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Effektiver Prompt für Output.

alltägliches geschichte kurzefragen programmierung technik

Adrachin:

Ich beschäftige mich mit der Frage wie ich meine Prompt Inputs effektiv gestalten kann und möglichst kann und so formuliert dass der von mir gewünschte Output zurückkommt.

Gib an welche Struktur ein Prompt haben sollte um optimale Ergebnisse zu erzielen.

LiquidGPT:

Um einen effektiven Prompt zu gestalten, der den gewünschten Output liefert, gibt es einige bewährte Methoden und Strukturen, die Du berücksichtigen kannst. Hier sind die wesentlichen Aspekte, die einen gut formulierten Prompt ausmachen:

  1. Klarheit und Präzision:

    • Sei spezifisch: Ein genauer und präziser Prompt liefert in der Regel bessere Ergebnisse. Vermeide vage Formulierungen.
    • Klarer Kontext: Gib den notwendigen Kontext, damit die KI die Anfrage besser verstehen kann.

  2. Struktur des Prompts:

    • Einleitung: Beginne mit einer kurzen Erklärung oder Einleitung, die den allgemeinen Rahmen setzt.
    • Details: Gib die spezifischen Details und Anforderungen an, die Du erfüllt haben möchtest.
    • Beispiele (optional): Füge Beispiele hinzu, um zu verdeutlichen, was Du erwartest.

  3. Formulierungen und Sprache:

    • Verwende einfache und klare Sprache: Komplexe Sätze und Fachjargon können zu Missverständnissen führen.
    • Aktive Stimme: Formuliere in der aktiven Stimme, um Klarheit zu gewährleisten.

  4. Abschließende Anweisungen:

    • Erwarteter Output: Beschreibe klar, wie der Output aussehen soll (z.B. in welcher Form oder welchem Format).

Beispielstruktur eines effektiven Prompts:

Einleitung:
Beschreibe kurz den Kontext und das Ziel.

Ich arbeite an einem Projekt über die Entwicklung von Städten im Mittelalter und brauche detaillierte Informationen über eine spezifische Stadt.

Details:
Gib spezifische Anforderungen und Details an.

Bitte liefere eine umfassende Beschreibung der Geschichte von Lübeck im Mittelalter, einschließlich der folgenden Aspekte:
- Gründung und frühe Geschichte
- Wirtschaftliche Entwicklung
- Bedeutung der Hanse
- Kulturelle und religiöse Aspekte
- Wichtige Ereignisse und Persönlichkeiten

Beispiele (optional):
Falls es hilft, füge Beispiele hinzu, um das gewünschte Detailniveau oder den Stil zu veranschaulichen.

Beispiel für den gewünschten Detailgrad: „Lübeck wurde im Jahr 1143 von Adolf II. von Schauenburg gegründet. Im 13. Jahrhundert entwickelte sich die Stadt zu einem wichtigen Handelszentrum der Hanse, insbesondere durch den Export von Salz.“

Abschließende Anweisungen:
Beschreibe den gewünschten Output und etwaige spezifische Formatierungsanforderungen.

Der Text sollte in vollständigen Sätzen verfasst sein und eine Länge von etwa 500 Wörtern haben. Verwende nach Möglichkeit Unterüberschriften für die verschiedenen Abschnitte.

Zusammenfassung:

Ein effektiver Prompt sollte klar und präzise sein, alle notwendigen Details enthalten und klare Anweisungen für den erwarteten Output geben. Durch die Beachtung dieser Struktur kannst Du sicherstellen, dass die KI Deine Anfrage richtig interpretiert und die gewünschten Informationen liefert.

Adrachin:

Erlätere das.

LiquidGPT:

Aktive Stimme bedeutet, dass das Subjekt des Satzes die Handlung ausführt. Das hilft, die Sätze klar und direkt zu formulieren, was die Verständlichkeit erhöht. Hier ist eine Erläuterung und ein Vergleich zwischen aktiver und passiver Stimme:

Aktive Stimme

In der aktiven Stimme führt das Subjekt des Satzes die Handlung aus. Dies macht den Satz oft klarer und direkter.

