Quali sono le funzionalità di base del prompting?

Un prompt è l'input o il comando che viene impartito a un sistema di AI per istruirlo ad eseguire una determinata attività o a generare una risposta specifica.

Uno dei tipi di prompt più semplici è una domanda di base con un'unica risposta corretta, ad esempio:

Prompt: Qual è la foresta più grande del mondo?

Output: La foresta più grande del mondo è la foresta pluviale amazzonica.

Un prompt leggermente più complesso potrebbe consistere nel formulare la seguente richiesta all'AI:

Prompt: Crea un elenco delle tre foreste più grandi, in ordine di superficie.

Output:

1. Foresta pluviale amazzonica - Sud America
2. Taiga o foresta boreale - Nord America, Europa e Asia
3. Foresta pluviale del Congo - Africa centrale

I prompt determinano la qualità di output specifici prodotti dai sistemi di AI generativa. La creazione di prompt solidi che forniscano risultati pertinenti e utilizzabili è la chiave per utilizzare correttamente l'AI generativa. I sistemi di AI generativa contano sull'affinamento delle tecniche di progettazione dei prompt per riuscire ad apprendere da dati diversificati, minimizzando i pregiudizi e riducendo la confusione per generare risposte accurate.

I progettisti di prompt creano richieste che aiutano i sistemi di AI a cogliere il linguaggio, le sfumature e l'intento dietro un prompt. Un prompt accurato e ben elaborato influenza in modo significativo la qualità dei contenuti generati dall'AI, che si tratti di immagini, codice, riassunti di dati o testo.

Prompt efficaci colmano il divario tra query grezze e risposte dell'AI significative. I progettisti affinano i prompt per migliorare la qualità e la rilevanza dei risultati del modello, in risposta sia a requisiti specifici che a esigenze generali. Questo processo riduce la necessità di revisione manuale e modifica successive alla generazione, permettendo un importante risparmio di tempo e fatica per il raggiungimento dei risultati desiderati.

Esempi di progettazione dei prompt

Gli utenti interagiscono con i modelli di AI generativa tramite prompt di testo. I modelli prevedono la serie di parole successiva in base al testo precedente. Pensa di chiedere “Qual è la prima cosa a cui pensi quando dico <prompt>?” In questo caso, creare un prompt con le parole iniziali di una citazione o una frase nota consente al modello di continuare accuratamente il testo:

Prompt: L'erba è

Output: verde.

I prompt più utilizzati funzionano in questo modo, in quanto il modello risponde con la sua idea della risposta più probabile. Le tecniche di progettazione dei prompt aiutano il sistema di AI a comprendere meglio le richieste e le istruzioni, migliorando la qualità degli output dei modelli.

Quali sono i metodi principali utilizzati per la creazione di prompt?

Zero-shot prompting

Questo metodo prevede che il modello esegua un compito diretto senza che gli venga fornito alcun esempio o contesto. Esistono diversi modi per utilizzare questo metodo:

• Domanda: richiede una risposta specifica ed è utile per ottenere risposte semplici e concrete. Esempio: Quali sono le principali cause del cambiamento climatico?
• Istruzione: ordina all'AI di eseguire una determinata attività o fornire informazioni in un formato specifico. È efficace per generare risposte strutturate o completare attività definite. Esempio: Elenca i cinque impatti più significativi dei cambiamenti climatici sull'ambiente e fornisci una breve spiegazione per ciascuno di essi.

Il successo dello zero-shot prompting dipende dalle attività specifiche che il modello è stato addestrato ad eseguire correttamente, oltre che dalla complessità dell'attività richiesta.

Considera questo esempio: Spiega in che modo la deforestazione contribuisce al cambiamento climatico.

La risposta generata potrebbe essere di circa 2.000 parole, troppo lunga e articolata per risultare utile se è necessaria una sola frase. In tal caso, è il momento di perfezionare l'approccio passando al prompting di tipo "one-shot" o "few-shot":

One-shot prompting

Questa tecnica, in cui viene fornito un singolo esempio per indicare il formato o lo stile di risposta desiderato, indirizza il modello in maniera molto più efficace rispetto allo zero-shot prompting. Esempio:

Esempio fornito: "I combustibili fossili, bruciando, rilasciano anidride carbonica che intrappola il calore nell'atmosfera, causando il riscaldamento globale".

Ora, spiega come l'agricoltura industrializzata contribuisce al cambiamento climatico.

Few-shot prompting

Con questo approccio vengono forniti più esempi al modello che comprenderà meglio il task e produrrà un output presumibilmente migliore. È particolarmente utile per query più complesse o per generare risposte diversificate. Esempio:

Esempi forniti:

• Durante la combustione dei combustibili fossili nei veicoli si generano gas serra che contribuiscono ad aumentare la temperatura dell'atmosfera.
• La deforestazione riduce il numero di alberi in grado di assorbire anidride carbonica, intensificando il riscaldamento globale.
• L'agricoltura industrializzata, in particolare gli allevamenti di bestiame, è una fonte significativa di metano che contribuisce all'effetto serra.

