Textumfang und Struktur
Textlänge: Was kann gekürzt werden?
Beim Überarbeiten eines Website-Textes wird für jeden Absatz geprüft, welche Information er zur Antwort beiträgt. Wiederholt ein Absatz nur eine bereits erklärte Aussage oder enthält er allgemeine Werbeversprechen, kann er gekürzt oder gestrichen werden.
Die Informationsdichte beschreibt, wie viel nützliche Information ein Text im Verhältnis zu seiner Länge enthält. Ein längerer Abschnitt kann nötig sein, um einen Ablauf, seine Voraussetzungen und mögliche Ausnahmen verständlich zu erklären. Solche Erklärungen bleiben auch beim Kürzen erhalten.
Wie Textlänge und Reihenfolge KI-Antworten beeinflussen können
Für eine Antwort verarbeitet ein Sprachmodell die Frage zusammen mit dem Text, der ihm dazu vorliegt. Bei einer KI-Suche kann dieser Text aus ausgewählten Abschnitten mehrerer Webseiten bestehen. Die Reihenfolge, in der das Modell Informationen erhält, muss deshalb nicht der Reihenfolge auf einer einzelnen Webseite entsprechen.
Was ist bei der Länge und dem Aufbau von Website-Texten wichtig?
Ein Website-Text sollte die Frage seiner Überschrift vollständig beantworten. Die kurze Antwort steht am Anfang. Ausführliche Erklärungen, Beispiele und Belege folgen in Abschnitten mit aussagekräftigen Überschriften.
Die passende Textlänge hängt davon ab, wie viel Erklärung das Thema benötigt. Unnötige Wiederholungen lassen sich kürzen. Informationen, die zum Verständnis gehören, müssen erhalten bleiben.
Textaufbau: Zusammengehörige Informationen in einem Abschnitt erklären
Überschriften müssen erkennen lassen, was im folgenden Abschnitt erklärt wird. Zusammengehörige Informationen stehen beieinander: Eine Aussage, ihre Begründung und die Bedingungen, unter denen sie gilt, gehören in denselben Abschnitt. So müssen Leser die nötigen Erklärungen nicht an verschiedenen Stellen der Seite zusammensuchen.
Bei ausführlichen Seiten kann eine kurze Zusammenfassung am Ende die wichtigsten Ergebnisse noch einmal nennen. Sie soll die Orientierung erleichtern. Ganze Absätze erneut einzufügen, verlängert den Text ohne zusätzliche Erklärung.
Die Studie „Context Length Alone Hurts LLM Performance Despite Perfect Retrieval“ untersuchte Sprachmodelle beim Beantworten von Fragen sowie bei Rechen- und Programmieraufgaben. In den Versuchen lösten die Modelle Aufgaben schlechter, wenn mehr Text vorlag. Das trat selbst dann auf, wenn die Modelle alle nötigen Informationen gefunden hatten und keine ablenkenden Inhalte vorlagen.
Die Studie „Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts“ prüfte, wie zuverlässig Sprachmodelle Fragen beantworten und gesuchte Informationen in langen Texten finden. Die benötigten Informationen wurden dafür an verschiedenen Stellen im Text platziert. Bei den untersuchten Modellen gelang die Bearbeitung häufig besser, wenn die Informationen am Anfang oder Ende standen. In der Mitte langer Texte wurden sie weniger zuverlässig genutzt.
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