Beispiele:

Passive Stimme

In der passiven Stimme wird die Handlung vom Objekt des Satzes empfangen. Oft wird das Subjekt, das die Handlung ausführt, weggelassen oder ans Ende des Satzes gestellt.

Beispiele:

Warum die aktive Stimme besser für Prompts ist

  1. Klarheit: Die aktive Stimme macht deutlich, wer was tut, und vermeidet Missverständnisse.
  2. Direktheit: Aktive Sätze sind oft kürzer und direkter, was die Verständlichkeit erhöht.
  3. Fokus: Die aktive Stimme lenkt den Fokus auf die handelnde Person oder das handelnde Subjekt, was in Anfragen wichtig ist, um die Verantwortung und die Handlung klar zu machen.

Beispiel für einen Prompt in aktiver Stimme

Einleitung:
Beschreibe den Kontext und das Ziel klar und prägnant.

Ich recherchiere die mittelalterliche Geschichte von Lübeck.

Details:
Gib spezifische Anforderungen an.

Bitte beschreibe die Gründung und die frühe Geschichte Lübecks. Analysiere die wirtschaftliche Entwicklung und erkläre die Bedeutung der Hanse für die Stadt. Betrachte kulturelle und religiöse Aspekte und nenne wichtige Ereignisse und Persönlichkeiten.

Beispiele (optional):
Veranschauliche den gewünschten Detailgrad.

Beispiel: „Lübeck wurde im Jahr 1143 von Adolf II. von Schauenburg gegründet. Im 13. Jahrhundert entwickelte sich die Stadt zu einem wichtigen Handelszentrum der Hanse, insbesondere durch den Export von Salz.“

Abschließende Anweisungen:
Beschreibe den gewünschten Output und etwaige Formatierungsanforderungen.

Der Text sollte in vollständigen Sätzen verfasst sein und eine Länge von etwa 500 Wörtern haben. Verwende Unterüberschriften für die verschiedenen Abschnitte.

Zusammenfassung:

Durch die Verwendung der aktiven Stimme in Deinen Prompts wird die Anfrage klarer und direkter. Das verbessert die Wahrscheinlichkeit, dass die KI Deine Anfrage richtig versteht und entsprechend antwortet.

Adrachin:

Bewerte die Qualität meiner ersten Eingabe in diesem Chat.

LiquidGPT:

Deine erste Eingabe in diesem Chat war klar und präzise formuliert. Hier ist eine detaillierte Bewertung:

Positives:

  1. Klarheit und Präzision: Deine Frage war klar und präzise formuliert. Es war deutlich, dass Du Informationen zur optimalen Gestaltung von Prompt Inputs suchst.
  2. Kontext und Ziel: Du hast den Kontext und das Ziel Deiner Frage gut beschrieben, indem Du angegeben hast, dass es um die effektive Gestaltung von Prompts geht.
  3. Detaillierte Anfrage: Du hast explizit gefragt, welche Struktur ein Prompt haben sollte, um optimale Ergebnisse zu erzielen, was eine genaue und zielgerichtete Antwort ermöglicht.

Verbesserungsmöglichkeiten:

  1. Beispiele hinzufügen: Um Deine Anfrage noch klarer zu machen, hättest Du Beispiele für typische Prompts hinzufügen können, mit denen Du arbeitest. Das hätte geholfen, spezifische Tipps für Deine Anwendungsfälle zu geben.
  2. Erwartungen an den Output: Du hättest angeben können, wie detailliert oder in welchem Format Du die Antwort erwartest, um sicherzustellen, dass die Antwort Deinen Bedürfnissen entspricht.

Bewertung:

Deine Eingabe war insgesamt von hoher Qualität. Sie war klar, präzise und gut strukturiert. Um sie noch zu verbessern, könntest Du spezifische Beispiele und detailliertere Erwartungen an den Output einfügen.

