Come scrivere prompt efficaci per i LLM

Prompting efficace per la generazione di contenuti

Tecniche Essenziali per una Generazione di Contenuti Efficace

Breve panoramica dei grandi modelli linguistici (LLM) e della loro capacità di generare contenuti

I grandi modelli linguistici (LLM) sono un tipo di sistema di intelligenza artificiale che è stato addestrato su enormi quantità di dati testuali, consentendo loro di comprendere e generare un linguaggio simile a quello umano. Questi modelli sono in grado di eseguire un’ampia gamma di attività di elaborazione del linguaggio naturale, tra cui generazione di testo, traduzione, riepilogo e risposta a domande.

Una delle capacità più notevoli dei LLM è la loro abilità di generare contenuti coerenti e contestualmente rilevanti su praticamente qualsiasi argomento. Sfruttando le loro vaste conoscenze e la comprensione dei modelli linguistici, i LLM possono produrre materiale scritto di alta qualità, come articoli, racconti, report e persino frammenti di codice, con un input umano minimo.

L'importanza dei prompt

Mentre i grandi modelli linguistici (LLM) come GPT-4, Claude e altri sono strumenti incredibilmente potenti e versatili, è cruciale capire che non comprendono effettivamente le informazioni come fanno gli umani. Invece, i LLM operano riconoscendo patterns nei massicci set di dati su cui sono stati addestrati e utilizzando quella corrispondenza di schemi per generare output di testo simili a quelli umani.

Questo ha implicazioni importanti su come interagiamo e sfruttiamo questi modelli. A differenza dei software tradizionali basati su regole e logica, i LLM non seguono algoritmi predefiniti. Le loro risposte sono probabilistiche – generano testo prevedendo il token (parola o carattere) più probabile successivo sulla base degli schemi che hanno identificato dai loro dati di addestramento. La qualità e la rilevanza dei loro output dipendono interamente dai prompt o dalle istruzioni fornite dall’utente.

I prompt ben strutturati che offrono un contesto chiaro, suddividono i compiti in fasi, forniscono esempi pertinenti e impostano vincoli appropriati mettono essenzialmente dei “guardrail” attorno alla generazione di testo del modello. Aumentano la probabilità che ogni token previsto sia accurato e rilevante per il compito specificato. Istruzioni esplicite e riferimenti tangibili indirizzano il modello verso l’output desiderato in un modo che rispecchia il modo in cui un umano affronterebbe il problema.

Al contrario, i prompt vaghi, che mancano di specificità, o che non riescono ad inquadrare e definire adeguatamente il compito possono far deragliare rapidamente i LLM. Poiché ogni previsione del token influenza la successiva, l’ambiguità o l’imprecisione tendono a moltiplicarsi esponenzialmente. Le risposte del modello diventano un gioco a colpire le previsioni emergenti, generando testo largamente irrilevante, incoerente o persino privo di senso mentre cerca schemi che semplicemente non ci sono.

L’importanza di un prompting efficace non può essere sottovalutata. Mentre i LLM sono strumenti altamente capaci, sono essenzialmente avanzati sistemi di corrispondenza di schemi. I prompt servono come interfaccia critica attraverso la quale comunichiamo contesto e intento a questi modelli. Investire tempo e sforzo nel prompt engineering è essenziale per sfruttare appieno il potenziale dei LLM e garantire che i loro output siano accurati, rilevanti e preziosi per il compito da svolgere.

Comprendere i Prompt dei LLM

Cos'è un prompt?

Nel contesto dei grandi modelli linguistici (LLM), un prompt è un testo di input che funge da punto di partenza o istruzione per il modello per generare contenuti. I prompt possono essere semplici come una singola parola o frase, o complessi come una descrizione di più paragrafi, a seconda del compito e dell’output desiderato.

