Ein Bildungsanbieter möchte, dass ein generatives KI-Modell den Stil und die Komplexität von Erklärungen je nach Altersgruppe des Fragestellers variiert. Die Anwendung liefert die Altersgruppe des Benutzers. Welcher Ansatz erreicht dies mit dem geringsten Entwicklungsaufwand?

Die Einbindung einer Rollenbeschreibung (System-Prompt oder Instruktion) in den Prompt-Kontext ist der effizienteste Ansatz. Generative KI-Modelle sind sehr gut darin, Anweisungen zu folgen und ihren Ausgabestil und ihre Komplexität basierend auf der angegebenen Rolle oder Zielgruppe anzupassen. Dies erfordert keinen zusätzlichen Trainingsaufwand und nutzt die Fähigkeiten des Modells direkt. Das Feinabstimmen des Modells mit zusätzlichen Trainingsdaten wäre ein sehr aufwändiger Prozess, der viel Zeit und Rechenressourcen erfordert. Chain-of-Thought-Reasoning hilft dem Modell, komplexe Probleme zu lösen, aber nicht primär, den Ausgabestil für verschiedene Zielgruppen anzupassen. Die Nachbearbeitung der Antwort wäre ineffizient und würde die Vorteile der direkten Generierung durch das Modell zunichtemachen.