Beispiel einer leicht verbesserten Eingabe:

Ich beschäftige mich mit der Frage, wie ich meine Prompt Inputs effektiv und präzise gestalten kann, sodass der von mir gewünschte Output zurückkommt. Welche Struktur sollte ein Prompt haben, um optimale Ergebnisse zu erzielen? Hier sind einige Beispiele für Prompts, die ich oft verwende: [Beispiel 1], [Beispiel 2]. Ich erwarte eine detaillierte Antwort, die die wichtigsten Aspekte eines gut formulierten Prompts beschreibt.

Diese Anpassung würde die Anfrage noch klarer und zielgerichteter machen.

Adrachin:

Frage: ich habe ein Trainings Video angesehen in dem der Tutor angemerkt hat, dass es am beten ist sine Prompts in Englisch zu formulieren, das ChatGTP in Englischer Sprache trainiert worden ist.

Ist es richtig, dass Prompt eingaben in englischer Sprache besser verarbeitet werden können als in anderen Sprachen?

wenn ja, gibt es Abstufungen welche Sprachen besser geeignet sind als andere und was sind die Kriterien welche dazu führen dass eine Sprache besser oder weniger gut geeignet ist um guten Ergebnissen auf Prompts zu erzielen?

LiquidGPT:

Ja, es stimmt, dass Prompts in englischer Sprache tendenziell besser verarbeitet werden können, da Modelle wie ChatGPT hauptsächlich auf Englisch trainiert wurden. Hier sind einige wichtige Punkte und Kriterien, die erklären, warum das so ist, und wie es mit anderen Sprachen aussieht:

Gründe für bessere Verarbeitung von Englisch:

  1. Trainingsdatenmenge:

    • Die überwiegende Mehrheit der Trainingsdaten für Sprachmodelle wie GPT-4 ist auf Englisch. Dies liegt daran, dass es im Internet mehr englischsprachige Inhalte gibt.
    • Mehr Trainingsdaten bedeuten ein besseres Verständnis der Sprache und ihrer Nuancen.

  2. Modelloptimierung:

    • Die Optimierung und Feinabstimmung von Sprachmodellen erfolgt oft zuerst und am intensivsten auf Englisch, da es die am häufigsten verwendete Sprache ist.

Verarbeitung anderer Sprachen:

  1. Große Sprachen (z.B. Spanisch, Französisch, Deutsch):

    • Diese Sprachen werden gut unterstützt, da sie auch eine beträchtliche Menge an Trainingsdaten haben.
    • Die Qualität der Ergebnisse ist oft sehr hoch, aber möglicherweise nicht ganz so gut wie auf Englisch.

  2. Mittelgroße Sprachen (z.B. Niederländisch, Schwedisch, Türkisch):

    • Diese Sprachen sind ebenfalls gut unterstützt, aber die Ergebnisse können variieren, abhängig von der Verfügbarkeit und Qualität der Trainingsdaten.

  3. Kleinere und seltenere Sprachen:

    • Die Unterstützung kann begrenzt sein, was zu weniger präzisen oder umfassenden Antworten führen kann.
    • Die Modelle haben möglicherweise weniger Beispiele und Kontext für diese Sprachen, was zu geringerer Genauigkeit führt.

Kriterien, die die Sprachverarbeitung beeinflussen:

  1. Verfügbarkeit von Trainingsdaten:

    • Je mehr Daten in einer bestimmten Sprache verfügbar sind, desto besser kann das Modell diese Sprache verarbeiten.

  2. Qualität der Trainingsdaten:

    • Nicht nur die Menge, sondern auch die Qualität und Vielfalt der Trainingsdaten spielen eine Rolle. Hochwertige Daten mit verschiedenen Kontexten und Stilen verbessern die Sprachverarbeitung.

  3. Nutzung und Optimierung:

    • Sprachen, die häufiger verwendet und optimiert werden, liefern tendenziell bessere Ergebnisse.

Fazit:

Wenn Du die besten Ergebnisse erzielen möchtest, ist es ratsam, Prompts auf Englisch zu formulieren. Wenn das nicht möglich ist, kannst Du dennoch gute Ergebnisse in anderen großen Sprachen erwarten, wobei die Präzision etwas variieren kann.