Tipi di prompt

Esistono diversi tipi di prompt che possono essere utilizzati con i LLM, ognuno con i propri punti di forza e applicazioni:

  1. Prompt basati su testo: Questi sono il tipo più comune di prompt, in cui l’utente fornisce una descrizione testuale o un contesto per guidare l’output del LLM. Per esempio, “Scrivi un breve racconto su un viaggiatore nel tempo” o “Spiega il concetto di entanglement quantistico in termini semplici”.
  2. Prompt few-shot: In questo approccio, l’utente fornisce alcuni esempi dell’output desiderato, insieme al prompt. Questo può aiutare il LLM a comprendere meglio il compito e generare contenuti più rilevanti. Ad esempio, fornire alcuni esempi di descrizioni di prodotto ben scritte prima di chiedere al LLM di generarne di nuove.
  3. Prompt “Chain-of-thought”: Questi prompt incoraggiano il LLM a suddividere i compiti complessi in un processo di ragionamento passo-passo, rendendo il processo di pensiero più trasparente e facile da seguire. Questo può essere particolarmente utile per compiti di risoluzione di problemi o di decision-making.
  4. Prompt vincolati: Questi prompt includono specifici vincoli o linee guida da seguire per il LLM, come conteggio parole, tono, stile o formato. Per esempio, “Scrivi un articolo di blog di 500 parole con un tono conversazionale sui benefici della meditazione”.

Importanza di prompt chiari e ben strutturati

Indipendentemente dal tipo di prompt utilizzato, chiarezza e struttura sono essenziali per una generazione di contenuti efficace da parte del LLM. Prompt ben realizzati forniscono il necessario contesto, istruzioni e vincoli per guidare il LLM nella generazione di output rilevanti, coerenti e di alta qualità.

Prompt poco chiari o ambigui possono portare a risposte confuse, fuori tema o irrilevanti da parte del LLM, vanificando lo scopo di utilizzare questi potenti modelli linguistici. Inoltre, prompt mal strutturati possono causare output incoerenti o scollegati, rendendo difficile per l’utente estrarre informazioni significative o raggiungere i propri obiettivi desiderati.

Prompt chiari e ben strutturati dovrebbero:

  • Fornire contesto e informazioni di background sufficienti rilevanti per il compito.
  • Specificare il tono, stile e formato desiderati per l’output.
  • Includere eventuali vincoli o linee guida necessari (es. conteggio parole, focus dell’argomento, ecc.).
  • Utilizzare un linguaggio conciso e non ambiguo per evitare confusione.
  • Suddividere compiti complessi in passi più piccoli e gestibili (se applicabile).

Comprendendo i diversi tipi di prompt e l’importanza della chiarezza e della struttura, gli utenti possono sfruttare efficacemente il potere dei LLM per generare contenuti di alta qualità e rilevanti in un’ampia gamma di applicazioni.

Leggi anche: Eseguire LLM localmente

Strategie per un prompting efficace

Per trarre il massimo dai grandi modelli linguistici e generare output accurati, rilevanti e preziosi, è importante applicare tecniche di prompting strategiche. Basandosi sulle più recenti ricerche e sulle migliori pratiche, esistono diverse strategie chiave che possono migliorare notevolmente le prestazioni di un LLM:

Suddividere i compiti in sottocomponenti e fasi

Poiché i LLM faticano con l’astrazione oltre i loro dati di addestramento, è utile scomporre i compiti complessi in una sequenza di fasi concrete. Invece di un prompt aperto come “Scrivi un racconto breve”, potresti suddividerlo in componenti come “Introduci il protagonista”, “Descrivi l’ambientazione”, “Delinea il conflitto centrale”, ecc. Questo approccio strutturato sfrutta le solide capacità di corrispondenza degli schemi dei modelli.

Fornire contesto ed esempi rilevanti

I LLM non hanno una vera comprensione – prevedono basandosi sugli schemi dei loro dati di addestramento. Fornire dettagli contestuali rilevanti come informazioni di background, esempi, vincoli, ecc. aumenta la probabilità che il modello generi una risposta accurata e appropriata. Ad esempio, invece di “Suggerisci nomi per un nuovo prodotto”, è meglio fornire i dettagli del prodotto e nomi di esempio.

Essere espliciti con istruzioni e vincoli

Prompt chiari e specifici riducono l’ambiguità. Non aver paura di spiegare troppo il compito, gli obiettivi, l’enfasi, il formato, ecc. Un prompt esplicito come “Riscrivere con un tono professionale e conciso per accademici” dà al modello dei guardrail molto più chiari che semplicemente dire “Modifica questo”.

Chiedere più opzioni da confrontare

Poiché i LLM essenzialmente prevedono il testo in modo probabilistico, avere diverse opzioni ti permette di esaminarle e scegliere le migliori. Puoi chiedere 5 brevi introduzioni, 10 nuovi nomi di prodotto, ecc.