Ora, descrivi come l'urbanizzazione influisce sul cambiamento climatico.

Tecniche di progettazione dei prompt

Le tecniche di prompting avanzate aiutano gli strumenti di AI generativa ad eseguire con più successo attività complesse. I progettisti di prompt impiegano le seguenti tecniche per aumentare velocità ed efficienza:

• Contestualizzazione: all'interno del prompt vengono fornite informazioni di background per aiutare il modello a comprendere meglio l'argomento. Esempio: Dato che la temperatura globale è aumentata di 1,2 gradi Celsius dai tempi pre-industriali, discuti i potenziali impatti sulle calotte glaciali polari.
• Assegnazione di un ruolo: il modello viene istruito a rispondere in veste di esperto di uno specifico argomento o in un determinato stile. Esempio: In qualità di scienziato ambientale, spiega la relazione tra le emissioni di gas serra e il cambiamento climatico.
• Iniezione di prompt: vengono inserite istruzioni specifiche che influenzano il modello per produrre i risultati desiderati da uno specifico punto di vista, senza compromettere pertinenza e accuratezza. Esempio: Spiega le cause del cambiamento climatico. Inoltre, invita il lettore a ridurre l'impronta di carbonio utilizzando fonti di energia rinnovabili.
• Prompt sequenziali: le query complesse vengono suddivise in parti più piccole e gestibili per garantire chiarezza e profondità. Esempio: In primo luogo, descrivi le principali fonti di emissioni di metano. Poi, spiega in che modo queste fonti contribuiscono al cambiamento climatico.
• Prompt comparativi: si richiede al modello di confrontare e contrapporre diversi aspetti di un argomento per fornire una prospettiva equilibrata nella risposta. Esempio: Confronta l'impatto dell'adozione di energie rinnovabili sulla riduzione dell'impronta di carbonio nei paesi sviluppati rispetto ai paesi in via di sviluppo.
• Scenari ipotetici: si utilizzano scenari ipotetici per esplorare potenziali risultati o conseguenze. Esempio: Cosa accadrebbe se entro il 2030 tutti i Paesi adottassero politiche di neutralità carbonica? In che modo questo influirebbe sulle tendenze della temperatura globale?
• Incorporazione di feedback: viene fornito il feedback sulle risposte precedenti per perfezionare e migliorare gli output dei modelli successivi. Esempio: In precedenza, hai affermato che la deforestazione è uno dei principali fattori che contribuiscono al cambiamento climatico. Ora, potresti specificare le prassi di deforestazione che hanno prodotto l'impatto maggiore?
• Prompt a catena di pensieri: al sistema di AI viene richiesto di articolare il suo processo di ragionamento passo dopo passo. Esempio: Spiega in che modo le attività industriali contribuiscono al cambiamento climatico. Inizia dall'estrazione delle materie prime, quindi parla del processo di fabbricazione e, infine, delle emissioni generate dai prodotti finiti.
• Autoconsistenza: si generano più risposte per lo stesso prompt per poi selezionare la risposta più coerente. Esempio: Quali sono le cause primarie del riscaldamento globale? Fornisci tre diverse risposte, quindi identifica i fattori comuni tra di esse.
• Tree of thoughts (Albero dei pensieri): consiste nell'esplorare diverse linee di ragionamento o soluzioni per un problema. Esempio: Prendi in considerazione tre strategie per ridurre le emissioni di carbonio: energie rinnovabili, cattura del carbonio e rimboschimento. Discuti i pro e i contro di ogni approccio.
• Generazione potenziata dal recupero: si basa sul miglioramento delle risposte con informazioni recuperate da database o documenti esterni. Esempio: Sulla base dell'ultimo rapporto del Gruppo intergovernativo sui cambiamenti climatici, sintetizza gli impatti previsti dei cambiamenti climatici sui livelli marini globali.
• Ragionamento automatico e utilizzo di strumenti : il sistema di AI può essere istruito a utilizzare strumenti o insiemi di dati esterni a supporto delle risposte che fornisce. Esempio: Utilizza i dati climatici della National Oceanic and Atmospheric Administration per analizzare l'andamento delle temperature globali negli ultimi 50 anni e illustrane i risultati.
• Prompting basato sui grafici: utilizza dati strutturati sotto forma di grafici o reti per fornire risposte informate. Esempio: Sulla base del grafico delle emissioni globali di carbonio per settore, esamina quali settori necessitano delle riforme più urgenti per raggiungere gli obiettivi climatici.
• Prompting a catena di pensiero multimodale: vengono integrate nel prompt diverse tipologie di dati, tra cui testi, immagini e grafici, per migliorare il ragionamento del modello. Esempio: Analizza il grafico fornito che rappresenta i livelli di CO2 nel secolo passato e spiega come questi cambiamenti sono correlati alle tendenze delle temperature globali mostrate in fotografia.