Adrachin:

Problem: meine native Spreche ist Deutsch. In Deutsch kann ich am besten kommunizieren und auch je nach Bedarf gezielt die Art und weise der Kommunikation ändern und der situation anpassen. Kurz gesagt, mein Wortschatz ist riesig und die Variabilität hoch. Ich kann gezielt und präzise Formulieren.

Meine englisch Kenntnisse sind bestenfalls durchschnittlich und beschränken sich auf technische business englisch.

Wäre es besser für mich Prompts in meiner nativen Sprache Deutsch zu formulieren wo ich keine Einschränkungen habe oder wäre es von Vorteil die Prompts in englische zu schreiben?

Könnte es sinnvoll sein die Prompts erst ein Deutsch zu formulieren, zu übersetzen zum Beispiel mit Deeple und dann einzugeben?

LiquidGPT:

Angesichts Deiner Situation gibt es mehrere Aspekte zu berücksichtigen:

Vorteile der Verwendung von Deutsch:

  1. Präzision und Nuancen: Da Deutsch Deine Muttersprache ist, kannst Du Deine Gedanken präziser und nuancierter formulieren. Das ist besonders wichtig bei komplexen Anfragen oder spezifischen Themen.
  2. Komfort und Effizienz: Du wirst wahrscheinlich schneller und effizienter schreiben können, was die Erstellung von Prompts erleichtert.

Nachteile der Verwendung von Deutsch:

  1. Mögliche Qualitätsunterschiede: Wie zuvor erwähnt, kann die Verarbeitung von Prompts auf Englisch besser sein, da das Modell hauptsächlich auf Englisch trainiert wurde. Dies könnte zu etwas präziseren und detaillierteren Antworten führen.

Vorteile der Verwendung von Englisch:

  1. Optimierte Verarbeitung: Das Modell wurde umfangreicher auf Englisch trainiert, was oft zu präziseren Ergebnissen führt.
  2. Verfügbarkeit von Ressourcen: Es gibt mehr englischsprachige Trainingsdaten und Feinabstimmungen, was die Qualität der Antworten verbessern kann.

Strategie der Übersetzung:

  1. Verwendung von Übersetzungsdiensten: Eine praktikable Strategie könnte sein, Deine Prompts zuerst auf Deutsch zu formulieren und dann ein hochwertiges Übersetzungstool wie DeepL zu verwenden, um sie ins Englische zu übersetzen. DeepL bietet oft sehr gute Übersetzungsqualität, die nahe an menschliche Übersetzungen heranreicht.
  2. Überprüfung der Übersetzung: Überprüfe die übersetzten Prompts, um sicherzustellen, dass die Nuancen und Details erhalten geblieben sind. Dies kann helfen, die Präzision und Qualität der Ergebnisse zu maximieren.

Empfehlungen:

  1. Kombinierte Methode: Formuliere die Prompts in Deiner Muttersprache Deutsch, um die bestmögliche Klarheit und Präzision zu gewährleisten. Verwende dann ein hochwertiges Übersetzungswerkzeug, um diese Prompts ins Englische zu übersetzen. Dies könnte Dir helfen, die Vorteile beider Sprachen zu kombinieren.
  2. Test und Anpassung: Probiere beide Ansätze aus – direkt auf Deutsch und über die Übersetzung ins Englische – und vergleiche die Ergebnisse. Dadurch kannst Du feststellen, welcher Ansatz für Deine spezifischen Bedürfnisse und den gewünschten Output am besten funktioniert.

Fazit:

Es könnte sinnvoll sein, Prompts in Deiner Muttersprache Deutsch zu formulieren und sie dann zu übersetzen. Dadurch profitierst Du von Deiner umfassenden Sprachkenntnis und den Vorteilen, die englische Eingaben beim Modell haben. Experimentiere mit beiden Ansätzen, um herauszufinden, welcher für Dich die besten Ergebnisse liefert.

