Mehrturn-Verläufe und Zustand
Der Prototyp mit gut gestellten Einzelfragen überzeugt; mit echten Nutzern, die nachfragen und präzisieren, enttäuscht er. Über 200.000 simulierte Gespräche zeigen, warum: Alle getesteten führenden Modelle schnitten im Mehrturn-Betrieb um durchschnittlich 39 % schlechter ab — und nimmt ein Modell eine falsche Abzweigung, erholt es sich nicht, sondern baut darauf auf.
~25 Min · 12 Abschnitte Einführung · 9 Übungen (davon 2 Missionen)
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Das kannst du danach
- ✓Danach kannst du entscheiden, was in den Anwendungszustand gehört und was im Gesprächsverlauf bleiben darf.
- ✓Du erkennst Instruktions-Drift als Verdünnung und weißt, welche Vorgaben sich erzwingen statt erbitten lassen.
- ✓Du weißt, wann ein konsolidierter Neustart wirksamer ist als die nächste Korrektur — und wie er den Nutzer nichts kostet.
Übungen
- 1. EntscheidungWas erklärt den überproportionalen Anstieg?
- 2. EntscheidungWie deutest du die Lage?
- 3. DiagnoseDas Format, das im vierzehnten Turn zerfällt
- 4. EntscheidungWas ist die wirksamste Maßnahme im Entwurf?
- 5. EntscheidungWas ist die richtige Maßnahme?
- 6. EntscheidungWas änderst du?
- 7. EntscheidungWas ist die richtige Reaktion?
- 8. EntscheidungWie schneidest du den neuen Fallsatz zu?
- 9. MissionZustand dem richtigen Ort zuweisen
Quellen & Aktualität7 Primärquellen · zuletzt geprüft:
- 01Laban et al., LLMs Get Lost In Multi-Turn Conversation, 2025
- 02Liu et al., Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts, TACL 2024
- 03Wallace et al., The Instruction Hierarchy: Training LLMs to Prioritize Privileged Instructions, 2024
- 04Anthropic — Prompt caching: Mid-conversation system messages
- 05Anthropic — Prompt engineering overview (Erfolgskriterien und empirische Tests)
- 06Huang et al., Large Language Models Cannot Self-Correct Reasoning Yet, ICLR 2024
- 07Maynez et al., On Faithfulness and Factuality in Abstractive Summarization, ACL 2020
Verfasst von Julian Zentgraf