Spiegazione della Prompt Engineering: creazione di migliori interazioni con l'intelligenza artificiale

Man mano che gli strumenti di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT e Claude diventano più potenti e ampiamente utilizzati, la capacità di interagire con essi in modo efficace è diventata un'abilità essenziale. È qui che entra in giocola pronta ingegneria. Imparando a creare suggerimenti precisi e ben strutturati, puoi migliorare in modo significativo la qualità degli output generati dall'intelligenza artificiale, sia che si tratti di risolvere problemi, creare contenuti o rispondere a domande. In questa guida analizzeremo i fondamenti del prompt engineering, ne spiegheremo l'importanza e condivideremo tecniche pratiche per aiutarti a padroneggiare l'arte di comunicare con i modelli di intelligenza artificiale.

Sommario

• Cos'è il Prompt Engineering?
• Perché è importante il pronto intervento ingegneristico?
• Tecniche essenziali di ingegneria rapida
• Suggerimenti per creare suggerimenti efficaci
• Sfide comuni nell'ingegneria rapida
• Applicazioni del pronto ingegneria
• Strumenti e risorse per un'ingegneria tempestiva
• Il futuro dell'ingegneria rapida

Cos'è il Prompt Engineering?

Il prompt engineering è una tecnica per guidare e migliorare le risposte generate dai modelli di intelligenza artificiale, come GPT o altri modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Fondamentalmente, il prompt engineering implica la creazione di istruzioni chiare ed efficaci per aiutare il modello a comprendere meglio l'attività che si desidera che esegua. In questo modo, il prompt engineering può essere visto come un ponte tra l’intento umano e le capacità dell’intelligenza artificiale, aiutando le persone a comunicare in modo più efficace con i LLM per ottenere risultati di alta qualità, pertinenti e accurati.

Prompt ben progettati sono essenziali per sbloccare il pieno potenziale dell'intelligenza artificiale. Che tu stia cercando risposte precise, suggerimenti creativi o soluzioni passo passo, un suggerimento ben strutturato può migliorare significativamente l'utilità delle risposte del modello.

Cos'è un prompt?

Un prompt è un input di testo in linguaggio naturale che fornisci a un modello di intelligenza artificiale per specificare l'attività che desideri che venga completata. I suggerimenti possono variare da poche parole a istruzioni complesse in più passaggi che includono esempi e informazioni aggiuntive per il contesto.

Se utilizzi strumenti come Claude o ChatGPT, il messaggio è ciò che digiti nella chat. In un contesto di sviluppatore, i prompt servono come istruzioni per guidare il modello AI a rispondere alle domande degli utenti all'interno di un'applicazione.

Perché è importante il pronto intervento ingegneristico?

La progettazione tempestiva migliora l'efficacia dei LLM senza richiedere modifiche al modello sottostante o formazione aggiuntiva. Affinare il modo in cui i modelli rispondono agli input consente agli LLM di adattarsi a nuovi compiti, rendendoli più versatili ed efficienti.

Fondamentalmente, il prompt engineering è un processo iterativo che prevede la progettazione, il test e il miglioramento dei prompt fino al raggiungimento dell'output desiderato. Questo metodo aiuta ad affrontare le sfide che tradizionalmente devono affrontare i LLM. Ad esempio, sebbene questi modelli non siano intrinsecamente costruiti per il ragionamento logico, come la risoluzione di problemi di matematica, suggerimenti strutturati in più fasi possono guidarli a suddividere attività complesse in passaggi gestibili per ottenere risultati più accurati.

Una delle maggiori sfide dell’intelligenza artificiale – l’interpretabilità, spesso chiamata il problema della “scatola nera” – può essere affrontata anche con suggerimenti ben progettati. I suggerimenti della catena di pensiero (CoT), ad esempio, richiedono che i modelli mostrino il loro ragionamento passo dopo passo, rendendo i processi decisionali più trasparenti. Questa chiarezza è particolarmente vitale in settori ad alto rischio come la sanità, la finanza e il diritto, dove comprendere come un modello raggiunge la sua conclusione garantisce accuratezza, crea fiducia e supporta un processo decisionale informato.