Adrachin:

Ist es möglich die Eingabe in Englisch zu setzen und am anzumerken dass ich die Antwort bitte in Deutsch haben möchte?

LiquidGPT:

Ja, das ist durchaus möglich und kann eine effektive Methode sein, um die Vorteile der englischen Verarbeitung zu nutzen und trotzdem die Antwort auf Deutsch zu erhalten. Du kannst Deine Eingaben auf Englisch formulieren und dann in der gleichen Eingabe anmerken, dass Du die Antwort auf Deutsch haben möchtest. Hier ein Beispiel, wie Du das machen könntest:

Beispiel-Prompt auf Englisch mit Bitte um deutsche Antwort

Can you please provide a detailed explanation of the economic development of Lübeck during the Middle Ages? Include information on its founding, trade practices, and role in the Hanseatic League. Please provide the response in German.

Strukturierter Ansatz:

  1. Formuliere Deine Anfrage auf Englisch: Dies nutzt die Stärken des Modells in der englischen Sprachverarbeitung.
  2. Füge eine klare Anweisung hinzu: Weise darauf hin, dass die Antwort auf Deutsch sein soll.

Beispiel für verschiedene Themen:

Warum dieser Ansatz funktioniert:

  1. Optimierte Verarbeitung: Deine Anfrage wird auf Englisch, der am besten unterstützten Sprache, verarbeitet.
  2. Antwort in gewünschter Sprache: Durch die klare Anweisung erhältst Du die Antwort auf Deutsch, was Dir das Verständnis erleichtert.

Fazit:

Diese Methode kombiniert die präzise Verarbeitung englischer Eingaben mit der Verständlichkeit und dem Komfort deutscher Antworten. Experimentiere mit dieser Technik, um die besten Ergebnisse für Deine spezifischen Bedürfnisse zu erzielen.

Adrachin:

Ich möchte diese Kommunikation in einer Community verlinken um den Menschen da diese Erkenntnisse verfügbar zu machen. Bizet übersetze die komplette Kommunikation von Anfang bis hierher in Englisch.

LiquidGPT:

Sure, here is the entire conversation translated into English:

User:
I am looking into how I can effectively structure my prompt inputs to get the desired output. Provide the structure a prompt should have to achieve optimal results.

ChatGPT:
To design an effective prompt that yields the desired output, there are some best practices and structures you should consider. Here are the essential aspects that make a well-formulated prompt:

  1. Clarity and Precision:

    • Be specific: A precise and clear prompt generally yields better results. Avoid vague formulations.
    • Clear Context: Provide the necessary context so that the AI can better understand the request.

  2. Structure of the Prompt:

    • Introduction: Start with a brief explanation or introduction that sets the general framework.
    • Details: Provide specific details and requirements you want to be met.
    • Examples (optional): Add examples to illustrate what you expect.

  3. Formulations and Language:

    • Use simple and clear language: Complex sentences and jargon can lead to misunderstandings.
    • Active Voice: Formulate in the active voice to ensure clarity.

  4. Final Instructions:

    • Expected Output: Clearly describe how the output should look (e.g., in what form or format).

Example Structure of an Effective Prompt:

Introduction:
Briefly describe the context and goal.

I am working on a project about the development of cities in the Middle Ages and need detailed information about a specific city.

Details:
Provide specific requirements and details.

Please provide a comprehensive description of the history of Lübeck in the Middle Ages, including the following aspects:
- Foundation and early history
- Economic development
- Significance of the Hanseatic League
- Cultural and religious aspects
- Important events and personalities

Examples (optional):
Include examples to illustrate the desired level of detail or style.

Example of the desired level of detail: “Lübeck was founded in 1143 by Adolf II of Schauenburg. In the 13th century, the city developed into an important trading center of the Hanseatic League, particularly through the export of salt.”

Final Instructions:
Describe the desired output and any specific formatting requirements.

The text should be written in complete sentences and be about 500 words long. Use subheadings for the different sections if possible.

Summary:

An effective prompt should be clear and precise, contain all necessary details, and provide clear instructions for the expected output. By following this structure, you can ensure that the AI interprets your request correctly and provides the desired information.

