La guida essenziale all’ingegneria delle prompt in ChatGPT

Guida essenziale alle prompt engineering in ChatGPT

Dal suo lancio, ChatGPT ha fatto scalpore nel campo dell’IA, attirando oltre 100 milioni di utenti in tempi record. Il segreto delle prestazioni impressionanti e della versatilità di ChatGPT risiede in un’arte delicatamente inserita nella sua programmazione: l’ingegneria delle prompt.

Lanciati nel 2022, DALL-E, MidJourney e StableDiffusion hanno sottolineato il potenziale innovativo dell’IA generativa. Ma è stato ChatGPT di Open AI a prendere veramente il centro della scena più avanti nel 2022. E questo slancio non mostrava segni di rallentamento.

L’annuncio di Bard di Google e la risposta di Lamma 2 di Meta a ChatGPT di OpenAI hanno amplificato significativamente l’impulso della corsa all’IA. Fornendo a questi modelli degli input, guidiamo il loro comportamento e le loro risposte. Questo ci rende tutti ingegneri delle prompt in un certo grado. L’industria tecnologica ha preso nota. I venture capitalist stanno investendo fondi in startup che si concentrano sull’ingegneria delle prompt, come Vellum AI. Inoltre, Forbes riporta che gli ingegneri delle prompt guadagnano stipendi superiori ai 300.000 dollari, indicativo di un mercato del lavoro prospero e prezioso.

In questo articolo, sveleremo il mondo dell’ingegneria delle prompt nel contesto di ChatGPT. Esploreremo i principi fondamentali, approfondiremo le tecniche e analizzeremo le loro applicazioni commerciali.

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Prima di addentrarci nell’ingegneria delle prompt, cerchiamo di capire come funziona ChatGPT e il ruolo fondamentale che l’ingegneria delle prompt svolge in questo processo. Nei prossimi articoli, discuteremo alcune di queste tecniche avanzate in modo approfondito, quindi rimanete sintonizzati!

I meccanismi dietro l’ingegneria delle prompt di ChatGPT

Il segreto del successo di ChatGPT risiede nella sua capacità di comprendere e imitare le sfumature della conversazione umana. Il modello è addestrato su una vasta gamma di testi presenti su internet, ma in modo cruciale, non conosce documenti o fonti specifiche nel suo set di addestramento, garantendo generalizzazione rispetto alla specificità. Questo approccio di addestramento consente a ChatGPT di generare risposte creative, affrontare dialoghi complessi e persino mostrare un senso dell’umorismo. Tuttavia, è importante ricordare che ChatGPT non comprende davvero né ha convinzioni; genera risposte basate sui modelli appresi durante l’addestramento.

La capacità di ChatGPT di comprendere e rispondere al linguaggio umano in modo sfumato e consapevole del contesto li rende strumenti estremamente versatili.

I meccanismi di questi modelli si basano sul concetto di ‘token’, ovvero frammenti discreti di linguaggio che possono variare da un singolo carattere a una parola intera. Questi modelli lavorano con un numero specifico di token alla volta (4096 per GPT-3.5-Turbo o 8192 o 32768 per GPT-4), prevedendo la sequenza successiva di token probabili. I modelli elaborano i token utilizzando algebra lineare complessa, prevedendo il token successivo più probabile.

Ad esempio, una semplice frase di nove parole potrebbe diventare dieci token. Anche una singola parola complessa potrebbe trasformarsi in più token, il che aiuta il modello a comprendere e generare meglio il linguaggio. Anche le lingue con strutture delle parole complesse, come il tedesco, vengono gestite tramite la tokenizzazione.

 

I modelli GPT (Generative Pre-trained Transformer) funzionano generando un token alla volta, partendo dal primo token e continuando fino all’ultimo. Dopo aver generato ogni token, il modello riconsidera l’intera sequenza e la elabora nuovamente per generare il token successivo. Questo processo iterativo continua fino a quando viene generato l’ultimo token, rendendo la generazione di testo simile a un grande ciclo for.