Ampliando i limiti di ciò che i LLM possono ottenere, il prompt engineering migliora l'affidabilità, la trasparenza e l'usabilità. Trasforma i modelli di intelligenza artificiale in strumenti più efficaci e affidabili in grado di affrontare compiti sempre più complessi.

Tecniche essenziali di ingegneria rapida

Gli ingegneri tempestivi qualificati utilizzano vari metodi per ottenere risposte più sfumate e utili dai LLM. Alcune delle tecniche più comunemente utilizzate includono il suggerimento della catena di pensiero, il suggerimento a pochi colpi e il suggerimento specifico per il ruolo. Queste tecniche aiutano a guidare i LLM a produrre risultati che siano meglio adattati a compiti e contesti specifici.

Suggerimenti sulla catena del pensiero (CoT)

Il suggerimento CoT è una tecnica potente per risolvere compiti di ragionamento complessi incoraggiando i LLM a suddividere i problemi in passaggi logici più piccoli. Ad esempio, un prompt CoT potrebbe includere quanto segue:

"Spiega il tuo ragionamento passo dopo passo quando fornisci la risposta."

Esponendo il suo ragionamento, il modello ha spesso maggiori probabilità di arrivare a una risposta corretta rispetto a quando gli viene chiesto di fornire un'unica risposta senza mostrare il suo lavoro. Questo approccio è particolarmente utile per attività che coinvolgono la matematica, la logica o la risoluzione di problemi in più fasi.

Suggerimento per lo scatto zero

La richiesta zero-shot chiede al modello di completare un'attività senza fornire esempi o contesto aggiuntivo. Ad esempio, potresti istruire il modello a:

"Traduci questa email in giapponese."

In questo caso, il LLM si affida esclusivamente alla sua base di conoscenze pre-addestrata per generare una risposta. La richiesta di zero-shot è particolarmente utile per attività semplici con cui il modello ha già familiarità, poiché elimina la necessità di istruzioni o esempi dettagliati. È un modo rapido ed efficiente per sfruttare un LLM per attività comuni.

Suggerimento per pochi colpi

Il suggerimento a pochi colpi si basa sul suggerimento a colpo zero fornendo un piccolo numero di esempi (di solito da due a cinque) per guidare la risposta del modello. Questa tecnica aiuta il LLM ad adattarsi in modo più efficace a una nuova attività o formato.

Ad esempio, se desideri che un modello analizzi il sentiment delle recensioni dei prodotti, potresti includere alcuni esempi etichettati come questo:

Esempio 1: “Questo prodotto funziona perfettamente!” → Positivo Esempio 2: “Si è rotto dopo due giorni”. → Negativo

Una volta forniti i campioni, il LLM può comprendere meglio l'attività e applicare la stessa logica a nuovi input.

Suggerimenti specifici per il ruolo

I suggerimenti specifici del ruolo indicano al LLM di adottare una particolare prospettiva, tono o livello di competenza durante la risposta. Ad esempio, se stai costruendo un chatbot educativo, potresti chiedere al modello di:

“Rispondi come un paziente insegnante di scuola superiore che spiega questo concetto a un principiante.”

Questo approccio aiuta il modello a personalizzare la sua risposta a un pubblico specifico, incorporando il vocabolario, il tono e il livello di dettaglio appropriati. I prompt specifici del ruolo consentono inoltre l'inclusione di conoscenze specifiche del dominio che qualcuno in quel ruolo possiederebbe, migliorando la qualità e la pertinenza della risposta.

Tuttavia, i suggerimenti specifici del ruolo devono essere utilizzati con attenzione, poiché possono introdurre pregiudizi. La ricerca ha dimostrato, ad esempio, che chiedere a un LLM di rispondere "come un uomo" rispetto a "come una donna" può portare a differenze nei dettagli dei contenuti, come la descrizione delle auto in modo più approfondito per i personaggi maschili. La consapevolezza di questi pregiudizi è fondamentale per applicare in modo responsabile i suggerimenti specifici del ruolo.

