Die historische Entwicklung
Früher war die Sache klar: LLMs konnten hauptsächlich Englisch verstehen und verarbeiten. Deshalb wurden System-Prompts fast ausschliesslich auf Englisch geschrieben. Die Modelle werden jedoch immer weiter entwickelt und besser im Umgang mit unterschiedlichen Sprachen.
Wichtiger Hinweis: Die Sprachfähigkeiten entwickeln sich rasant weiter. Was heute gilt, kann in wenigen Monaten bereits überholt sein.
Aktuelle Situation bei verschiedenen Modellen
Die meisten grossen Sprachmodelle wurden überwiegend auf englischen Texten trainiert. Dies kann zu Verzerrungen und Fehlern führen, besonders bei:
Kulturspezifischen Begriffen und Konzepten
Regionalen Eigenarten und Traditionen
Fachterminologie aus nicht-englischsprachigen Bereichen
Beispiel aus der Praxis: Ein deutsches Wort wie "Datenschutz" hat kulturelle und rechtliche Nuancen, die sich nicht einfach mit "data protection" übersetzen lassen
Deutsche Prompts
Deutsche prompts funktionieren mittlerweile ausgezeichnet mit modernen KI-Modellen und liefern oft präzisere Ergebnisse als übersetzte englische Versionen. Das gilt besonders für kulturspezifische Themen.
Authentischere Ergebnisse bei lokalen Themen
Keine Übersetzungsfehler oder Bedeutungsverluste
Direkter Zugang zu deutschen Fachbegriffen und Konzepten
Mehrsprachige Prompts
Auch mehrsprachige Prompts funktionieren mittlerweile sehr gut. Es wird sogar empfohlen eine gezielter Einsatz von Fachbegriffen auf verschiedenen Sprachen zu nutzen.
Gezielter Einsatz technischer Begriffe kann die Qualität deiner Ergebnisse steigern:
Deutsche Fachbegriffe für lokale Themen (z.B. "Bundesrat" statt "Federal Council")
Englische Begriffe für internationale Tech-Konzepte (z.B. "Machine Learning", "API")