Ma ecco il trucco: la qualità di queste risposte dipende principalmente dalle prompt che riceve. Proprio come guidare una conversazione con un essere umano, guidare un dialogo con ChatGPT richiede un certo livello di abilità e comprensione. Ed è qui che entra in gioco l’ingegneria delle prompt.

Cos’è l’Ingegneria delle Prompt?

L’Ingegneria delle Prompt è l’arte di creare prompt/input precisi ed efficaci per guidare i modelli di IA (NLP/Vision) come ChatGPT verso la generazione di output più economici, accurati, utili e sicuri.

L’ingegneria delle prompt non è limitata solo alla generazione di testo, ma ha applicazioni estese in tutto il dominio dell’IA. Viene sempre più utilizzata in aree come i bot per l’automazione dei processi robotici, gli asset 3D, gli script, le istruzioni per i robot e altri tipi di contenuti e media digitali. Fornisce una combinazione unica di logica, programmazione, arte e, in alcuni casi, modificatori speciali.

Anche se un prompt può comprendere testo in linguaggio naturale, immagini o altri tipi di dati di input, l’output può variare significativamente tra i servizi e gli strumenti di intelligenza artificiale. Ogni strumento ha i suoi modificatori speciali che descrivono il peso delle parole, gli stili, le prospettive, il layout o altre proprietà della risposta desiderata.

Questo campo è essenziale per creare servizi alimentati dall’IA migliori e ottenere risultati superiori dagli strumenti generativi esistenti. Ad esempio, gli sviluppatori aziendali spesso utilizzano l’ingegnerizzazione delle richieste per personalizzare modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) come GPT-3 per alimentare un chatbot rivolto al cliente o gestire attività come la creazione di contratti specifici del settore.

Questo processo iterativo di perfezionamento delle richieste e misurazione delle prestazioni dell’IA è un elemento chiave che consente ai modelli di IA di generare risposte altamente mirate e utili in vari contesti.

Diventare un ingegnere di richieste

La capacità del modello GPT-4 di comprendere istruzioni complesse e risolvere problemi intricati con precisione lo rende una risorsa preziosa. Tuttavia, ci sono diversi metodi per accedere alle capacità di questo modello e comprendere questi può essere cruciale per il ruolo di un ingegnere di richieste nell’ottimizzare l’efficienza e la convenienza economica.

In sostanza, ci sono due modi per interagire con i modelli GPT come GPT-4. Un modo è tramite l’API di OpenAI, dove i costi vengono calcolati per token di input e output. In questo scenario, i costi per 1K token possono variare in base alla dimensione del contesto. Ad esempio, in un contesto di 32K più ampio, il costo potrebbe arrivare a $0.06 per token di input e $0.12 per token di output. Pertanto, quando si gestisce un alto volume di richieste, il costo dell’utilizzo può accumularsi rapidamente.

In alternativa, ChatGPT, che sfrutta il modello GPT-4, opera secondo un modello basato su abbonamento.

Un’altra attività chiave nell’ingegnerizzazione delle richieste riguarda la messa a punto dei parametri del modello. Questo processo prevede l’aggiustamento delle variabili che il modello utilizza per effettuare previsioni. Ottimizzando questi parametri, gli ingegneri di richieste possono migliorare la qualità e l’accuratezza delle risposte del modello, rendendole più pertinenti e utili dal punto di vista contestuale.

Anche se molti ingegneri di richieste provengono da un background tecnico, la natura multidisciplinare del campo lo rende accessibile a individui provenienti da diverse esperienze professionali. Sempre più scrittori, ricercatori e persino artisti stanno sfruttando le loro competenze uniche per migliorare l’efficacia dei modelli di IA. Questo cambiamento si riflette anche nel mercato del lavoro, con un numero crescente di aziende alla ricerca di ingegneri di richieste con una vasta gamma di competenze e background.

