Progettazione Efficace dei Prompt per Modelli AI

La progettazione e l'Ingegneria dei Prompt sono fondamentali per ottenere i migliori risultati dai modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). Quest'area è cresciuta rapidamente poiché sempre più persone utilizzano questi modelli per compiti diversi. Questo testo spiegherà cosa sono i prompt, come crearli e alcune Tecniche Avanzate per ottenere di più da questi strumenti AI. Daremo anche un'occhiata ad alcuni strumenti disponibili per chi lavora con i prompt.

#Cos'è un Prompt?

Un prompt è il testo che un utente fornisce a un modello AI per ottenere un output specifico. Un prompt può essere una semplice domanda o un'istruzione dettagliata. Per i modelli di generazione di immagini, i prompt tendono ad essere descrittivi, mentre nei modelli di linguaggio possono variare molto.

Un buon prompt è composto da diverse parti, come istruzioni, domande, dati di input ed esempi. Per ottenere una risposta utile, deve essere presente almeno una delle due cose nel prompt: istruzioni o domande. Il resto è facoltativo.

#Esempi di Prompt di Base

Vediamo alcuni esempi base di prompt che possono essere utilizzati negli LLM:

1. Istruzioni + Domanda
   Ecco un esempio in cui l'utente chiede un consiglio e fornisce istruzioni su cosa includere nella risposta:
   “Come dovrei scrivere il mio saggio di ammissione al college? Dammi suggerimenti sulle diverse sezioni che dovrei includere, quale tono dovrei usare e quali espressioni dovrei evitare.”

2. Istruzioni + Input
   In questo caso, l'utente fornisce informazioni e chiede di scrivere qualcosa:
   “Dati le seguenti informazioni su di me, scrivi un saggio di 4 paragrafi per il college: Sono originario di Barcellona, Spagna. Anche se la mia infanzia ha avuto eventi traumatici diversi, come la morte di mio padre quando avevo solo 6 anni, penso comunque di aver avuto un'infanzia piuttosto felice.”

3. Domanda + Esempi
   Gli utenti possono anche fornire esempi per guidare le risposte. Ad esempio:
   “Ecco alcuni esempi di programmi TV che mi piacciono davvero: Breaking Bad, Peaky Blinders, The Bear. Non mi è piaciuto Ted Lasso. Quali altri programmi pensi che potrei apprezzare?”

#Cos'è l'Ingegneria dei Prompt?

L'ingegneria dei prompt è l'abilità di creare prompt che comunicano in modo efficace ciò che l'utente desidera dagli LLM. Un prompt ben progettato può portare a risultati molto migliori. Comporta sia la conoscenza delle capacità dell'AI che la comprensione del contesto in cui viene utilizzata.

Creare prompt non riguarda solo il porre domande; si tratta anche di comprendere come funziona il modello, cosa può fare e il tipo di risposte che può fornire. Si tratta di trovare un equilibrio tra istruzioni chiare e sfruttare i punti di forza del modello.

Il processo di progettazione dei prompt è simile alla costruzione di software. Può richiedere di passare attraverso diverse versioni e testare per vedere cosa funziona meglio. Man mano che vengono sviluppate più tecniche, l'ingegneria dei prompt continuerà a crescere in importanza, specialmente per gli LLM.

#Limitazioni dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni

Sebbene gli LLM siano piuttosto potenti, hanno alcune limitazioni:

1. Nessuna Memoria: Gli LLM non ricordano le interazioni passate, il che significa che possono avere difficoltà con compiti che richiedono un contesto continuo.

2. Variabilità nelle Risposte: Gli LLM possono dare risposte leggermente diverse ogni volta che viene posta la stessa domanda, portando a incoerenze.

3. Informazioni Obsolete: Gli LLM si basano su informazioni apprese da dati passati, quindi potrebbero non avere accesso agli sviluppi o ai fatti più recenti.

4. Creazione di Informazioni: A volte, gli LLM producono risposte che sembrano buone ma non sono realmente vere.

5. Intensivo di Risorse: Questi modelli utilizzano molta potenza di calcolo e risorse, rendendoli costosi da eseguire.

6. Necessità di Conoscenze Specifiche: Sebbene gli LLM siano generalisti, funzionano meglio con compiti specializzati quando fornite informazioni pertinenti.

Date queste limitazioni, migliorare la progettazione dei prompt è cruciale per ottenere il massimo dagli LLM e garantire che i loro output siano accurati e utili.

#Tecniche Avanzate di Progettazione dei Prompt

#Chain of Thought Prompting

Una tecnica efficace si chiama Chain of Thought prompting. Questo metodo incoraggia il modello a pensare passo dopo passo, portando a risposte più accurate.

Ad esempio, invece di chiedere semplicemente una domanda, puoi guidare il modello a seguire un processo di ragionamento logico per arrivare alla sua conclusione.

#Incoraggiare Risposte Fattuali

Per assicurarti che il modello dia risposte fattuali, puoi istruirlo a seguire un percorso di ragionamento specifico o chiedergli di citare le sue fonti. Tuttavia, fare affidamento su queste citazioni comporta delle sfide poiché il modello potrebbe creare fonti false.