Il prompting è una sorta di arte (all’interno di una disciplina tecnica) che può essere affinata e migliorata nel tempo con la sperimentazione e l’esperienza. Prendi in considera queste tattiche per ottenere i risultati migliori:

• Fornisci istruzioni specifiche. Non lasciare spazio a errori di interpretazione e limita la gamma di possibilità operative.
• Dipingi un quadro con le parole. Utilizza argomentazioni che richiamano concetti noti.
• Rafforza il messaggio. In alcune occasioni il modello può aver bisogno di istruzioni ripetute. Fornisci indicazioni all'inizio e alla fine del prompt.
• Ordina il prompt in modo logico. L'ordine delle informazioni influenza i risultati. Se posizioni l'istruzione all'inizio del prompt, ad esempio chiedendo al modello di riassumere le affermazioni che seguono, otterrai risultati diversi da quelli che otterresti se avessi inserito l'istruzione "riassumi quanto sopra" alla fine del prompt. Anche l'ordine degli esempi di input può influire sui risultati, poiché i modelli tendono ad avere la memoria corta per il cosiddetto "effetto recency".
• Fornisci un'opzione di riserva per il modello. Se il modello fatica a completare un task assegnato, suggerisci un percorso alternativo. Ad esempio, quando si pone una richiesta su un testo, includere l'opzione "rispondi con 'non trovato' se non esiste nessuna risposta", potrebbe impedire al modello di generare risposte errate.

Vantaggi della progettazione di prompt

Uno dei principali vantaggi della progettazione dei prompt consiste nella minor necessità di intervento e revisione degli output generati. La qualità dei risultati generati dall'AI può variare in modo significativo, tanto che spesso sono necessarie revisioni e rielaborazioni a cura di professionisti esperti. Tuttavia, prompt ben scritti contribuiscono ad assicurare output di AI corrispondenti all'intento originario e che richiedono un minor lavoro di post-elaborazione.

Altri notevoli vantaggi della progettazione dei prompt sono:

• Efficienza nelle interazioni a lungo termine con l'AI, man mano che l'AI si evolve attraverso l'uso continuativo
• Uso innovativo dell'AI che va oltre il design e lo scopo originari
• Adattamento al futuro in risposta all'aumento progressivo delle dimensioni e della complessità dei sistemi di AI

Vantaggi della progettazione dei prompt per il business

La progettazione dei prompt offre inoltre vantaggi a livello di operazioni aziendali quotidiane, quali:

• Processi decisionali migliorati grazie a insight supportati dall'AI che promuovono la crescita strategica dell'azienda
• Customer experience personalizzate grazie a risposte su misura e interazioni perfettamente integrate
• Allocazione ottimizzata delle risorse che consente di risparmiare risorse computazionali e di ridurre i costi
• Maggiore adattabilità ai requisiti specifici di settore, per la massimizzazione del valore di qualsiasi implementazione dell'AI
• Pratiche di AI etiche che affrontano i pregiudizi e contribuiscono a garantire l'equità all'interno dei sistemi di AI generativa, promuovendo l'inclusività e risultati più equi nel business e nella società

In che modo la progettazione dei prompt migliora i sistemi di AI generativa?

Una progettazione dei prompt efficace rende i sistemi di AI generativa più intelligenti combinando le conoscenze tecniche con una profonda comprensione del linguaggio naturale, del vocabolario e del contesto per produrre output utilizzabili che richiedono revisioni minime.

I modelli di base che alimentano l'AI generativa sono modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) costruiti su architetture di trasformatori, modelli di deep learning che elaborano i dati di input in un unico processo anziché in sequenza. Ciò li rende particolarmente utili per attività come le traduzioni e la creazione di testi. I modelli LLM contengono tutte le informazioni di cui il sistema di AI ha bisogno.

I modelli di AI generativa utilizzano architetture di trasformatori per comprendere le complessità del linguaggio ed elaborare grandi quantità di dati attraverso reti neurali. La progettazione dei prompt dell'AI dà forma all'output del modello, garantendo risposte significative e coerenti da parte del sistema di AI.