Progettazione e ingegnerizzazione delle richieste in ChatGPT

La progettazione e l’ingegnerizzazione delle richieste svolgono un ruolo critico nell’ottimizzare le prestazioni dei modelli di linguaggio e vanno oltre la semplice creazione di domande; richiedono una profonda comprensione del modello di IA e un approccio altamente iterativo e raffinato.

Progettazione delle richieste

La progettazione delle richieste, nel suo nucleo, è l’arte e la scienza di creare la richiesta perfetta per un determinato modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), come ChatGPT, per raggiungere un obiettivo chiaramente definito. È una combinazione di:

• Comprensione del LLM: Diversi modelli di linguaggio possono rispondere in modo variabile alla stessa richiesta. Inoltre, alcuni modelli di linguaggio possono avere parole chiave o trigger unici, che interpretano in modo specifico.
• Conoscenza del dominio: L’esperienza nel campo pertinente è cruciale quando si progettano le richieste. Ad esempio, generare una richiesta per inferire una diagnosi medica richiederebbe conoscenze mediche.
• Approccio iterativo e misurazione della qualità: Il processo di creazione della richiesta ideale spesso comporta tentativi ed errori. Pertanto, avere un modo per valutare la qualità dell’output oltre al solo giudizio soggettivo è fondamentale, specialmente quando si utilizza la richiesta su scala più ampia.

Ingegnerizzazione delle richieste

L’ingegnerizzazione delle richieste è un’area estesa della progettazione delle richieste che include diversi processi critici:

• Progettazione di Richieste su Ampia Scala: Questo processo include la progettazione di meta richieste (richieste che generano altre richieste) e modelli di richiesta, che sono richieste parametrate che possono essere istanziate durante l’esecuzione.
• Progettazione e integrazione di strumenti: Le richieste possono talvolta includere risultati da strumenti esterni ed è fondamentale integrare questi strumenti in modo fluido nel sistema.
• Flusso di lavoro, pianificazione e gestione delle richieste: La distribuzione di un’applicazione LLM, come un chatbot, richiede spesso la gestione di librerie di richieste, la pianificazione e la scelta delle richieste giuste e l’integrazione efficiente di vari strumenti.
• Valutazione e garanzia della qualità delle richieste: Questo aspetto include la definizione di metriche e processi per valutare le richieste sia automaticamente che con il coinvolgimento umano.
• Ottimizzazione delle richieste: Il costo e la latenza del modello di IA possono dipendere dalla scelta del modello e dalla lunghezza della richiesta (numero di token).

Sono stati sviluppati molti approcci, strumenti e framework automatizzati per la progettazione delle richieste su ampia scala. Tuttavia, è importante comprendere che nessuno di questi strumenti può sostituire la comprensione sfumata, il giudizio e l’esperienza di un ingegnere di richieste esperto.

Ingegneria delle istruzioni: Tecniche e migliori pratiche

1) Posizionamento e descrizione delle istruzioni

Posizionare le istruzioni all’inizio del prompt può influenzare significativamente la comprensione e la risposta dell’IA. Considera il compito di riassumere un testo in formato elenco puntato. Un approccio meno efficace sarebbe:

Utente: Riassumi il testo qui sotto in un elenco puntato dei punti più importanti. {input del testo qui}

D’altra parte, una tecnica più efficace potrebbe essere:

Utente: Riassumi il testo qui sotto in un elenco puntato dei punti più importanti. Testo: ““” {input del testo qui} ““”

Separando chiaramente le istruzioni dal contesto con simboli come ### o “““, il modello di IA può delineare meglio il suo compito e il testo che deve elaborare, fornendo così risposte più accurate e pertinenti.

