4. Kontext statt Erinnerung: Wie LLMs durch Information gesteuert werden

Der Beitrag untersucht die zentrale Rolle des Kontexts bei der Steuerung von Large Language Models (LLMs) und wie gezielter Kontext zu besseren Ergebnissen führt. Es wird erläutert, dass bereits kleine Informationen zur gewünschten Nutzung oder Zielgruppe die Qualität der KI-Ergebnisse erheblich verbessern können. Beispielsweise kann eine KI, die weiß, dass sie eine E-Mail an einen Geschäftspartner verfassen soll, automatisch einen formelleren Tonfall wählen, während sie bei einer Nachricht an einen Freund lockerer formuliert. Der Text zeigt auf, wie dieser Ansatz beliebig verfeinert werden kann, um spezifische Anforderungen zu erfüllen, sei es im Marketing oder bei der Erstellung von Fachartikeln. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Herausforderung, zu viel Kontext zu vermeiden, da dieser die Ergebnisse verfälschen kann. Es wird diskutiert, wie moderne LLMs in der Lage sind, große Mengen an Kontext zu verarbeiten und präzise Informationen zu extrahieren. Zudem wird der unsichtbare Kontext beleuchtet, der die Antworten der KI beeinflusst, und wie Entwickler Schutzmechanismen eingebaut haben, um missbräuchliche Nutzung zu verhindern. Der Beitrag schließt mit der Erkenntnis, dass LLMs keine echte Erinnerung oder Bewusstsein besitzen, sondern lediglich die eingegebene Anfrage in Verbindung mit allen notwendigen Informationen verarbeiten.