erzielen!

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Videoinhalt:
00:00 Wir benutzen alle die Reasoning-Modelle falsch
00:43 Die Reasoning-Modelle wirken auf den ersten Blick „enttäuschend“
01:48 Der Grund für schlechtere Leistung im Vergleich zu normalen Sprachmodellen
02:27 Reasoning-Modelle sind keine Chatbots sondern „Berichtersteller“
02:49 Konkret: So viel qualitativer Kontext im Prompt wie möglich
03:34 Ist das wirklich die richtige Herangehensweise? OpenAI Management scheint zuzustimmen
04:37 Warum funtioniert das? Funktionsweise von Reasoning-Modellen
05:27 Gute Reasoning-Prompts legen den Fokus auf das „Was“ und überlassen das „Wie“ der KI

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