Suggerimenti per creare suggerimenti efficaci

Per massimizzare l'efficacia delle tecniche di cui sopra, è importante creare suggerimenti con precisione e chiarezza. Ecco cinque strategie comprovate per aiutarti a progettare suggerimenti che guidino i LLM a fornire risultati di alta qualità e adeguati alle attività:

1. Sii chiaro e specifico.Definisci chiaramente ciò che stai cercando includendo dettagli come formato di output, tono, pubblico e contesto. Suddividere le istruzioni in un elenco numerato può renderle più facili da seguire per il modello.
2. Provare le variazioni.Sperimenta più versioni del tuo prompt per vedere come le piccole modifiche influenzano l'output. Il confronto dei risultati aiuta a identificare la frase più efficace.
3. Utilizza delimitatori.Struttura i tuoi prompt utilizzando tag XML (ad esempio, <esempio> e <istruzioni>) o separatori visivi come virgolette triple (“””). Ciò aiuta il modello a comprendere e distinguere le sezioni del tuo input.
4. Assegna un ruolo.Dirigere il modello ad adottare una prospettiva specifica, come un “esperto di sicurezza informatica” o un “agente amichevole dell’assistenza clienti”. Questo approccio fornisce un contesto utile e adatta il tono e la competenza della risposta.
5. Fornire esempi.Includi input e output di esempio per chiarire le tue aspettative. Gli esempi sono particolarmente efficaci per compiti che richiedono un formato, uno stile o un processo di ragionamento specifici.

Sfide comuni nell'ingegneria rapida

Quando si creano suggerimenti efficaci, è importante considerare i limiti dei LLM. Alcuni problemi di cui tenere conto quando si creano suggerimenti includono limiti di token, distorsioni dovute alla mancanza di equilibrio negli esempi e fornitura di troppe informazioni al modello.

Limiti dei gettoni

La maggior parte dei LLM impone un limite alla dimensione dell'input, che include sia il prompt che qualsiasi informazione aggiuntiva fornita al modello per il contesto, come un foglio di calcolo, un documento Word o un URL Web. Questo input viene misurato in token, unità di testo create tramite tokenizzazione. I token possono essere corti quanto un carattere o lunghi quanto una parola. Gli input più lunghi sono più costosi dal punto di vista computazionale, perché il modello deve analizzare più informazioni. Questi limiti, che vanno da poche centinaia a diverse migliaia di token, aiutano a gestire le risorse computazionali e la potenza di elaborazione.

Bias negli esempi

Nelle attività di apprendimento a poche riprese, il tipo di esempi forniti al modello da cui imparare potrebbe far sì che esso corrisponda troppo fedelmente agli esempi nella sua risposta. Ad esempio, se chiedi al modello di eseguire un'attività di classificazione del sentiment ma gli fornisci cinque esempi positivi e solo un esempio negativo da cui imparare, è molto probabile che il modello etichetti un nuovo esempio come positivo.

Sovraccarico di informazioni

Fornire troppe informazioni in un unico prompt può confondere il modello e impedirgli di identificare ciò che è più rilevante. Suggerimenti eccessivamente complessi possono far sì che il modello si concentri in modo troppo ristretto sugli esempi forniti (overfitting) e perda la sua capacità di generalizzare in modo efficace.

Applicazioni del pronto ingegneria

La progettazione tempestiva sta contribuendo a rendere i modelli di intelligenza artificiale più reattivi, adattabili e utili in un’ampia varietà di settori. Ecco come il prompt engineering sta migliorando gli strumenti di intelligenza artificiale in campi chiave:

Generazione di contenuti

Suggerimenti ben realizzati stanno rivoluzionando la creazione di contenuti consentendo la generazione di comunicazioni aziendali altamente specifiche e sensibili al contesto, come proposte, white paper, ricerche di mercato, newsletter, presentazioni ed e-mail.

Assistenza clienti

Suggerimenti migliori aiutano i chatbot del servizio clienti a fornire risposte più pertinenti, empatiche ed efficaci. Migliorando la qualità e il tono della risposta, il prompt engineering consente ai chatbot di risolvere i problemi più rapidamente e di inoltrare preoccupazioni complesse agli specialisti umani quando necessario.

Istruzione

Gli strumenti di intelligenza artificiale a volte possono avere difficoltà a valutare risposte complesse in contesti educativi. I suggerimenti CoT, tuttavia, possono aiutare i modelli di intelligenza artificiale a ragionare attraverso le risposte degli studenti per determinare se sono corrette. Quando gli studenti forniscono risposte errate, questi suggerimenti consentono all’intelligenza artificiale di identificare ragionamenti errati e offrire feedback utili e personalizzati.

