KI-Sprachmodelle wie GPT-4 bieten vielfältige Anwendungsmöglichkeiten im Hochschulkontext:
Inhaltsgenerierung und Textassistenz
Lern- und Lehrunterstützung
Forschungsanalyse
Sprachverarbeitung
Stärken von KI-Sprachmodellen
Praktische Beispiele: Siehe Anwendungsbeispiele für konkrete Anwendungsfälle.
Wissensstand (Cut-off-Datum) Die Trainingsdaten haben einen bestimmten Wissensstand. Informationen nach diesem Datum sind dem Modell nicht bekannt. Für aktuelle Informationen nutzen Sie spezialisierte Agenten wie GPT-4.1 Web Search oder GPT-5-mini Web Search. Siehe Modellauswahl & Optimierung.
Faktenwissen und Quellenangaben KI-Modelle können Inhalte generieren, die wie verlässliche Fakten erscheinen, jedoch nicht immer korrekt sind. Sie sind nicht in der Lage, korrekte Quellenangaben zu machen, da sie Informationen basierend auf Trainingsdaten reproduzieren, ohne direkte Verbindung zu originären Datenquellen zu haben.
Halluzinationen Modelle können Informationen generieren, die frei erfunden, aber dennoch überzeugend sind. Diese Halluzinationen sind oft schwer von echten Daten zu unterscheiden und können Nutzer irreführen.
Reproduzierbarkeit Bei wiederholten Anfragen können unterschiedliche Antworten auf dieselbe Frage entstehen. Dies liegt an der generativen Konstruktion der Modelle, die variantenreiche Texte erzeugen soll.
Umgang mit den Einschränkungen
Die Qualität Ihrer Anfrage (Prompt) beeinflusst maßgeblich die Qualität der Antworten. Ein effektiver Prompt sollte folgende Elemente enthalten:
Klare Definition des Ziels Bestimmen Sie den Zweck der Anfrage klar und deutlich. Beispiel: „Ich bereite eine Präsentation über Klimawandel vor“ statt „Hilf mir“.
Kontext und Vorbedingung einbeziehen Geben Sie ausreichend Hintergrundinformationen. Beispiel: „Ich bin Doktorand in der Materialwissenschaft und bereite eine Vorlesung vor“ statt nur „Erkläre mir Materialwissenschaft“.
Genaue und spezifische Fragen stellen Vermeiden Sie allgemeine Formulierungen. Spezifizieren Sie genau, was Sie erfahren möchten. Beispiel: „Erkläre die Funktionsweise von Solarzellen im Kontext von Silizium-Halbleitern“ statt „Erkläre Solarzellen“.
Welche Informationen sollte ein guter Prompt enthalten?
Praktische Tipps: Viele Beispielanfragen finden Sie in Anwendungsbeispiele. Nutzen Sie die Möglichkeit, Dateien hochzuladen, um Kontext zu liefern. Siehe Erweiterte Funktionen nutzen für Details.
Ein effektiver Dialog mit KI-Modellen baut schrittweise auf und nutzt den Kontext der vorherigen Nachrichten.
Fortlaufender Dialog Bauen Sie auf früheren Antworten auf, um den Kontext zu verstärken und die Tiefe der Interaktion zu erhöhen. In LibreChat bleibt der Kontext während einer Konversation erhalten.
Beispiel für einen strukturierten Dialog
Initialer Prompt: „Ich bereite eine Vorlesung über Klimawandel vor. Bitte erkläre die wissenschaftlichen Grundlagen und Hauptauswirkungen des Klimawandels, insbesondere im Hinblick auf globale Temperaturen und Meeresspiegel.„
Nachfolgefrage basierend auf der Antwort: „Danke für die Erklärung. Könntest du nun aufzeigen, welche Rolle CO2-Emissionen speziell bei den globalen Temperaturänderungen spielen? Bitte beziehe dich dabei auf aktuelle Studien.“
Warum funktioniert dieser Ansatz?
Best Practices für Dialoge