In secondo luogo, essere specifici, descrittivi e dettagliati sul contesto, l’obiettivo atteso, la lunghezza, il formato, lo stile e così via, può migliorare significativamente la precisione delle risposte dell’IA. Supponiamo di dover generare una breve panoramica di un articolo scientifico in uno stile coinvolgente e accessibile ai non addetti ai lavori. Un’istruzione vaga come “Riassumi l’articolo scientifico” produrrebbe risultati meno efficaci rispetto a un prompt specifico e dettagliato:

Utente: Genera un breve riassunto (circa 200 parole), coinvolgente del seguente articolo scientifico. Il riassunto deve essere comprensibile per chiunque, anche senza una formazione scientifica, riflettendo accuratamente le principali scoperte dell’articolo. Articolo: ““” {testo dell’articolo scientifico qui} ““”

2) Modello di persona

Il modello di persona è una strategia che imposta l’IA per funzionare da una certa prospettiva, come un ruolo professionale o un personaggio di finzione. Questa tattica consente al modello di fornire output correlati ai ruoli specifici che la persona gestirebbe. Ad esempio, si potrebbe istruire l’IA ad agire come un esperto di cybersecurity durante una revisione del codice. Questo modello è particolarmente utile quando gli utenti hanno bisogno di assistenza ma non sono sicuri dei dettagli esatti richiesti nell’output.

Prendi ciò che segue come esempio:

Utente: “Assumi la personalità di uno storico senior specializzato nella Rivoluzione Francese. Considerando questa personalità, spiega gli eventi chiave e le ragioni che hanno portato alla caduta della monarchia francese.”

In questo scenario, ci si aspetta che l’IA risponda con un’analisi approfondita della Rivoluzione Francese, concentrandosi sulla caduta della monarchia, come farebbe uno storico.

Introduzione di nuove informazioni

ChatGPT non possiede conoscenze al di là del suo punto di riferimento di allenamento, quindi non può fornire informazioni su eventi recenti o aggiornamenti successivi al suo addestramento. Tuttavia, è possibile introdurre nuove informazioni al modello tramite i prompt.

Utente: “Cos’è la criptovaluta?” ChatGPT: “La criptovaluta è un tipo di valuta digitale o virtuale che utilizza la crittografia per la sicurezza. La criptovaluta più conosciuta è il Bitcoin.”

Ora, se aggiungiamo un po’ più di contesto al prompt, possiamo rendere la spiegazione ancora più intuitiva:

Utente: “Spiega il concetto di criptovaluta a uno studente delle scuole superiori che studia finanza digitale” ChatGPT: “Immagina di giocare a un videogioco online e ci sono soldi del gioco che puoi guadagnare per acquistare miglioramenti o nuovi personaggi. La criptovaluta è un po’ come quello, ma invece di essere limitata al gioco, puoi effettivamente usarla per acquistare beni e servizi nel mondo reale. È come una moneta digitale che nessuna banca o governo controlla.”

3) Limitazioni delle dimensioni del prompt

Comprendere il limite delle dimensioni di ChatGPT è essenziale poiché influisce direttamente sul volume e sul tipo di informazioni che possiamo inserire. I modelli di linguaggio non sono progettati per elaborare dati illimitati in una sola volta. Hanno un vincolo intrinseco sulla dimensione del prompt che possiamo creare e inserire. Questa limitazione ha profonde implicazioni per la progettazione e l’esecuzione dei prompt.

ChatGPT ha un limite di token (generalmente 2048 token), che include sia il prompt che la risposta generata. Ciò significa che i prompt lunghi possono limitare la lunghezza della risposta. Pertanto, è importante mantenere i prompt concisi ma informativi.

Nell’uso pratico, dobbiamo agire come editori, scegliendo selettivamente le informazioni più rilevanti per il compito in questione. Immagina di scrivere una tesina o un articolo con un limite di parole o pagine: non puoi semplicemente elencare fatti casuali, ma devi selezionare e strutturare attentamente le informazioni pertinenti all’argomento.

Utente: “Dato il limite di token del modello, riassumi gli eventi chiave della Seconda Guerra Mondiale in meno di 1000 parole.”

Riconoscendo i limiti del token del modello, questa istruzione guida l’IA a fornire un riassunto conciso ma completo della Seconda Guerra Mondiale.

