Modellare il futuro dell’Intelligenza Artificiale AI L’importanza dell’Ingegneria Tempestiva per il Progresso e l’Innovazione

Modellare il futuro dell'Intelligenza Artificiale l'importanza dell'Ingegneria Tempestiva per il Progresso e l'Innovazione.

ChatGPT è stato il discorso del paese fin dal giorno del suo rilascio. Oltre un milione di utenti sta già utilizzando la rivoluzionaria chatbot per l’interazione. Per chi non ne fosse a conoscenza, ChatGPT è un grande modello di linguaggio (LLM) addestrato da OpenAI per rispondere a diverse domande e generare informazioni su un’ampia gamma di argomenti. Può tradurre diverse lingue, generare contenuti unici e creativi specifici per l’utente, riassumere lunghi paragrafi di testo, ecc. I LLM sono addestrati su enormi volumi di dati testuali e producono testo significativo come gli esseri umani. Ha persino la capacità di generare codici software. Uno dei principali vantaggi dei grandi modelli di linguaggio è che possono produrre rapidamente testo di buona qualità in modo comodo e su larga scala.

Cosa è l’ingegneria dei prompt?

Parlando specificamente di GPT-3, è il modello più vicino che ha raggiunto come pensa e conversa un essere umano. Per sviluppare qualsiasi applicazione GPT-3, è importante avere un prompt di addestramento adeguato insieme al suo design e contenuto. Il prompt è il testo fornito al grande modello di linguaggio. L’ingegneria del prompt consiste nel progettare un prompt per una risposta soddisfacente da parte del modello. Si concentra nel fornire al modello un prompt di addestramento di buona qualità per un contesto appropriato in modo che il modello possa individuare pattern e tendenze nei dati.

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L’ingegneria del prompt è il concetto di guidare una macchina sugli input che possono portare a risultati favorevoli. In parole semplici, include comunicare al modello ciò che deve fare. Ad esempio, chiedere al modello ChatGPT di testo-in-testo di creare un riassunto del testo fornito o al modello DALL-E di testo-in-immagine di generare un’immagine specifica. Per fare ciò, i compiti vengono trasformati in un set di dati basato su prompt, e il modello viene quindi addestrato su tali dati per imparare e percepire i pattern.

Cosa possono essere esempi del prompt?

Un prompt può essere qualsiasi cosa, da una stringa di parole o una lunga frase a un blocco di codice. È come suggerire a uno studente di scrivere un articolo su un determinato argomento. In modelli come DALLE-2, l’ingegneria del prompt include spiegare la risposta richiesta come prompt al modello IA. Il prompt può variare da una semplice affermazione come ‘Ricetta della Lasagnia’ o una domanda come ‘Chi è stato il primo presidente degli Stati Uniti?’ a una richiesta complessa come ‘Genera una lista di domande personalizzate per il mio colloquio di Data Science di domani’ fornendo contesto sotto forma di prompt.

Ragioni per cui l’ingegneria del prompt è essenziale per un futuro positivo nell’IA.

1. Aumento della precisione: L’ingegneria del prompt può portare a sistemi di intelligenza artificiale più precisi confermando che l’IA sia addestrata su un dataset vario e rappresentativo. Questo aiuta a evitare problemi come l’overfitting, in cui il sistema di intelligenza artificiale si comporta bene sui dati di addestramento ma non sui dati di test.
2. Evitare conseguenze accidentali: I sistemi di intelligenza artificiale addestrati su prompt male progettati possono portare a conseguenze indesiderate. Ad esempio, un sistema di intelligenza artificiale abile nell’identificare immagini di gatti potrebbe classificare tutte le immagini in bianco e nero come gatti, portando a risultati imprecisi.
3. Promuovere un’IA responsabile: L’ingegneria del prompt può aiutare i sistemi di intelligenza artificiale a trarre conclusioni che rispettano i valori umani e i principi etici. Progettando attentamente i prompt utilizzati nell’addestramento dell’IA, i sistemi possono essere imparziali e non dannosi.

Applicazioni

1. Elaborazione del linguaggio naturale: Nell’NLP, l’ingegneria del prompt crea prompt che aiutano i sistemi di intelligenza artificiale a comprendere il linguaggio umano e rispondere adeguatamente. Ad esempio, i prompt possono essere progettati per insegnare ai sistemi di intelligenza artificiale a differenziare tra sarcasmo, ironia e affermazioni sincere.
2. Riconoscimento delle immagini: L’ingegneria del prompt può essere utilizzata nel riconoscimento delle immagini per confermare che i sistemi di intelligenza artificiale siano addestrati su dati di immagini varie. Ciò aiuta a migliorare l’accuratezza e la coerenza dei sistemi di intelligenza artificiale nella classificazione di oggetti e persone nelle immagini.
3. Analisi dei sentimenti nelle chatbot: L’ingegneria del prompt progetta prompt che aiutano le chatbot a comprendere il sentimento. Ad esempio, per aiutare le chatbot a distinguere tra risposte positive, negative e neutrali.
4. Cura della salute: I sistemi di intelligenza artificiale, come la diagnosi e il trattamento medico, vengono addestrati su prompt che li aiutano a comprendere i dati medici e fornire una diagnosi accurata.

L’intelligenza artificiale (IA) ha compiuto progressi straordinari negli ultimi anni, modificando il modo in cui viviamo, lavoriamo e interagiamo con la tecnologia. Per garantire che l’IA continui a influenzare positivamente la società, è necessario comprendere l’importanza dell’ingegneria del prompt. Questo può essere fatto assicurandosi che i sistemi di intelligenza artificiale siano addestrati su prompt progettati per costruire sistemi sicuri, affidabili e fidati.