Text2smap - lernt die KI aus den vorherigen smaps? "Verschlimmbesserung" durch Wiederholungen?

[Bülent Erbas]

Hallo zusammen,

wie arbeitet die KI im Hintergrund? Wird der Prompt jedes mal neu interpretiert oder greift die KI sich vorhandene Daten und "überarbeitet" diese?

Ich habe den gleichen, unveränderten Prompt 3x hintereinander laufen lassen.
"Kundendetails aufnehmen: Vorname, Nachname, Geburtstag, Geschlecht, Adresse, Telefonnummer, E-mail. Anfrage für ein Aufnahme Gespräch mit Datum und Uhrzeit. Nach diesen Eingaben wird die Anfrage abgeschickt und der Kunde bekommt eine Bestätigung E-mail oder SMS." (Prompt aus dem Marketplace)

Die Ergebnisse sind sehr interessant:

1. Lauf (13 Bausteine): entspricht dem o.a. Prompt.

2. Lauf (15 Bausteine): Bausteine werden leicht verändert dargestellt - im 2./3. Abschnitt

3. Lauf (12 Bausteine): schon deutlich weit weg vom Prompt - größere Veränderungen im 2. Abschnitt

 

 

[HK alias Holger]

Nein das Model hat kein Gedächtnis. Die Ergebnisse variieren von Lauf zu Lauf. Das ist so gewollt. D.h. man kann durchaus mit dem gleichen Prompt unterschiedliche Ergebnisse erhalten. 

Und da wir hier noch mit einer Preview arbeiten, ist das Ergebniss manchmal auch von der Laune des Models abhängig 😉

[Bülent Erbas]

@HK alias Holger
Ich würde das Thema gerne erneut aufgreifen. Das es in den Labs so gewollt ist, habe ich verstanden.

Die Ergebnisse mit der freigegebenen KI (Plattform) variieren auch sehr von Lauf zu Lauf. Daher vermute ich, dass an der Stelle keine Anpassungen vorgenommen wurden.

Wie qualifiziere ich die "beste" smap für meine Anforderung?
Nehme ich das erstbeste Ergebnis oder versuche es weiter?
Wird die KI aus meinen Prompts "lernen" um zukünftig treffsichere smaps zu erstellen?

 

Für den Anfang wäre evtl. eine "History" nicht verkehrt, um die Ergebnisse der vorherigen Läufe zu vergleichen und eines dann als "die beste" smap auszuwählen.
 

Hier würden mich eure weiteren Ideen und Entwicklungen sehr interessieren.

Dankeschön!

 

Bearbeitet 15. August 2023 von Bülent Erbas

[HK alias Holger]

"Die Ergebnisse mit der freigegebenen KI (Plattform) variieren auch sehr von Lauf zu Lauf. Daher vermute ich, dass an der Stelle keine Anpassungen vorgenommen wurden."

Ja der Trial bzw. Beta Status im Produkt stellt aktuell nur einen Teil der Leistungsfähigkeit in smapLabs dar. Es wird aber nach und nach weiterentwickelt und bald auch ähnlich arbeiten.. 

Das qualifizieren ist subjektiv und bedarf auch etwas Sachkenntnis vom Creator. Das gleiche gilt für die zweite Frage. Wenn eine fehlerfreie smap entsteht und diese den Zweck erfüllt, warum weiter versuchen?

"Wird die KI aus meinen Prompts "lernen" um zukünftig treffsichere smaps zu erstellen?"

Aktuell ist das nicht absehbar, da die Models dahinter relativ "statisch" sind. Es gibt aber durchaus verwandte Themen, die den smapifier auch beim "Anlernen" deutlich verbessern werden. Ins Detail gehen ist hier aber schwierig..

[Bülent Erbas]

vor 2 Stunden schrieb HK alias Holger:

Das qualifizieren ist subjektiv und bedarf auch etwas Sachkenntnis vom Creator. Das gleiche gilt für die zweite Frage. Wenn eine fehlerfreie smap entsteht und diese den Zweck erfüllt, warum weiter versuchen?

Danke für deine Rückmeldung @HK alias Holger

Im Grunde genommen stimmt das schon was du schreibst.
Man muss wahrscheinlich ein Gefühl dafür entwickeln, wann man einen Prompt verfeinern  oder einen bestehenden Prompt wiederholen muss um einen fehlerfreien smap zu erhalten.