Un prompt può avere cinque elementi chiave:

1. Input o Contesto: Questo fornisce informazioni o dati aggiuntivi che possono aiutare il modello a comprendere meglio il compito.
2. Istruzioni: Istruzioni chiare e concise su ciò che il modello dovrebbe fare, come "Traduci la seguente frase dall'inglese al tedesco".
3. Domande: Domande specifiche a cui il modello dovrebbe rispondere, come "Qual è il significato della vita?".
4. Esempi: Output di esempio o conversazioni che dimostrano il formato desiderato, noto anche come "apprendimento pochi-shot".
5. Formato di Output Desiderato: Specificare il formato di output atteso, come una risposta breve o una spiegazione più lunga.

Non tutti gli elementi devono essere presenti in un prompt. Tuttavia, includere almeno un'istruzione o una domanda è fondamentale per guidare la risposta del modello.

Comprendendo e sfruttando questi elementi del prompt, è possibile sbloccare il pieno potenziale dei modelli di linguaggio su larga scala e ottenere i migliori risultati per i propri compiti.

L'ingegneria dei prompt è una tecnica potente che permette di sfruttare le capacità dei modelli di linguaggio su larga scala (LLM) per raggiungere una vasta gamma di compiti. Dalla sintesi e classificazione alla traduzione, generazione di testo e persino creazione di immagini, l'ingegneria dei prompt apre un mondo di possibilità.

Esploriamo alcuni dei casi d'uso più comuni per l'ingegneria dei prompt:

1. Sintesi: Crea prompt che istruiscano il modello a sintetizzare un testo dato, catturando i punti chiave e le informazioni essenziali.

2. Classificazione del Testo: Istruisci il modello a classificare un testo in categorie predefinite, come finanza, sport o istruzione.

3. Traduzione: Fornisci prompt che indirizzino il modello a tradurre un testo da una lingua all'altra, consentendo una comunicazione senza soluzione di continuità tra lingue diverse.

4. Generazione e Completamento del Testo: Sfrutta i prompt per avviare la generazione o il completamento del testo, permettendo al modello di continuare una frase o un paragrafo in modo coerente e contestuale.

5. Risposta alle Domande: Istruisci il modello con domande, sia generali che basate su input specifici, e ricevi risposte accurate e informative.

6. Coaching e Ideazione: Istruisci il modello a fornire suggerimenti, feedback o idee creative, come per migliorare uno script o generare nomi per un negozio di gelati.

7. Generazione di Immagini: Con l'avvento di modelli multimodali, l'ingegneria dei prompt può ora estendersi anche alla creazione di immagini, dove puoi istruire il modello a generare immagini in base alle tue descrizioni.

Comprendendo questi diversi casi d'uso, puoi sbloccare il pieno potenziale dell'ingegneria dei prompt e applicarla a una vasta gamma di compiti, adattando i prompt alle tue esigenze specifiche e ai risultati desiderati.

La chiave per sbloccare il pieno potenziale dei modelli di linguaggio su larga scala risiede nell'arte dell'ingegneria dei prompt. Comprendendo gli elementi fondamentali di un prompt e applicando tecniche strategiche, è possibile migliorare significativamente la qualità e la rilevanza degli output del modello.

Al centro di un prompt ci sono cinque elementi essenziali: input o contesto, istruzioni, domande, esempi e formato di output desiderato. Sebbene non tutti gli elementi debbano essere presenti, l'incorporazione di almeno un'istruzione o una domanda è fondamentale per guidare la risposta del modello.

Per massimizzare l'efficacia dei tuoi prompt, considera i seguenti suggerimenti:

1. Chiarezza e Concisione: Cerca di avere istruzioni o domande dirette e inequivocabili. Evita verbosità inutile e mira a una formulazione chiara e concisa.

2. Contesto Rilevante: Fornisci qualsiasi informazione o dato rilevante che possa aiutare il modello a comprendere e rispondere meglio al tuo prompt.

3. Sfruttare gli Esempi: Incorpora esempi, noti come apprendimento pochi-shot, per dimostrare il formato e la struttura di output desiderati.

4. Specificare il Formato di Output: Definisci chiaramente il formato di output desiderato, come una risposta breve, una spiegazione dettagliata o uno stile specifico.

5. Incoraggiare la Veridicità: Istruisci il modello a basarsi su fonti affidabili e a evitare allucinazioni, richiedendo esplicitamente risposte fattuali.

6. Allineare i Prompt con i Compiti: Assicurati che le istruzioni del tuo prompt siano allineate con il compito specifico o il risultato desiderato, come una conversazione di supporto clienti utile.