User:
Explain that.

ChatGPT:
Active voice means that the subject of the sentence performs the action. This helps to formulate sentences clearly and directly, increasing comprehensibility. Here is an explanation and comparison between active and passive voice:

Active Voice

In the active voice, the subject of the sentence performs the action. This often makes the sentence clearer and more direct.

Examples:

Passive Voice

In the passive voice, the action is received by the object of the sentence. Often, the subject performing the action is omitted or placed at the end of the sentence.

Examples:

Why Active Voice is Better for Prompts

  1. Clarity: Active voice makes it clear who is doing what, avoiding misunderstandings.
  2. Directness: Active sentences are often shorter and more direct, increasing comprehensibility.
  3. Focus: Active voice focuses on the acting person or subject, which is important in requests to make responsibility and action clear.

Example of a Prompt in Active Voice

Introduction:
Describe the context and goal clearly and concisely.

I am researching the medieval history of Lübeck.

Details:
Provide specific requirements.

Please describe the founding and early history of Lübeck. Analyze its economic development and explain the significance of the Hanseatic League to the city. Consider cultural and religious aspects and mention important events and personalities.

Examples (optional):
Illustrate the desired level of detail.

Example: “Lübeck was founded in 1143 by Adolf II of Schauenburg. In the 13th century, the city developed into an important trading center of the Hanseatic League, particularly through the export of salt.”

Final Instructions:
Describe the desired output and any formatting requirements.

The text should be written in complete sentences and be about 500 words long. Use subheadings for the different sections.

Summary:

By using the active voice in your prompts, the request becomes clearer and more direct. This increases the likelihood that the AI understands your request correctly and responds accordingly.

User:
Evaluate the quality of my first input in this chat.

ChatGPT:
Your first input in this chat was clear and precisely formulated. Here is a detailed evaluation:

Positives:

  1. Clarity and Precision: Your question was clear and precise. It was clear that you were seeking information on how to effectively structure prompt inputs.
  2. Context and Goal: You provided good context and clearly stated the goal of your question, focusing on effective prompt structuring.
  3. Detailed Request: You explicitly asked for the structure a prompt should have to achieve optimal results, which allowed for a precise and targeted answer.

Areas for Improvement:

  1. Adding Examples: To make your request even clearer, you could have added examples of typical prompts you work with. This would have helped to provide specific tips for your use cases.
  2. Expectations for the Output: You could have specified how detailed or in what format you expected the answer to ensure it meets your needs.

Evaluation:

Your input was of high quality overall. It was clear, precise, and well-structured. To further improve, you could include specific examples and more detailed expectations for the output.

Example of a Slightly Improved Input:

I am looking into how I can effectively structure my prompt inputs to get the desired output. What structure should a prompt have to achieve optimal results? Here are some examples of prompts I often use: [Example 1], [Example 2]. I expect a detailed answer describing the main aspects of a well-formulated prompt.

This adjustment would make the request even clearer and more targeted.

User:
I watched a training video in which the tutor noted that it is best to formulate prompts in English since ChatGPT has been trained in English. Is it true that prompt inputs in English can be processed better than in other languages? If so, are there gradations of which languages are better suited than others, and what are the criteria that lead to a language being better or less suitable for getting good results on prompts?

ChatGPT:
Yes, it is true that prompts in English tend to be better processed since models like ChatGPT are primarily trained in English. Here are some key points and criteria that explain why this is the case and how it compares to other languages:

Reasons for Better Processing in English:

  1. Amount of Training Data:

    • The majority of training data for language models like GPT-4 is in English. This is because there is more English content available on the internet.
    • More training data means a better understanding of the language and its nuances.

  2. Model Optimization:

    • The optimization and fine-tuning of language models are often done first and most extensively in English since it is the most commonly used language.

Processing Other Languages:

  1. Large Languages (e.g., Spanish, French, German):

    • These languages are well-supported because they also have a significant amount of training data.
    • The quality of results is often very high, though possibly not quite as good as in English.