Prompts per l’uso ripetuto: In uno scenario di conversazione, è possibile riutilizzare gli stimoli o perfezionarli in base alle risposte precedenti. Ciò crea un flusso di conversazione e mantiene il contesto nell’interazione.

4) Schema di perfezionamento delle domande

ChatGPT può anche aiutare a perfezionare le domande. Ad esempio, se si fa una domanda, può suggerire una domanda meglio formulata per ottenere risultati più accurati.

Lo schema di perfezionamento delle domande coinvolge l’LLM nel perfezionare le domande poste dall’utente. È particolarmente utile quando gli utenti non sono esperti in un determinato campo o non sono sicuri di come formulare la loro domanda.

Un esempio di istruzione potrebbe essere così:

Utente: “Ogni volta che faccio una domanda sulla scienza dei dati, suggerisci una domanda più precisa considerando gli aspetti dell’analisi statistica e chiedi se voglio procedere con la domanda perfezionata”.

In questo caso, ci si aspetta che l’IA perfezioni le domande generali degli utenti sulla scienza dei dati in domande più dettagliate considerando gli aspetti dell’analisi statistica.

5) Schema di verifica cognitiva

Lo schema di verifica cognitiva suddivide le domande complesse in domande più piccole e gestibili. Le risposte a queste domande secondarie vengono quindi combinate per fornire una risposta completa alla domanda principale. Questo approccio è utile quando le domande iniziali sono troppo generiche o quando è necessaria una maggiore chiarezza per fornire una risposta completa.

Ad esempio:

Utente: “Se faccio una domanda sul cambiamento climatico, suddividila in tre domande più piccole che ti aiuterebbero a fornire una risposta più precisa. Combinale per dare la risposta finale”.

In questo scenario, l’IA suddividerà la domanda complessa sul cambiamento climatico in tre domande più gestibili. Dopo aver ricevuto le risposte a queste domande secondarie, l’IA le combinerà per fornire una risposta più completa e precisa.

Questo schema prevede la generazione di più domande per ottenere una risposta finale più accurata. È un processo di verifica e consolidamento delle informazioni per un risultato finale robusto.

6) Approccio di istruzione in poche riprese

L’istruzione in poche riprese è un approccio potente per insegnare ai modelli di intelligenza artificiale a seguire modelli specifici o svolgere compiti. L’idea è alimentare il modello con alcuni esempi prima di fare la domanda desiderata. Ciò aiuta a impostare il comportamento desiderato e guidare le risposte del modello.

Considera uno scenario in cui un utente sta cercando di redigere un breve e coinvolgente testo di marketing per un nuovo dispositivo tecnologico:

Utente: “Ecco alcuni esempi di testi di marketing tecnologici: ‘Vivi la musica come mai prima d’ora con le nostre cuffie wireless all’avanguardia.’ ‘Cattura il tuo mondo in splendido 4K con la nostra action camera ultra-sottile.’ Dati questi esempi, redigi un testo di marketing per il nostro nuovo smartwatch potenziato da intelligenza artificiale”.

ChatGPT: “Potenzia il tuo stile di vita con il nostro smartwatch potenziato da intelligenza artificiale, il tuo compagno per la salute, la connettività e la produttività”. La caratteristica notevole dell’apprendimento in poche riprese è che non richiede una descrizione dettagliata di come eseguire il compito. Richiede invece dimostrazioni di ciò che viene fatto, il che può renderlo adatto a molte applicazioni.

Inoltre, questa tecnica si estende oltre la semplice associazione input-output. Il modello può anche imparare a gestire passaggi intermedi per raggiungere un obiettivo.

7) Schema di istruzione a catena di pensiero

Nel loro recente articolo di ricerca, “Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models”, gli autori Jason Wei e il suo team mirano a stimolare il ragionamento all’interno dei grandi modelli di linguaggio. Invece di utilizzare prompt tradizionali diretti, il team fa uso di una serie di prompt interconnessi, formando una “catena di pensiero”.

