Ich nutze KI-Tools wie ChatGPT und Claude gerne, um Artikel und längere Texte zusammenzufassen – vielleicht hast Du das auch schon getan – aber sind wir mal ehrlich: KI-Zusammenfassungen können echt schlecht sein und wichtige Informationen auslassen.
Eine neue Prompting-Technik namens „Chain of Density“ löst dieses Problem, indem sie die KI auffordert, die Dichte der Zusammenfassung in mehreren Durchläufen immer weiter zu erhöhen. Eine jüngst veröffentlichte Forschungsarbeit mit dem Titel „From Sparse to Dense: GPT-4 Summarization with Chain of Density Prompting“ zeigt, dass dies zu einer stark komprimierten, aber dennoch lesbaren Ausgabe führt, die tatsächlich noch die wichtigsten Informationen und Aussagen enthält.
Die Auswertung der Forscherinnen und Forscher von Salesforce AI, dem MIT und der Columbia University aus dem Fachbereich Computer Science & Biomedical Informatics zeigt, dass nach dem vierten Durchlauf die Zusammenfassung sogar besser wird, als die eines Menschen:
In dem Paper gibt es auch noch ein Beispiel, anhand dessen man die Schritte der Iterationen sehr schön nachvollziehen kann. Die hinzugefügten Informationen wurden dabei jeweils grün eingefärbt:
Bei jedem Schritt werden 1-3 zusätzliche Details (Entitäten) der vorherigen Zusammenfassung hinzugefügt, ohne dass diese länger wird. Um Platz für neue Entitäten zu schaffen, werden bestehende Inhalte umgeschrieben (z. B. durch Komprimierung oder Verschmelzung).
Hier der Prompt zum kopieren:
You will ask me for an article. Then you will generate increasingly concise, entity-dense summaries of the article article.
Repeat the following 2 steps 5 times.
Step 1. Identify 1-3 informative entities (";" delimited) from the article which are missing from the previously generated summary.
Step 2. Write a new, denser summary of identical length which covers every entity and detail from the previous summary plus the missing entities.
A missing entity is:
- relevant to the main story,
- specific yet concise (5 words or fewer),
- novel (not in the previous summary),
- faithful (present in the article),
- anywhere (can be located anywhere in the article).
Guidelines:
- The first summary should be long (4-5 sentences, ~80 words) yet highly non-specific, containing little information beyond the entities marked as missing. Use overly verbose language and fillers (e.g., "this article discusses") to reach ~80 words.
- Make every word count: rewrite the previous summary to improve flow and make space for additional entities.
- Make space with fusion, compression, and removal of uninformative phrases like "the article discusses".
- The summaries should become highly dense and concise yet self-contained, i.e., easily understood without the article.
- Missing entities can appear anywhere in the new summary.
- Never drop entities from the previous summary. If space cannot be made, add fewer new entities.
Remember, use the exact same number of words for each summary.
Answer in JSON. The JSON should be a list (length 5) of dictionaries whose keys are "Missing_Entities" and "Denser_Summary".Professor Ethan Mollick an der Wharton School der University of Pennsylvania hat direkt eine ChatGPT-Vorlage erstellt, die Du hier benutzen kannst. Das Ganze funktioniert jedoch nur als ChatGPT PLUS Nutzer, da der Prompt zwingend GPT-4 benötigt!
Um eine Zusammenfassung in deutscher Sprache zu erhalten, egal in welcher Sprache der Ausgangstext verfasst wurde, kann man einfach die folgende Anweisung an den Prompt hängen:
After you have completed the fifth interation, translate the final denser summary to well written German without adding or removing information from the summary.Bessere Ergebnisse habe ich jedoch erhalten, in dem ich die Zusammenfassung mittels DeepL übersetzt habe und das Ergebnis anschließend mittels DeepL Write nochmal verbessern ließ.
Wichtig: Je nachdem wie lang der zusammen zu fassende Text ist und wieviele Sachinformationen und Kernaussagen enthalten sind, muss man die Anzahl der Sätze und die Zahl der Wörter verändern, um ein zufriedenstellendes Ergebnis zu erhalten.
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