Der Unterschied zwischen Prompts auf Englisch und anderen Sprachen: Wie Sprache die KI-Interaktion beeinflusst

Bei der Interaktion mit generativen KI-Tools wie ChatGPT, Midjourney oder DALL·E verlassen sich Nutzer oft auf KI-Prompts – kurze, beschreibende Texte, die die Ausgabe des Modells steuern.

Aber haben Sie sich jemals gefragt, wie die Sprache Ihres KI-Prompts das Ergebnis beeinflusst? Dieser Artikel untersucht, wie sich Prompts, die auf Englisch verfasst sind, von solchen unterscheiden, die in anderen Sprachen wie Spanisch, Chinesisch, Japanisch und anderen geschrieben sind. Er enthält Beispiele aus der Praxis, Best Practices und SEO-optimierte Einblicke für globale Leser, die das Prompt Engineering meistern möchten.

Warum Sprache bei KI-Prompts wichtig ist

Englisch hat sich zur De-facto-Sprache für die Interaktion mit großen Sprachmodellen (LLMs) entwickelt, ist aber nicht die einzige Option. Während die meisten fortschrittlichen KI-Modelle hauptsächlich mit englischen Datensätzen trainiert werden, sind viele bis zu einem gewissen Grad mehrsprachig. Die Leistung, Genauigkeit und Nuance der KI-Ausgabe kann jedoch je nach der im Prompt verwendeten Sprache erheblich variieren.

Mehrsprachige LLM-Leistung

Ein vergleichendes Diagramm, das die Leistung mehrsprachiger Modelle bei Übersetzungs- und Denkaufgaben zeigt.

Keyword-Fokus

KI-Prompts auf Englisch vs. anderen Sprachen
mehrsprachige KI-Interaktion
Prompt Engineering nach Sprache
Best Practices für das Schreiben von Prompts in verschiedenen Sprachen

Wie KI-Modelle trainiert werden

Die meisten Basismodelle wie GPT, PaLM oder Claude werden mit großen Korpora trainiert, die hauptsächlich auf Englisch sind. Eine Studie von Hugging Face aus dem Jahr 2023 zeigte, dass über 60 % der Vortrainingsdaten für gängige LLMs auf Englisch sind, während andere Sprachen wie Chinesisch (7 %), Deutsch (4 %) und Spanisch (3 %) weit dahinter liegen.

Diese Trainingsverzerrung erklärt, warum englische Prompts oft bessere, nuanciertere und schnellere Ergebnisse liefern.

Englische Prompts: Reichhaltig, informativ, Standard

Da ein Großteil der beim Modelltraining verwendeten Daten auf Englisch ist, sind englische Prompts unsere bevorzugte Sprache für die Kommunikation mit dem Modell.

Vorteile

Reichhaltige Abdeckung von Trainingsdaten
Besseres Verständnis von Redewendungen und kulturellen Bezügen
Reaktionsfreudiger auf detaillierte Anweisungen

Beispiel

Prompt (Englisch): "Write a persuasive product description for a new AI-powered writing tool targeting marketing teams."

Ergebnis: Klarer, fließender und überzeugender Inhalt mit Geschäftston.

Nicht-englische Prompts: Was ändert sich?

Spanisch, Französisch und Deutsch

Diese europäischen Sprachen schneiden aufgrund der sprachlichen Ähnlichkeit und der relativ starken Trainingspräsenz recht gut ab.

Spanisch: Gut für informelle Prompts und Storytelling
Deutsch: Strukturierte und logische Ergebnisse
Französisch: Manchmal übermäßig wortreich

Beispielvergleich

Prompt (Spanisch): "Escribe una descripción persuasiva de un nuevo software de escritura con inteligencia artificial para equipos de marketing."

Führt oft zu etwas allgemeineren und weniger prägnanten Inhalten im Vergleich zum englischen Pendant.

Chinesisch und Japanisch

Diese Sprachen stellen aufgrund der sprachlichen Struktur und der zeichenbasierten Schriftsysteme größere Herausforderungen dar.

Chinesisch: Ergebnisse können an Sprachgewandtheit mangeln oder Übersetzungsartefakte enthalten
Japanisch: Kann Nuancen vereinfachen oder falsch interpretieren

Kulturelle und semantische Auswirkungen

Verschiedene Sprachen spiegeln kulturelle Unterschiede in verschiedenen Regionen wider, was sich direkt auf die Art und Weise des Sprachausdrucks auswirkt. So sind beispielsweise japanische Prompts oft indirekter und höflicher, während Englisch Klarheit und Direktheit bevorzugt. Dies kann beeinflussen, wie effektiv eine KI die Absicht hinter einem Prompt versteht.

Strategien zur Verbesserung nicht-englischer Prompts

Wenn möglich, Englisch verwenden: Ins Englische übersetzen, die KI prompten, dann die Ausgabe übersetzen.
Syntax vereinfachen: Verwenden Sie kurze, klare Sätze, um Mehrdeutigkeiten zu reduzieren.
Beispiele liefern: Das Einbeziehen von Beispielen hilft Modellen, den Kontext zu verstehen.
Rückübersetzen: Übersetzen Sie Ihren Prompt ins Englische, überprüfen Sie seine Bedeutung und überarbeiten Sie ihn bei Bedarf.

Gemischtsprachige Prompts: Das Beste aus beiden Welten?

Einige Benutzer experimentieren mit der Vermischung von Englisch und ihrer Muttersprache innerhalb eines einzigen Prompts. Dies kann die Klarheit erhöhen, aber auch Modelle verwirren, die nicht für Code-Switching trainiert sind.

Beispiel

"请用中文写一段产品介绍，参考如下英文语气：'Elevate your writing game with our AI-powered assistant.'"

Dieser Ansatz funktioniert möglicherweise am besten mit zweisprachigen Modellen wie GPT-4.

Auswirkungen auf SEO und globale Kommunikation

Das Verständnis, wie Sprache die Prompt-Effektivität beeinflusst, kann SEO-Autoren, Content-Erstellern und KI-Marketingspezialisten helfen.

Verwenden Sie Englisch, um die anfängliche Ausgabe zu optimieren
Lokalisieren Sie Inhalte, nachdem Sie qualitativ hochwertige englische Ergebnisse erhalten haben
Testen Sie Prompts in mehreren Sprachen für einen A/B-Vergleich

Tipps zur Modellauswahl

Da das große Sprachmodell von der Sprache der Trainingsdaten beeinflusst wird, können wir das große Vorhersagemodell entsprechend unseren Bedürfnissen auswählen, wenn wir Inhalte erstellen oder automatisierte Aufgaben ausführen. Wenn wir beispielsweise Artikel mit chinesischen Inhalten generieren möchten, können wir chinesische Modelle wie DeepSeek wählen, und wenn wir englische Inhalte erstellen möchten, können wir Modelle wie ChatGPT und Gemini wählen.

Fazit: Ein Prompt passt nicht für alle

Ihre Sprachwahl beeinflusst nicht nur die Leistung der KI, sondern auch den Ton, die Relevanz und die Qualität der Ausgabe. Für beste Ergebnisse passen Sie Ihre Prompts an die Stärken des Modells an und erwägen Sie, auf Englisch zu beginnen, bevor Sie lokalisieren.

Veröffentlicht von Global AI Insights