Utilizzare personaggi/personas per prospettive uniche

Assegnare al modello un ruolo come “Rispondi come un monaco medievale che descrive questo processo” o “Spiega come un influencer della Gen Z” può produrre risposte più creative, specializzate e contestuali.

Specificare i dettagli del formato desiderato

Dichiarare in anticipo vincoli come l’utilizzo di punti elenco, un determinato tono, livello di lettura o lunghezza della risposta aiuta a produrre output più rilevanti e digeribili, in linea con le tue esigenze.

Sperimentare e iterare

Non esiste una soluzione unica per il prompting – piccole variazioni possono avere un impatto significativo sugli output. Tratta i prompt come ipotesi da testare e perfezionare in base ai risultati. La sperimentazione tenace è la chiave per trovare i prompt ottimali.

Combinando queste strategie di prompting, puoi fornire la guida e il contesto che massimizzano le impressionanti capacità dei grandi modelli linguistici per le tue esigenze specifiche. Con la pratica, prompt engineering diventa una competenza inestimabile per estrarre rapidamente valore dall’AI.

Tecniche Avanzate di Interrogazione

Sebbene le best practice discusse nella sezione precedente gettino solide basi per un’interrogazione efficace, esistono diverse tecniche avanzate che possono ulteriormente migliorare la qualità e la rilevanza dei contenuti generati dai LLM. Queste tecniche includono l’apprendimento few-shot, l’interrogazione a catena di pensiero e l’ingegneria dei prompt.

Apprendimento Few-Shot

L’apprendimento few-shot è una tecnica di interrogazione che prevede di fornire al LLM un piccolo numero di esempi dell’output desiderato, oltre al prompt stesso.

  • Fornire esempi dell’output desiderato: Mostrando al LLM alcuni esempi del tipo di contenuti che vuoi generare, puoi aiutarlo a comprendere meglio il compito e il formato, lo stile e il tono attesi dell’output. Per esempio, se vuoi che il LLM scriva una recensione di un prodotto, potresti fornire un paio di recensioni ben scritte come esempi.
  • Punti di forza e limitazioni: L’apprendimento few-shot può essere particolarmente utile quando il compito o il dominio è specifico o quando l’output desiderato richiede una certa struttura o stile. Tuttavia, è importante notare che la qualità degli esempi forniti può influire notevolmente sulle prestazioni del LLM. Inoltre, questa tecnica potrebbe non essere altrettanto efficace per compiti più aperti o creativi dove è desiderata un’ampia gamma di output.

Interrogazione a Catena di Pensiero

L’interrogazione a catena di pensiero (Chain-of-thought prompting) è una tecnica che incoraggia il LLM a scomporre compiti o problemi complessi in un processo di ragionamento passo-passo, rendendo il suo processo di pensiero più trasparente e facile da seguire.

 

Incoraggiare il ragionamento passo-passo:

Sollecitando il LLM a “pensare ad alta voce” e spiegare il suo ragionamento passo dopo passo, puoi acquisire informazioni sul suo processo decisionale e comprendere meglio come arriva a una determinata soluzione o output. Questo può essere particolarmente utile per compiti che coinvolgono problem-solving, decision-making o ragionamento logico.

 

Applicazioni:

L’interrogazione a catena di pensiero ha varie applicazioni, tra cui:

  • Risoluzione di problemi: questa tecnica può essere utilizzata per guidare il LLM attraverso problemi complessi, aiutandolo a scomporli in passaggi più piccoli e gestibili e arrivare a una soluzione in modo logico e trasparente.
  • Decision-making: incoraggiando il LLM a considerare esplicitamente diverse opzioni e soppesare pro e contro, l’interrogazione a catena di pensiero può assistere nel prendere decisioni ben informate.
  • Spiegabilità dell’AI: rendendo il processo di ragionamento del LLM più trasparente, questa tecnica può contribuire allo sviluppo di sistemi di AI più spiegabili e affidabili.

Prompt Engineering

L’ingegneria dei prompt è la pratica di ottimizzare i prompt per compiti o domini specifici, spesso incorporando conoscenze di dominio o dati esterni.