Strumenti e risorse per un'ingegneria tempestiva

Sono disponibili molte risorse di facile utilizzo se desideri imparare a progettare i tuoi prompt. Ecco una raccolta di tutorial, librerie di prompt e piattaforme di test in modo da poter leggere di più, iniziare a creare e confrontare le risposte generate dai prompt.

Risorse didattiche ed esercitazioni

Se vuoi saperne di più sul prompt, ci sono molte buone risorse per comprendere l'arte e la scienza della progettazione di un prompt efficace:

• DAIR.AI: offre un tutorial gratuito sul prompt engineering
• Anthropic: fornisce un tutorial interattivo pubblico gratuito con esercizi per apprendere il prompt engineering ed esercitarsi nella creazione dei propri prompt
• Comunità Reddit: unisciti alla comunità r/promptengineering per esplorare i prompt che altri stanno scrivendo e scoprire librerie di prompt open source.
• OpenAI: condivide sei strategie per scrivere prompt migliori
• Generatore di prompt ChatGPT: utilizza lo strumento HuggingFace per generare un prompt quando non sei sicuro da dove iniziare

Librerie ed esempi di prompt

Puoi anche utilizzare suggerimenti già scritti da altri come punto di partenza. Ecco alcune librerie di prompt gratuite degli utenti di Anthropic, OpenAI, Google e GitHub:

• Libreria di prompt di Anthropic: si tratta di una libreria ricercabile di prompt ottimizzati per casi d'uso personali e aziendali.
• Prompt della coda ChatGPT: questo repository dispone di catene di prompt copia-incollabili che possono essere utilizzate per creare contesto per ChatGPT prima di chiedergli di completare un'attività. Sono inclusi suggerimenti per effettuare ricerche sulle aziende, redigere proposte di appaltatori e scrivere white paper.
• Impressionanti prompt ChatGPT: questa popolare libreria di prompt ChatGPT ha centinaia di prompt, molti dei quali iniziano con l'istruzione a ChatGPT di assumere un ruolo particolare come "marketer" o "console JavaScript".
• Awesome Claude Prompts: questa raccolta generata dagli utenti, modellata su Awesome ChatGPT Prompts, è più piccola ma contiene comunque molti modelli di prompt utili, anche per le comunicazioni aziendali.
• Google AI Studio: questa è una galleria di istruzioni suggerite per l'utilizzo con Gemini. Molti di loro si concentrano sull'estrazione di informazioni dalle immagini.
• Esempi di prompt OpenAI: si tratta di una raccolta ricercabile di esempi di prompt per attività quali traduzione, creazione di siti Web e revisione del codice.

Piattaforme di test

Una volta che hai alcuni suggerimenti che desideri provare, come testarli? Questi strumenti ti consentono di effettuare confronti affiancati di diversi suggerimenti in modo da poter valutare la loro efficacia:

• OpenAI Playground: puoi testare i prompt utilizzando diverse configurazioni del modello GPT e confrontare gli output.
• Anthropic Workbench: è possibile confrontare fianco a fianco gli output per diversi prompt e utilizzare una funzione di punteggio per quantificare le prestazioni.
• Prompt Mixer: si tratta di un'app desktop open source per macOS che consente di creare, testare e creare librerie di prompt su diversi modelli di intelligenza artificiale.

Il futuro dell'ingegneria rapida

Nei prossimi anni, il prompt engineering diventerà sempre più un compito che gli LLM svolgono insieme agli esseri umani. I ricercatori di Prompt Engineering stanno insegnando ai modelli generativi a scrivere i propri prompt. I ricercatori di Google DeepMind, ad esempio, hanno creato un approccio di “meta-prompting” chiamato Optimization by PROmpting (OPRO), in cui un LLM viene addestrato su una libreria di prompt e quindi viene chiesto di generare i propri prompt in risposta ai problemi.

I ricercatori stanno anche sviluppando modi per consentire ai LLM di confrontare e valutare l'efficacia dei suggerimenti che generano, il che ha il potenziale per dare ai LLM una maggiore autonomia nella risposta a compiti complessi.