L’arte del Prompting: la chiave per essere efficaci nell’era delle ai

L'arte del prompting nell'IA consiste nel creare input efficaci per migliorare le prestazioni dei modelli linguistici. Ciò richiede competenze nell'ingegneria del prompt e nella progettazione di input ben strutturati

In un’epoca in cui l’interazione tra uomo e computer sta diventando sempre più preponderante, l’arrivo dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) ha aperto nuovi scenari di applicazione. Sfruttare al meglio il potenziale di questi modelli, comporta l’acquisizione di competenze nell’ingegneria del prompt, la disciplina che si basa sulla progettazione di prompt efficaci incrementare le capacità degli LLM, permettendo loro di intercettare intenti, seguire le istruzioni e produrre output coerenti e utili.

Costruire un prompt ben strutturato offre al modello la possibilità di individuare elementi chiave come contesto, istruzioni chiare ed esempi mirati, riducendo al minimo le forme di ambiguità.

Ma cosa intendiamo con la parola “prompt”? Nel gergo del mondo dell’intelligenza artificiale, esso si riferisce all’input fornito al modello; questo può trattarsi di una domanda semplice, di un gruppo di istruzioni dettagliate, elementi o porzioni di codice, di dataset o testi che definiscono il tono e la struttura.

Fornire un prompt di buona qualità influenza la pertinenza, l’accuratezza e l’utilità che riceveremo dal nostro modello.

Affinché si ottenga un prompt efficace, sarà importante curarne il formato, struttura e stile. Sarà quindi opportuno individuare il modello di LLM su cui operiamo, così da poter utilizzare il formato preferito da quest’ultimo. Infatti, alcuni LLM forniscono prestazioni migliori con domande in linguaggio naturale, altri con comandi espliciti o input strutturati con campi dedicati. Avere queste conoscenze di base sulle caratteristiche del modello e adattare al formato di prompt adeguato permetterà di ricevere risposte oculate e precise al nostro contesto di interesse.

Di non meno importanza è il fornire un contesto e esempi pertinenti.Supponendo di voler creare una storia, sarà utile specificare il tono, l’ambientazione e fornire una o due frasi di esempio. Mediante la fase di ottimizzazione e adattamento si cercherà di migliorare le prestazioni con iterazioni basate su feedback, rendendo le risposte affidabili e coerenti. Progettare prompt pensati per interazioni a più turni aiuta a mantenere il contesto e la coerenza nelle conversazioni prolungate, migliorando l’esperienza utente.

Di base, esistono diversi tipi di prompt; alcune delle possibili categorie in cui possono essere classificati sono:

• Zero-shot: Al modello verrà fornita solo l’istruzione principale, senza alcun esempio. Questo prompt è adatto per compiti generali e rapidi, con la probabilità di produrre risultati meno mirati.
• One-shot / Few-shot / Multi-shot: Vengono forniti uno o più esempi di input-output. Questo “insegna” al modello il formato desiderato prima di effettuare la richiesta.
• Chain-of-Thought prompting: Si chiede al modello fornire spiegazioni sui passaggi di ragionamento intermedi. Il problema complesso viene scomposto in diverse fasi logiche.
• Zero-shot + Chain-of-Thought: Combinazione dell’approccio zero-shot con l’invito a ragionare per passi.

Controllando gli input e orientando con cura le istruzioni fornite, il prompt engineering contribuisce a mitigare i bias e a ridurre il rischio di generare contenuti inappropriati o offensivi. Permette di modellare il comportamento dell’IA, garantendo risposte coerenti, prevedibili e allineate agli obiettivi desiderati.

Antonino Battaglia

Antonino Battaglia Ingegnere elettronico con oltre dieci anni di esperienza nell'automazione industriale e nella sicurezza informatica. Appassionato di tecnologia blockchain e criptovalute, collabora con Red Hot Cyber, condividendo la sua conoscenza su sicurezza informatica, automazione e IoT.