Ad esempio, un utente potrebbe essere interessato all’impatto potenziale dell’intelligenza artificiale sui mercati del lavoro:

Utente: “Potresti spiegare brevemente il concetto di intelligenza artificiale?”

ChatGPT: “L’intelligenza artificiale, o IA, si riferisce alla capacità di una macchina di imitare il comportamento intelligente umano. Si tratta di progettare macchine che possono pensare e imparare come gli esseri umani, consentendo loro di svolgere compiti come la traduzione del linguaggio, la presa di decisioni e la risoluzione dei problemi, tra gli altri”.

Utente: “In che modo l’IA sta influenzando il mercato del lavoro attuale?”

ChatGPT: “L’IA sta creando nuovi posti di lavoro e modificando la natura di quelli esistenti. Da un lato, automatizza le attività routinarie, portando alla sostituzione di alcuni posti di lavoro in determinati settori. Dall’altro lato, sta creando una domanda di ruoli che prima non esistevano, come responsabili di etica dell’IA, analisti dei dati e ingegneri di apprendimento automatico. Inoltre, l’IA può integrare i ruoli umani, consentendo alle persone di svolgere compiti in modo più efficiente e accurato”.

La sollecitazione a catena del pensiero segue una progressione di prompt correlati, mantenendo una ‘conversazione’ con il modello che lo guida verso risposte più precise e appropriate dal punto di vista contestuale.

Comprendere l’API di ChatGPT e l’Ingegneria dei Prompt dal punto di vista di uno sviluppatore

Dal punto di vista di uno sviluppatore o di un ricercatore, l’ingegneria dei prompt è un processo più complesso. Comprende la progettazione di algoritmi e tecniche per aiutare il modello di intelligenza artificiale a comprendere e rispondere ai prompt in modo più efficace. Ciò potrebbe includere strategie per gestire prompt ambigui, identificare il contesto dei prompt o concatenare i prompt per stimolare processi di pensiero più complessi nell’intelligenza artificiale.

Nella illustrazione sopra riportata, un utente interagisce con un’interfaccia di chat, alimentata da GPT-4. Il loro input viene migliorato per chiarezza e coerenza contestuale da un modulo specializzato prima di essere fornito al modello di intelligenza artificiale. Il ruolo di questo modulo è quello di affinare e migliorare l’input dell’utente per una migliore comprensione, mantenendo anche il contesto della conversazione. La risposta dell’intelligenza artificiale, creata sulla base del prompt raffinato, viene restituita all’utente tramite l’interfaccia di chat. La cronologia dell’interazione viene aggiornata in modo coerente, mantenendo il contesto conversazionale. In generale, questo diagramma illustra un flusso di conversazione dinamico tra utente e intelligenza artificiale reso possibile dalle tecniche di ingegneria dei prompt.

L’interfaccia dell’API di ChatGPT è progettata con vari iperparametri che consentono agli utenti di perfezionare le risposte dell’intelligenza artificiale ai prompt, rendendole più efficaci e versatili. Questi includono i parametri di Temperatura, Lunghezza Massima e Sequenze di Stop. Esaminiamo come funzionano e come possono essere utilizzati in contesti diversi.

1) Temperatura

Il parametro della temperatura influenza la casualità delle risposte dell’intelligenza artificiale. Una temperatura più alta, come 1.0, favorisce una produzione più casuale, risultando in risposte diverse ma potenzialmente fuori tema. Al contrario, una temperatura più bassa, come 0.2, spinge l’intelligenza artificiale a selezionare risposte più deterministiche, che possono essere vantaggiose per output focalizzati e specifici ma possono mancare di varietà.

Esempio: Se stai scrivendo una storia creativa e desideri elementi imprevedibili e fantasiosi, imposta la temperatura su un valore più alto. Un prompt potrebbe essere: “Scrivi una breve storia su un gatto che viaggia nel tempo.” Con una temperatura alta, potresti ottenere un racconto fantastico e selvaggio con colpi di scena imprevedibili.

