Introduzione al Prompt Engineering
Cos’è il Prompt Engineering?
IL Ingegneria rapida è un campo emergente che si concentra sull’ottimizzazione delle istruzioni, o comandi, che diamo ai sistemi di intelligenza artificiale (AI), in particolare quelli basati sul linguaggio naturale, come i generatori di testo. È una disciplina particolarmente importante con l’arrivo di modelli di elaborazione del linguaggio come GPT-4 da OpenAI. L’idea è imparare a “parlare” in modo efficace con queste IA per migliorare la qualità e la pertinenza delle risposte ottenute.
Perché è importante Prompt Engineering?
Il ruolo di Ingegneria rapida è fondamentale perché il modo in cui formuli un comando a un’IA può variare notevolmente i risultati. Ad esempio, i prompt mal progettati potrebbero produrre risposte imprecise o fuori tema, mentre i prompt ben progettati possono migliorare l’accuratezza e la pertinenza delle informazioni generate. Gli esperti di ingegneria rapida lavorano per perfezionare la formulazione delle domande per ottenere risultati accurati e utili.
Come funziona Prompt Engineering
Il processo di ingegneria rapida implica una comprensione approfondita del funzionamento dei modelli di intelligenza artificiale, come le reti neurali, e l’utilizzo di tale comprensione per creare suggerimenti che sfruttino le capacità dell’intelligenza artificiale aggirando i suoi limiti. Ciò può richiedere un po’ di creatività, molta sperimentazione e un’attenta analisi dei risultati per perfezionare in modo iterativo le istruzioni.
L’arte di Ingegneria rapida rappresenta una competenza essenziale per chiunque voglia interagire efficacemente con i più avanzati sistemi di intelligenza artificiale. Comprendere e applicare i principi del prompt engineering può migliorare notevolmente la qualità e l’efficacia del nostro impegno con le tecnologie basate sull’intelligenza artificiale.
Buone pratiche e tecniche nel Prompt Engineering
L’arte dell’ingegneria tempestiva per le IA generatrici di contenuti e immagini, come OpenAI e MidJourney, richiede una combinazione di tecniche e migliori pratiche per ottenere risultati di qualità. Ecco alcune di queste migliori pratiche e tecniche:
- Utilizzando esempi: Incorporando richieste e risposte di esempio nei prompt è possibile condizionare il modello a rispondere nel modo desiderato, utilizzando tecniche di apprendimento one-shot o many-shot per migliorare l’accuratezza della risposta del modello.
- Presta attenzione agli indizi: Includere suggerimenti nel prompt può guidare il modello a generare output in linea con le tue intenzioni. Ciò può essere particolarmente utile per indirizzare il modello verso la risposta desiderata.
- Prova diverse disposizioni: L’ordine in cui le informazioni vengono presentate nel prompt può influenzare l’output del modello. È utile sperimentare diverse disposizioni di istruzioni, contenuto principale, esempi e indizi.
- Fornire “output” al modello: A volte il modello potrebbe avere difficoltà a completare un’attività in modo accurato. Per mitigare questo problema, fornire percorsi alternativi o istruzioni che il modello possa seguire se non riesce a trovare una risposta soddisfacente.
- Guarda la durata: I prompt possono essere soggetti a limiti di caratteri. Le richieste troppo lunghe possono essere difficili da elaborare per i sistemi di intelligenza artificiale.
- Scegli attentamente le tue parole: I suggerimenti più efficaci utilizzano un linguaggio chiaro e diretto. Evita ambiguità, linguaggio colorito, metafore e slang.
- Fai domande aperte: Le domande a risposta aperta offrono maggiore flessibilità nell’output. Ad esempio, una richiesta di descrizione di fattori complessi ha maggiori probabilità di suscitare una risposta dettagliata ed esauriente.
- Includi contesto: I prompt ben progettati spesso includono un contesto che aiuta il sistema di intelligenza artificiale ad adattare il proprio output al pubblico previsto dall’utente.
- Imposta obiettivi o limiti di lunghezza di output: Sebbene l’intelligenza artificiale sia progettata per essere creativa, spesso è una buona idea includere guardrail su fattori come la lunghezza dell’output.
- Evitare termini contraddittori: Prompt lunghi e complessi possono includere termini ambigui o contraddittori. Assicurati che tutti i termini siano coerenti.
- Utilizza la punteggiatura per chiarire istruzioni complesse: Proprio come gli esseri umani si affidano alla punteggiatura per interpretare il testo, anche i suggerimenti dell’intelligenza artificiale possono trarre vantaggio dall’uso giudizioso di virgole, virgolette e interruzioni di riga.
I principi fondamentali del prompt engineering
Comprendere la rilevanza del contesto
Un principio essenziale di ingegneria tempestiva è la comprensione del contesto in cui viene effettuata una richiesta. Proprio come in una conversazione umana, il contesto influenza fortemente il significato e la pertinenza delle risposte. Ciò implica che i prompt devono essere progettati in modo da tenere conto dell’ambiente specifico, degli obiettivi dell’utente e del preciso dominio di applicazione.
Chiarire l’intento dell’utente
La chiarezza di intenti in un prompt è fondamentale per ottenere una risposta pertinente dall’intelligenza artificiale. È importante che il prompt sia il più preciso possibile per ridurre al minimo l’ambiguità. A volte questo significa riformulare o aggiungere dettagli che guidano l’IA verso una comprensione più accurata di ciò che l’utente sta cercando.
Strutturare e dare priorità alle informazioni
Il modo in cui è strutturato un prompt può avere un enorme impatto sulla qualità della risposta che ottieni. Ciò comporta dare priorità alle informazioni in modo logico e coerente in modo che l’IA possa elaborare la richiesta in modo efficiente, e strutturare la richiesta in modo che gli elementi più importanti siano evidenziati, guidando così l’IA verso una risposta adeguata.
Scelta della lingua e della formulazione
Le parole scelte, lo stile linguistico e la formulazione complessiva del prompt giocano un ruolo significativo nell’ingegneria del prompt. È essenziale un linguaggio chiaro e preciso, adattato al modello di intelligenza artificiale in questione. Ad esempio, alcuni modelli sono più reattivi al linguaggio naturale, mentre altri richiedono una formulazione più formale o tecnica.
Uso iterativo e miglioramento continuo
IL ingegneria tempestiva è spesso un processo iterativo. Non è raro dover modificare più volte i suggerimenti prima di arrivare alla risposta desiderata. L’analisi delle risposte dell’intelligenza artificiale e il perfezionamento dei prompt in base a tali risposte è una parte essenziale del processo di ingegneria dei prompt.
Gestione dei risultati atipici
È essenziale sapere come gestire risultati inaspettati o atipici, che possono verificarsi anche con un suggerimento ben progettato. Ciò include la capacità di diagnosticare le ragioni di tali risultati e di riformulare le istruzioni per correggere il problema.
Conoscenza del modello AI utilizzato
Infine, è fondamentale una conoscenza approfondita del modello di intelligenza artificiale con cui si sta lavorando. Conoscere i suoi punti di forza, i suoi limiti e il modo in cui elabora i prompt è fondamentale per formulare suggerimenti che verranno effettivamente interpretati ed eseguiti dall’intelligenza artificiale.
Capirai quindi che il ingegneria tempestiva è una competenza sempre più importante poiché le tecnologie di intelligenza artificiale diventano più sofisticate e integrate nella nostra vita quotidiana. Quindi inizia a metterlo in atto il più rapidamente possibile.