#Terminare il Prompt

Utilizzare token speciali come <endofprompt> aiuta a separare le istruzioni generali da ciò che vuoi che il modello scriva. Questo rende più chiaro per l'AI capire ciò che desideri.

#Essere Direttivi

A volte, utilizzare un linguaggio deciso può portare a una maggiore compliance da parte del modello. Usare lettere maiuscole o punti esclamativi può fare la differenza su quanto bene il modello segua le istruzioni.

#Autocorrezione

Un'altra strategia è far rivedere al modello il proprio lavoro. Ad esempio, puoi chiedergli di identificare eventuali informazioni inaccurate nel suo output e poi fornire correzioni.

#Generare Prospettive Diverse

Gli LLM possono generare vari punti di vista su un argomento, il che è utile per il brainstorming. Incoraggiando il modello a presentare punti di vista opposti, gli utenti possono ottenere una comprensione più completa di un argomento.

#Tenere Traccia del Contesto

Sebbene gli LLM stessi non tengano traccia delle interazioni precedenti, le applicazioni che li utilizzano spesso lo fanno. Questo consente conversazioni più complesse che si basano su prompt precedenti.

#Insegnare al Modello

Gli LLM possono apprendere dai prompt che gli vengono dati. Ad esempio, definire un concetto in modo chiaro può aiutare il modello a comprendere e rispondere più efficacemente.

#Ordine delle Informazioni

L'ordine in cui presenti i prompt e gli esempi è importante. Mettere le istruzioni prima degli esempi di solito porta a risultati migliori, così come considerare attentamente come ordinare gli esempi.

#Utilizzare Funzioni nei Prompt

Puoi istruire il modello a utilizzare specifiche funzioni durante la sua risposta, come eseguire calcoli o cercare informazioni. Questo può migliorare l'utilità dell'output.

#Strumenti e Framework per l'Ingegneria dei Prompt

Man mano che le tecniche di ingegneria dei prompt evolvono, vari strumenti e framework sono diventati disponibili per assistere gli utenti nella creazione e raffinamento dei propri prompt.

1. Langchain: Inizialmente focalizzato sulla concatenazione dei prompt, questo strumento ha ampliato le sue funzionalità per supportare agenti e navigazione web per semplificare applicazioni complesse degli LLM.

2. Semantic Kernel: Questo toolkit aiuta nello sviluppo delle competenze e nella pianificazione, consentendo concatenazione e accesso alla memoria attraverso diversi linguaggi di programmazione.

3. Guidance: Un linguaggio di templating moderno mirato all'ingegneria dei prompt, si allinea con tecniche avanzate per migliorare come sono strutturati i prompt.

4. Nemo Guardrails: Questo strumento garantisce che gli LLM operino entro linee guida stabilite, aiutando a mantenere la qualità dei loro output.

5. LlamaIndex: Progettato per la gestione dei dati, questo strumento aiuta a gestire le necessità di dati quando si lavora con gli LLM.

6. FastRAG: Una versione avanzata della generazione aumentata da recupero (RAG), ottimizza i compiti di recupero per gli LLM.

7. Auto-GPT: Questo strumento semplifica la creazione di agenti AI attraverso un'interfaccia intuitiva.

8. AutoGen: Uno strumento per progettare sistemi multi-agente, che offre funzionalità aggiuntive per l'ingegneria dei prompt.

Questi strumenti sono cruciali man mano che il campo dell'ingegneria dei prompt continua a crescere. Forniscono soluzioni pratiche per chiunque desideri sfruttare al meglio gli LLM.

#Il Futuro della Progettazione e Ingegneria dei Prompt

Con il progresso della tecnologia, l'importanza della progettazione e ingegneria dei prompt aumenterà solo. Comprendere i concetti fondamentali e le tecniche avanzate qui delineate aiuterà gli utenti ad adattarsi a questo panorama in evoluzione.

Innovazioni come la generazione aumentata da recupero (RAG) e l'ingegneria automatica dei prompt (APE) giocheranno ruoli significativi nello sviluppo di applicazioni intelligenti. Utilizzando questi strumenti e tecniche, gli utenti possono plasmare il futuro di come vengono impiegati gli LLM e garantire che rimangano efficaci e accurati.

#Conclusione

In sintesi, la progettazione e l'ingegneria dei prompt sono vitali per ottenere i migliori risultati dai modelli di linguaggio di grandi dimensioni. Comprendere le basi di cosa sia un prompt, come crearne di efficaci e le tecniche avanzate disponibili può migliorare notevolmente le tue interazioni con l'AI.

Con una gamma di strumenti e framework a nostra disposizione, il campo dell'ingegneria dei prompt è destinato a prosperare, offrendo possibilità interessanti per applicazioni future. Man mano che gli utenti diventano più abili nel creare prompt, il potenziale degli LLM continuerà ad espandersi, rendendoli ancora più preziosi in vari ambiti.