2) Lunghezza Massima

Questo parametro controlla la lunghezza massima dei token dell’output del modello, che include sia i token dell’input del messaggio che quelli dell’output del messaggio. Impostando un limite più alto si permettono risposte più estese, mentre un limite più basso mantiene l’output breve e conciso.

Esempio: Per risposte brevi a domande di trivia come “Chi ha vinto il Premio Nobel per la Letteratura nel 2020?”, potresti voler impostare la lunghezza massima su un valore basso, assicurando che la risposta sia concisa e diretta.

3) Sequenze di Stop

Le sequenze di stop sono stringhe di testo specifiche in cui, quando il modello le incontra, smette di generare ulteriore output. Questa funzionalità può essere utile per controllare la lunghezza dell’output o istruire il modello a fermarsi in punti logici.

Esempio: Per una lettera formale, potresti utilizzare “Cordiali saluti,” come sequenza di stop per assicurarti che l’intelligenza artificiale non generi ulteriore testo oltre la corretta conclusione della lettera.

4) Top P

Il parametro ‘Top P’, noto anche come campionamento del nucleo, è un metodo che fornisce una selezione dinamica del numero di parole considerate ad ogni passaggio delle previsioni del modello. Un valore più basso, come 0.5, porta a output più sicuri e focalizzati. Un valore più alto, come 0.9, include una selezione più ampia di parole, portando a output più diversificati.

Esempio: Se stai creando un’intelligenza artificiale per scrivere poesie e vuoi che utilizzi una vasta gamma di vocabolario e frasi stilistiche, potresti impostare ‘Top P’ su un valore più alto. Un prompt potrebbe essere: “Componi una poesia sulla bellezza dell’autunno.”

5) Penalità di Frequenza

La Penalità di Frequenza controlla quanto il modello dovrebbe preferire parole meno frequenti. Una penalità più alta (fino a 1) incoraggia il modello a utilizzare parole meno comuni, mentre un valore più basso (fino a -1) incoraggia il modello a utilizzare parole più comuni.

Esempio: se stai cercando di generare una proposta commerciale e vuoi evitare gergo, potresti impostare la penalità di frequenza su un valore più basso per mantenere il linguaggio chiaro e accessibile.

6) Penalità di presenza

Il parametro Penalità di presenza influisce su quanto il modello viene penalizzato per generare nuove idee o argomenti che non erano presenti nella storia della conversazione. Valori più alti incoraggiano il modello a rimanere sui temi già menzionati, mentre valori più bassi consentono al modello di introdurre nuovi concetti più liberamente.

Esempio: per sessioni di brainstorming, potresti impostare la penalità di presenza su un valore più basso per incoraggiare una vasta gamma di idee. Potresti utilizzare un prompt come “Genera innovative strategie di marketing per una piattaforma educativa online”.

Applicazioni industriali dell’Ingegneria dei Prompt

Supporto Clienti e Generazione di FAQ

Nel mondo del supporto clienti, l’utilità dell’Ingegneria dei Prompt non può essere sottovalutata. Una delle applicazioni più innovative dell’IA in questo settore è l’avvento dei chatbot alimentati dall’IA. Ad esempio, considera una piattaforma di e-commerce come eBay. Utilizzano un sistema di chatbot avanzato che è stato ottimizzato con l’Ingegneria dei Prompt per gestire le richieste dei clienti. Il chatbot è in grado di gestire una varietà di problemi, tra cui fornire aggiornamenti sulla consegna, elaborare richieste di rimborso e rispondere a domande sulle specifiche del prodotto.

Quando un cliente chiede: “Dov’è il mio ordine?”, il chatbot IA non risponde semplicemente con un messaggio generico; invece, accede al sistema di gestione degli ordini, recupera dati in tempo reale e fornisce una risposta personalizzata come: “Il tuo ordine #1234 è attualmente in transito e dovrebbe essere consegnato entro domani sera”. Risposte personalizzate e pertinenti come queste sono il risultato diretto di prompt ben strutturati, che costituiscono il nucleo di questi intelligenti sistemi di chatbot.