  2. Medium-Sized Languages (e.g., Dutch, Swedish, Turkish):

    • These languages are also well-supported, but the results can vary depending on the availability and quality of training data.

  3. Smaller and Rarer Languages:

    • Support can be limited, leading to less precise or comprehensive answers.
    • The models may have fewer examples and context for these languages, resulting in lower accuracy.

Criteria Affecting Language Processing:

  1. Availability of Training Data:

    • The more data available in a particular language, the better the model can process that language.

  2. Quality of Training Data:

    • Not just the quantity, but also the quality and diversity of training data play a role. High-quality data with various contexts and styles improve language processing.

  3. Usage and Optimization:

    • Languages that are used and optimized more frequently tend to deliver better results.

Conclusion:

If you want the best results, it is advisable to formulate prompts in English. If that is not possible, you can still expect good results in other large languages, though precision may vary somewhat.

User:
Problem: my native language is German. In German, I can communicate best and adapt the manner of communication to the situation as needed. In short, my vocabulary

LiquidGPT:

is extensive and variability high. I can formulate precisely and accurately.

My English skills are at best average and limited to technical business English.

Would it be better for me to formulate prompts in my native language German, where I have no limitations, or would it be advantageous to write the prompts in English?

Would it be useful to first formulate the prompts in German, translate them, for example, with DeepL, and then enter them?

ChatGPT:
Given your situation, there are several aspects to consider:

Advantages of Using German:

  1. Precision and Nuances: Since German is your native language, you can express your thoughts more precisely and with greater nuance. This is particularly important for complex requests or specific topics.
  2. Comfort and Efficiency: You are likely to write more quickly and efficiently, making prompt creation easier.

Disadvantages of Using German:

  1. Possible Quality Differences: As mentioned earlier, prompts in English might be processed better because the model is primarily trained in English, potentially leading to more precise and detailed answers.

Advantages of Using English:

  1. Optimized Processing: The model has been more extensively trained and optimized in English, often leading to more accurate results.
  2. Availability of Resources: There are more English training data and fine-tunings available, which can improve the quality of responses.

Translation Strategy:

  1. Using Translation Services: A viable strategy could be to first formulate your prompts in German and then use a high-quality translation tool like DeepL to translate them into English. DeepL often provides very good translation quality, close to human translations.
  2. Reviewing the Translation: Check the translated prompts to ensure that nuances and details are preserved. This can help maximize precision and quality of the results.

Recommendations:

  1. Combined Method: Formulate the prompts in your native language German to ensure the best possible clarity and precision. Then use a high-quality translation tool to translate these prompts into English. This could help you leverage the advantages of both languages.
  2. Testing and Adjustment: Try both approaches—directly in German and through translation into English—and compare the results. This will help you determine which approach works best for your specific needs and desired output.

Conclusion:

It may be useful to formulate prompts in your native language German and then translate them. This way, you benefit from your extensive language knowledge and the advantages that English inputs have with the model. Experiment with both approaches to find out which yields the best results for you.

User:
Is it possible to enter the prompt in English and note that I would like the answer in German?

ChatGPT:
Yes, that is entirely possible and can be an effective method to leverage the benefits of English processing while still receiving the answer in German. You can formulate your inputs in English and then note within the same input that you would like the response in German. Here is an example of how you could do that:

Example Prompt in English with a Request for a German Answer

Can you please provide a detailed explanation of the economic development of Lübeck during the Middle Ages? Include information on its founding, trade practices, and role in the Hanseatic League. Please provide the response in German.

Structured Approach:

  1. Formulate Your Request in English: This leverages the strengths of the model in English language processing.
  2. Add a Clear Instruction: Specify that you want the answer in German.

Examples for Various Topics:

Why This Approach Works:

  1. Optimized Processing: Your request is processed in English, the best-supported language.
  2. Response in Desired Language: With the clear instruction, you receive the answer in German, making it easier for you to understand.

Conclusion:

This method combines the precise processing of English inputs with the comfort and understanding of German responses. Experiment with this technique to achieve the best results for your specific needs.

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