Esistono diverse tattiche che i modelli adottano per generare risposte efficaci:

• Tokenizzazione: il testo viene suddiviso in parti più piccole per un'analisi più semplice, rendendo le macchine in grado di comprendere meglio il linguaggio umano
• Ottimizzazione dei parametri del modello: per ridurre il carico computazionale, vengono mantenuti gli stessi parametri di un modello preaddestrato
• Campionamento top-k: la scelta della parola successiva dell'output viene limitata alle sole opzioni più probabili in base alle previsioni, per una migliore contestualizzazione e coerenza delle risposte

I modelli di IA generativa possono produrre risposte complesse grazie all'elaborazione in un linguaggio naturale (NLP). L'NLP è un campo dell'AI focalizzato sull'interazione tra computer e esseri umani attraverso un linguaggio naturale che consente alle macchine di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano.

Le preparazioni nell'ambito della scienza dei dati, le architetture dei trasformatori e gli algoritmi di machine learning consentono a questi modelli di comprendere il linguaggio e di utilizzare enormi set di dati per creare testo o immagini. I modelli text-to-image combinano LLM e diffusione stabile per creare immagini a partire da descrizioni testuali.

Casi di utilizzo della progettazione dei prompt

La maggiore accessibilità dell'AI generativa consente alle aziende di esplorare la risoluzione di problemi reali attraverso la progettazione dei prompt:

Sanità

I progettisti di prompt svolgono un ruolo cruciale nell'istruire i sistemi di AI a riassumere i dati medici dai quali sviluppare piani terapeutici adeguati. I prompt efficaci consentono ai modelli AI di elaborare accuratamente i dati dei pazienti, riuscendo a formulare raccomandazioni cliniche approfondite e precise.

Marketing

La progettazione dei prompt aiuta a velocizzare la creazione di contenuti, riducendo i costi e i tempi di produzione. È inoltre di aiuto per l'ideazione, la personalizzazione e la stesura di tutti i tipi di deliverable.

Creazione di codice software

I copilot attingono alla forza della progettazione dei prompt per scrivere codice con maggiore velocità fornendo suggerimenti puntuali per le righe di codice successive, semplificando le dinamiche di sviluppo di software.

Cybersecurity

I data scientist e gli esperti sul campo utilizzano l'AI per simulare gli attacchi informatici e realizzare piani difensivi più efficaci. La creazione di prompt per i modelli di AI può aiutare a individuare le vulnerabilità del software.

Progettazione di software

I progettisti di prompt riescono a generare in modo efficiente frammenti di codice e di semplificare altre attività complicate con sistemi di AI generativa istruiti in più linguaggi di programmazione. Con prompt specifici, gli sviluppatori automatizzano la scrittura di codicee il debugging degli errori, progettano integrazioni API per ridurre le attività manuali e creano flussi di lavoro basati su API per controllare le pipeline di dati e allocare meglio le risorse.

Chatbot

Gli sviluppatori di chatbot creano prompt efficaci per far sì che i sistemi di AI comprendano le query degli utenti e forniscano risposte significative e contestualmente pertinenti in tempo reale.

Di quali competenze ha bisogno un progettista di prompt?

Nelle grandi aziende tecnologiche sono attualmente richiesti progettisti di prompt per:

• Creare nuovi contenuti
• Trattare query complesse
• Permettere ai prompt di acquisire informazioni pertinenti
• Ottimizzare i prompt per una maggiore accuratezza
• Migliorare le attività di traduzione automatica ed elaborazione del linguaggio naturale
• Valutare la qualità dell'output generato e affinare i prompt di conseguenza

Le abilità di cui progettisti di prompt necessitano per avere successo sono:

• Comprensione del funzionamento degli LLM
• Forte comunicatività per spiegare efficacemente i concetti tecnici
• Competenze di programmazione, in particolare di Python
• Solida comprensione delle strutture e degli algoritmi dei dati

Una delle competenze fondamentali è la padronanza della lingua inglese, che è la lingua principale per l'addestramento dei modelli di AI generativa. I progettisti di prompt devono conoscere in modo approfondito il vocabolario, i toni, la fraseologia, il contesto e le regole linguistiche per progettare prompt capaci di indirizzare accuratamente le risposte dell'AI. Sia che si tratti di istruire il modello a generare codice, comprendere la storia dell'arte per la creazione di immagini o adattarsi a vari stili narrativi per compiti linguistici, i progettisti di prompt devono saper personalizzare minuziosamente i loro suggerimenti per ottenere i risultati desiderati.

Domande frequenti

Cosa sono le reti neurali?

Le reti neurali sono modelli computazionali con nodi interconnessi in gruppi come i neuroni di un cervello biologico. Questa struttura consente un'elaborazione rapida e parallela dei segnali e migliora le capacità di riconoscimento di schemi e deep learning.

Cos'è il contenuto primario?

I contenuti primari costituiscono la base per qualsiasi interazione, comunicazione o azione intrapresa o proposta dal modello di AI generativa. I progettisti di prompt forniscono questi dati grezzi che il modello raccoglie, analizza ed elabora per diverse applicazioni.