Creazione di Contenuti e Marketing

Nel campo della creazione di contenuti e del marketing, l’Ingegneria dei Prompt funge da base per le innovazioni guidate dall’IA. Aziende come Grammarly utilizzano motori alimentati da IA per aiutare gli utenti nella creazione di contenuti accattivanti e grammaticalmente corretti. Queste piattaforme si basano sui prompt, guidando il modello IA a generare suggerimenti o correzioni che possono migliorare la qualità complessiva del contenuto.

Considera un utente che cerca di creare contenuti accattivanti sugli sviluppi dell’IA. Potrebbero utilizzare un prompt come: “Spiega gli ultimi avanzamenti nell’IA in modo semplice e coinvolgente per i principianti”. L’IA, sfruttando questo prompt, può redigere un pezzo conciso e di facile lettura su concetti complessi di intelligenza artificiale, colmando così la lacuna di conoscenza e stimolando l’interesse del lettore. Questo è solo uno dei molti modi in cui l’Ingegneria dei Prompt può migliorare la creazione di contenuti.

Assistenza alla Codifica e Interpretazione del Codice

L’Ingegneria dei Prompt, in questo contesto, è come una conversazione bidirezionale tra lo sviluppatore e l’IA. Lo sviluppatore fornisce all’IA un prompt, una descrizione del problema o della funzionalità che deve implementare, e l’IA risponde con un pezzo di codice o un suggerimento pertinente, aiutando il processo di sviluppo del software.

Inoltre, sono stati sviluppati strumenti di codifica potenziati dall’IA, come GitHub Copilot, con l’esperienza di OpenAI. Questi strumenti avanzati sono stati sottoposti a un’ampia formazione per svolgere compiti complessi come completare file di codice incompleti. Lo fanno nonostante le differenze sostanziali tra il processo di scrittura del codice e il compito di completarlo.

Educazione e Apprendimento Personalizzato

L’integrazione dell’IA nel settore dell’istruzione ha visto un notevole aumento negli ultimi anni, con l’Ingegneria dei Prompt che svolge un ruolo fondamentale. Sono stati sviluppati tutor di IA per fornire esperienze di apprendimento personalizzate, adattandosi al ritmo e allo stile di apprendimento di ogni studente.

Prendi ad esempio una piattaforma di apprendimento basata sull’IA come Duolingo. Utilizza prompt ben strutturati per valutare la competenza di uno studente in una nuova lingua e fornire esercizi adatti. Se uno studente sta imparando il francese e ha difficoltà con la coniugazione, il tutor dell’IA può introdurre esercizi personalizzati come “Coniuga il verbo ‘manger’ (mangiare) al presente”. Le performance e il progresso dello studente vengono valutati continuamente e i prompt vengono affinati e adattati di conseguenza, garantendo un’esperienza di apprendimento personalizzata ed efficiente.

L’Inarrestabile Ascesa dell’Ingegneria dei Prompt

Mentre ci avviciniamo alla conclusione della nostra approfondita analisi dell’Ingegneria dei Prompt, è fondamentale sottolineare quanto sia giovane questo campo. Siamo proprio sull’orlo di un’era in cui l’intelligenza artificiale va oltre la semplice risposta a comandi pre-programmati, evolvendo per elaborare ed eseguire prompt attentamente strutturati che producono risultati altamente specifici.

Le numerose applicazioni che abbiamo esplorato, dal supporto ai clienti alla creazione di contenuti, all’analisi dei dati e all’apprendimento personalizzato, sono solo la punta dell’iceberg. Con l’intensificarsi della ricerca in questo campo, possiamo guardare avanti verso utilizzi sempre più sofisticati e sfumati dell’ingegneria delle prompt. La convergenza della creatività umana e dell’ingegnosità dell’IA ci sta spingendo verso un futuro in cui l’intelligenza artificiale non solo assisterà, ma trasformerà vari aspetti della nostra vita.