7. Esplorare i Prompt basati sulla Persona: Sperimenta diverse personalità, come un esperto competente o un assistente amichevole, per ottenere risposte più personalizzate.

La chiave per ottenere i migliori risultati dai modelli di linguaggio su larga scala risiede nell'arte dell'ingegneria dei prompt. Comprendendo gli elementi di un prompt e sfruttando varie tecniche di prompt, è possibile esercitare un controllo preciso sull'output del modello.

Un prompt può essere composto da cinque elementi principali: input o contesto, istruzioni, domande, esempi e formato di output desiderato. Sebbene non tutti gli elementi siano necessari, includere almeno un'istruzione o una domanda è fondamentale per guidare la risposta del modello.

L'ingegneria dei prompt ha una vasta gamma di casi d'uso, tra cui sintesi, classificazione, traduzione, generazione di testo, risposta alle domande, coaching e persino generazione di immagini. Seguendo le migliori pratiche, come essere chiari e concisi, fornire un contesto rilevante e specificare il formato di output desiderato, è possibile migliorare significativamente la qualità e la rilevanza delle risposte del modello.

Per migliorare ulteriormente i tuoi prompt, considera l'applicazione di tecniche specifiche come il controllo della lunghezza, il controllo del tono, il controllo dello stile, il controllo del pubblico, il controllo del contesto e la guida basata sullo scenario. Inoltre, il potente metodo di prompt "Catena di Pensiero" può aiutare il modello a dimostrare il suo processo di ragionamento passo dopo passo, portando a output più accurati e spiegabili.

Ecco alcuni trucchi interessanti che puoi provare per migliorare l'output dei tuoi prompt:

1. Lascia che il modello dica "Non lo so": Puoi dire esplicitamente al modello di rispondere solo se conosce la risposta, altrimenti di dire "Non lo so". Questo può aiutare a prevenire allucinazioni.

2. Dai al modello tempo per pensare: Fornisci uno spazio per il modello per scrivere citazioni o contenuti rilevanti prima di rispondere alla tua domanda. Questo gli permette di raccogliere i suoi pensieri prima di rispondere.

3. Scomponi i compiti complessi in sotto-compiti: Elenca esplicitamente i passaggi che il modello dovrebbe seguire per completare un compito complesso. Questo può aiutare a guidare il ragionamento del modello.

4. Verifica la comprensione del modello: Dopo aver fornito il tuo prompt, chiedi al modello se comprende le istruzioni. Questo può garantire che il modello sia sulla buona strada prima di generare una risposta.

Creare prompt efficaci è un processo iterativo che richiede sperimentazione e raffinamento. Ecco alcune strategie chiave per aiutarti a iterare e ottimizzare i tuoi prompt:

1. Prova Prompt Diversi: Il miglior prompt per il tuo compito potrebbe non essere ovvio al primo tentativo. Sperimenta varie formulazioni, strutture e approcci per trovare ciò che funziona meglio.

2. Combina Istruzioni ed Esempi: Quando si tenta l'apprendimento pochi-shot, prova a includere istruzioni dirette insieme agli esempi. Questo può aiutare il modello a comprendere meglio il formato di output desiderato.

3. Regola la Concisione: Riformula le tue istruzioni dirette per essere più o meno concise. Trovare il giusto equilibrio può migliorare la comprensione del modello.

4. Esplora Diverse Personalità: Prova l'applicazione di varie personalità o toni per vedere come influenza lo stile e la qualità delle risposte del modello.

5. Varia la Quantità di Esempi: Sperimenta fornendo più o meno esempi nei tuoi prompt pochi-shot per determinare il numero ottimale per il tuo compito.

In conclusione, tieni presenti gli elementi di un prompt e conosci i casi d'uso. Quindi, applica i suggerimenti di base mostrati, come:

• Cerca di essere il più chiaro e conciso possibile
• Fornisci informazioni o dati rilevanti come contesto
• Includi esempi utilizzando l'apprendimento pochi-shot
• Specifica il formato di output desiderato
• Incoraggia il modello a essere veritiero

Inoltre, applica le tecniche di prompt specifiche menzionate per controllare l'output, come:

• Controllo della lunghezza
• Controllo del tono
• Controllo dello stile
• Controllo del pubblico
• Controllo del contesto
• Guida basata sullo scenario
• Prompt della Catena di Pensiero

Infine, ricorda di iterare per trovare il miglior prompt possibile. Prova diverse variazioni, riformula le istruzioni, sperimenta con le personalità e regola il numero di esempi.

Mantenendo questi principi a mente e applicando le tecniche coperte, puoi migliorare i tuoi risultati quando lavori con modelli di linguaggio su larga scala attraverso un'efficace ingegneria dei prompt.