  • Ottimizzare i prompt per compiti o domini specifici: Compiti o domini diversi potrebbero richiedere strategie di interrogazione personalizzate per ottenere i migliori risultati. L’ingegneria dei prompt coinvolge la sperimentazione di diverse strutture di prompt, formulazioni e approcci per trovare il modo più efficace per ottenere l’output desiderato dal LLM per un determinato compito o dominio.
  • Incorporare conoscenze di dominio o dati esterni: Per migliorare la comprensione del LLM e generare contenuti più accurati e rilevanti, gli ingegneri dei prompt possono incorporare conoscenze specifiche di dominio o dati esterni nei prompt. Questo potrebbe comportare il fornire al LLM fatti, terminologia o informazioni di background specifiche del dominio, o persino il fine-tuning del LLM su dati specifici del dominio per migliorarne le prestazioni.

Il “prompt engineering” è un campo in evoluzione che richiede una profonda comprensione dei LLM, del compito o dominio specifico e dei principi di un’interrogazione efficace. Attraverso una continua sperimentazione e un perfezionamento delle strategie di interrogazione, ricercatori e professionisti possono sbloccare nuove capacità e spingere i limiti di ciò che i LLM possono raggiungere.

Sebbene tecniche avanzate di interrogazione come l’apprendimento few-shot, l’interrogazione a catena di pensiero e l’ingegneria dei prompt possano migliorare significativamente la qualità e la rilevanza dei contenuti generati dai LLM, è importante notare che potrebbero richiedere maggiori sforzi ed esperienza per essere implementate in modo efficace. Inoltre, queste tecniche dovrebbero essere utilizzate congiuntamente alle best practice discusse in precedenza, come il fornire contesto e garantire prompt chiari e ben strutturati.

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Benefici della padronanza del prompt engineering

Mentre i grandi modelli linguistici sono strumenti incredibilmente capaci e potenti, la loro utilità è indissolubilmente legata alla nostra capacità di comunicare con loro in modo efficace. Padroneggiare le competenze dell’ingegneria dei prompt – creare prompt ben strutturati che forniscono un contesto chiaro e istruzioni – è essenziale per sfruttare appieno il potenziale di questi sistemi di AI. Ci sono diversi benefici chiave nello sviluppare questa competenza:

 

Massimizzare le prestazioni del LLM per i tuoi compiti specifici

Nella loro essenza, i LLM sono macchine di “pattern matching”, che attingono dai dati su cui sono stati addestrati per generare testo simile a quello umano e rilevante. Tuttavia, fornire prompt ambigui o aperti lascia troppo spazio all’interpretazione, con risultati che mancano l’obiettivo.

Con un prompt engineering strategico, puoi guidare il modello direttamente verso il risultato desiderato per qualsiasi compito, aumentando notevolmente precisione e prestazioni. Prompt chiari agiscono come input precisi in un sofisticato motore di generazione di testo.

 

Sbloccare la loro piena versatilità come assistenti AI produttivi

I LLM più avanzati sono incredibilmente poliedrici, capaci di tutto, dall’analisi e la programmazione all’ideazione e alla scrittura creativa, con una semplice modifica del prompt.

Tuttavia, estrarre il massimo valore richiede la padronanza di tecniche di prompting su misura per ogni potenziale caso d’uso. Con la giusta impostazione e strutturazione, puoi sbloccare l’intera versatilità di questi modelli per servirti come potenti co-piloti AI e moltiplicatori di forza in praticamente qualsiasi dominio.

 

Facilitare interazioni più naturali e contestuali

Interagire con i LLM può spesso sembrare robotico e transazionale – non sorprendente dato che sono modelli statistici di testo piuttosto che esseri senzienti. Tuttavia, un’efficace ingegneria dei prompt colma questo divario fornendo contesto rilevante, specificità e persino un inquadramento di persona che facilita un’esperienza interattiva più naturale. 

Puoi spingere i confini del dialogo simile all’umano e della risoluzione dei problemi. Invece di una scatola nera che genera risposte, i LLM diventano assistenti contestualizzati su misura per le tue esigenze personalizzate.

Man mano che i LLM continuano ad avanzare e proliferare in diversi campi, le competenze di ingegneria dei prompt diventeranno solo più vitali e preziose. Coloro che investono tempo nel padroneggiare queste strategie acquisiranno un vantaggio decisivo in termini di massimizzazione delle prestazioni di un LLM, sbloccando le sue piene capacità come collaboratore AI e abilitando scambi uomo-macchina più costruttivi.

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