Prompt: „Gib dem Modell einige Beispiele und fordere es auf, seine Denkweise zu erklären.“
FewShot ChainofThought (FewShot CoT) kombiniert das Konzept von FewShot Learning – bei dem das Modell nur einige Beispiele erhält – mit der Technik des ChainofThought Prompting, bei der das Modell seine Denkschritte offenlegt. Das Modell wird zunächst mit einigen Beispielen versorgt, die ihm helfen, die Aufgabe besser zu verstehen. Anschließend wird es aufgefordert, seinen Denkprozess oder seine Gedankengänge zu erklären, bevor es die Lösung präsentiert. Diese Methode hilft dabei, komplexe Probleme besser zu lösen, da das Modell sowohl auf den vorgegebenen Beispielen aufbaut als auch seine Schlussfolgerungen nachvollziehbar darlegt.
Diese Technik ist besonders nützlich, wenn es darum geht, Verkaufstechniken, Strategien oder Argumentationen zu entwickeln, da das Modell durch die Beispiele eine bessere Grundlage erhält und seine eigenen Überlegungen transparent macht. Der Denkprozess des Modells wird dabei strukturiert, was zu einer klareren und logischeren Lösung führt.
Praxisrelevanz:
Im Vertrieb und Marketing kann FewShot CoT helfen, strategische Verkaufsansätze zu entwickeln, indem das Modell auf Basis einiger Beispiele arbeitet und gleichzeitig seine Überlegungen offenlegt. Anwender bietet diese Technik die Möglichkeit, durch bestpractice Beispiele die Denkweise des Modells zu steuern und so bessere Verkaufsargumente oder Strategien zu entwickeln. Indem das Modell die Gedankengänge erklärt, werden die Argumente klarer, und die Kreativität des Modells wird genutzt, um individuelle Lösungen zu entwickeln.
Beispiel 1:
„Zeige dem Modell drei Beispiele für erfolgreiche Verkaufsstrategien und lasse es seine Überlegungen zu einer neuen Strategie darlegen.“
Erläuterung:
In diesem Beispiel werden dem Modell drei erfolgreiche Verkaufsstrategien gezeigt. Anschließend wird es aufgefordert, eine neue Verkaufsstrategie zu entwickeln, indem es die Gedankenschritte offenlegt, die zu der neuen Strategie führen. Diese Methode hilft dem Modell, auf Basis der vorgegebenen Beispiele eine einzigartige Strategie zu entwickeln und gleichzeitig den Denkprozess hinter der Lösung zu erläutern, was die Nachvollziehbarkeit und Kohärenz der Strategie erhöht.
Beispiel 2:
„Erstelle eine Verkaufsargumentation, nachdem du mehrere Beispiele von Verkaufsansätzen analysiert hast.“
Erläuterung:
Hier analysiert das Modell zunächst mehrere Verkaufsansätze, die als Beispiele bereitgestellt werden. Nachdem es diese Ansätze durchgegangen ist, wird es aufgefordert, eine neue Verkaufsargumentation zu erstellen, die auf den vorherigen Beispielen aufbaut. Während es die Argumentation entwickelt, erklärt das Modell seine Denkweise und wie es zu den einzelnen Argumenten gekommen ist. Dies führt zu einer strukturierteren Argumentation, die auf den Erfahrungen der Beispiele basiert und gleichzeitig neue kreative Ansätze einbringt.
Tipps für den Einsatz:
- Beispiele gezielt einsetzen:
- Wähle die Beispiele sorgfältig aus, die du dem Modell zur Verfügung stellst, um sicherzustellen, dass es auf relevante Informationen zurückgreift und die besten Praktiken in seine eigenen Überlegungen integriert.
- Den Denkprozess erklären lassen:
- Nutze FewShot CoT, wenn du möchtest, dass das Modell nicht nur eine Lösung liefert, sondern auch seinen Denkprozess offenlegt, um so den Lösungsweg besser nachvollziehen zu können.
- Komplexe Probleme in Schritten lösen:
- Diese Technik eignet sich besonders gut, wenn du möchtest, dass das Modell schrittweise und logisch an die Lösung eines komplizierten Problems herangeht. Der Einsatz von Beispielen hilft, das Modell auf die richtige Spur zu bringen, während die Erklärung der Gedankengänge die Klarheit und Logik fördert.
- Effektivität der Argumentation steigern:
- Durch das Verknüpfen von Beispielen mit der Erklärung der Denkprozesse kannst du sicherstellen, dass die Argumentationen und Strategien des Modells sowohl auf Erfahrung basieren als auch einzigartig und anpassbar sind.
Zusammenfassung der Unterschiede zu anderen Techniken:
FewShot CoT unterscheidet sich von anderen Techniken wie ZeroShot Prompting oder ChainofThought Prompting, da es sowohl Beispiele (FewShot) als auch gedankliche Erklärungen (CoT) kombiniert. Während ZeroShot Prompting ohne Beispiele auskommt und ChainofThought sich rein auf den Denkprozess konzentriert, nutzt FewShot CoT das Beste aus beiden Welten: Das Modell erhält konkrete Beispiele, die ihm helfen, eine Aufgabe besser zu verstehen, und es wird aufgefordert, seine Überlegungen zu erklären, was zu klareren und besseren Ergebnissen führt.
