Esempio di Immagine generata con Intelligenza Artificiale
Nel mondo dell’innovazione tecnologica, il prompt engineering emerge come una metodologia rivoluzionaria per massimizzare l’efficacia dei modelli di linguaggio, permettendo loro di comprendere e rispondere in modo più preciso alle richieste umane.
Il prompt engineering è una tecnica innovativa che consiste nel formulare istruzioni specifiche per aiutare i computer a comprendere e rispondere in modo più preciso alle richieste formulate dagli utenti con il linguaggio naturale.
Vorrei mettere in evidenza le ultime parole della frase sopra: “linguaggio naturale degli utenti“. Il prompt engineering ci aiuta a strutturare al meglio le domande che poniamo ai tool di Intelligenza Artificiale in modo tale da aiutarli a capire meglio quello che vogliamo chiedere e, di conseguenza, a rispondere nel modo migliore possibile.
In questo articolo, ci proponiamo di esplorare due metodi pratici di prompt engineering e di analizzare il loro impatto sull’avanzamento della tecnologia. Attraverso un viaggio nel mondo dell’elaborazione del linguaggio naturale, esamineremo da vicino queste metodologie innovative per comprendere meglio il modo in cui i computer interagiscono con il linguaggio umano.
Sommario
Fondamenti del Prompt Engineering
Per iniziare il nostro viaggio nell’affascinante mondo del prompt engineering, è fondamentale comprendere il suo ruolo cruciale nel migliorare le prestazioni dei modelli di linguaggio. Immaginate i modelli di NLP come studenti assetati di conoscenza: il prompt è ciò che fornisce loro le istruzioni per affrontare un compito specifico. Come un insegnante esperto, il prompt deve essere formulato con cura per guidare il modello verso la risposta desiderata.
Il prompt engineering rivoluziona giorno per giorno l’NLP, aprendo la strada a nuove possibilità di interazione tra esseri umani e macchine. Siate pronti a immergervi in un mondo di creatività e innovazione, dove le parole diventano ponti tra il nostro pensiero e il mondo digitale che ci circonda.
Metodo #1: Pentagram Framework
Questo primo metodo è stato formulato da Alina Zhang, senior data scientist, tech writer e formatrice sulla piattaforma LinkedIN Learning. Il modello prende questo nome perché ipotizza di creare l’input da passare alle Gen AI fondandosi su 5 cardini:
- Persona;
- Contesto;
- Compito;
- Output;
- Vincoli.
Vediamoli più in dettaglio:
Persona: i sistemi di Intelligenza Artificiale Generativa si basano sui cosiddetti Large Language Models, che potremmo immaginare come un enorme archivio di parole e frasi, un vero e proprio tesoro di conoscenza linguistica. Proprio per la vastità di questo archivio, questi sistemi sono in grado di generare risposte a domande su pressoché ogni argomento. Di qui la necessità di indicare al modello da quale persona vogliamo una risposta alla nostra domanda.
Se volessimo ad esempio un consiglio su come scrivere una lettera di presentazione efficace per rispondere ad un annuncio di lavoro, sicuramente sarà meglio chiedere aiuto a un esperto recruiter piuttosto che formulare una richiesta generica, senza specificare chi vogliamo che ci aiuti.
Contesto: il concetto è lo stesso di cui parlavamo poco sopra. Vi serve un aiuto per scrivere questa lettera di presentazione. A chiunque stiate facendo questa richiesta di aiuto, dovete dare il quadro della situazione: fornire il contesto è fondamentale. Non abbiate paura di dipingere il vostro scenario con quanti più dettagli possibili. Più il contesto che fornirete alla GenAI sarà chiaro, migliore sarà la risposta che otterrete.
Compito: è il cuore del prompt, la vostra richiesta. Cosa volete sapere dalla Gen AI? Qui è proprio dove lo chiedete: siate specifici!
Output: avete bisogno di un PDF? vi basta solo un semplice testo, magari formattato con un elenco puntato. E’ il momento di specificarlo. Non esitate a chiedere, la flessibilità delle GenAI è incredibile, soprattutto se si tratta di creare delle tabelle, che poi potrete esportare. E’ anche importante notare che nell’output rientra anche il tono che volete la GenAI abbia; volete un tono formale e accademico o ne preferite uno più colloquiale e coinvolgente: sta a voi la scelta!
Vincoli: quest’ultima sezione è molto importante. Si tratta in buona sostanza di stabilire dei limiti entro cui si deve formare la risposta alla vostra richiesta. Potreste, ad esempio, chiedere di evitare di usare espressioni gergali o un linguaggio troppo tecnico. Oppure avete la necessità di salvaguardare i dati dell’utente, oppure ancora aderire a stretti principi etici. Sono tutte informazioni essenziali alla AI per poter formulare una risposta precisa alla vostra richiesta.
Metodo #2: C.R.E.A.T.E
Anche in questo caso, mi sono imbattuto in questo metodo, seguendo un corso tenuto da Dave Birss su LinkedIN Learning. Se non fosse ancora chiaro, sono un fan devoto di questa piattaforma. Il metodo che vedremo ora prende come nome l’acronimo delle parole che caratterizzano i cardini su cui formulare il prompt perfetto:
- C per Character;
- R per Request;
- E per Examples;
- A per Adjustments;
- T per Type of Output;
- E per Extra.
Anche in questo caso, cerchiamo di analizzare questi punti più nel dettaglio.
Character: se volete sfruttare al meglio una GenAI, quel che dovete fare è un gioco di ruolo. Dite alla GenAI che ruolo deve interpretare. A chi volete porre la vostra domanda? Scegliete la persona che vi possa dare la miglior risposta possibile e chiedete alla GenAI di impersonare quella persona.
Request: si tratta di quello che state chiedendo, la vostra richiesta. Non mi stancherò mai di ripeterlo: siate specifici. Più sarete specifici e più otterrete risposte pertinenti e che matchano con la vostra domanda.
Examples: fornire esempi è estremamente utile: uno, due o anche più. Serve ad instradare l’Intelligenza Artificiale sui binari corretti. Tra l’altro l’uso di uno o più esempi è legato a un paio di tecniche di prompt engineering che vedremo molto presto: Zero-Shot, One-Shot e Few-Shot.
Adjustment: qui cerchiamo di raffinare il risultato. Potremmo chiedere alla nostra AI di non usare elenchi puntati oppure di spezzare il testo con dei titoli appropriati.
Type of Output: è l’equivalente, pari pari, dell’Output che abbiamo visto nel framework denominato Pentagram. Potremmo chiedere alla nostra Intelligenza Artificiale di scrivere un saggio di 500 parole, oppure di comporre una tabella con un formato particolare.
Extra: non è qualcosa di indispensabile, ma qualcosa che potrebbe anche fare la differenza. Si tratta di quegli accorgimenti che, customizzati sulla richiesta contingente potrebbero aiutare a fornire la risposta più completa e corretta. Faccio un esempio per spiegarmi meglio. Supponiamo che abbiamo una richiesta molto articolata da presentare alla GenAI.
Potrebbe anche darsi il caso che, in prima battuta non siamo in grado di formulare tale richiesta in maniera estremamente precisa. Potremmo adottare il seguente stratagemma e dire alla GenAI di porci delle domande per spiegare meglio la nostra richiesta. In questo modo ci facciamo aiutare non solo nell’avere una risposta, ma anche nel formulare la richiesta in maniera precisa ed efficace. Provatelo, è uno strumento estremamente potente.
Conclusioni
In conclusione, l’esplorazione dei metodi di prompt engineering come il Pentagram Framework e il metodo C.R.E.A.T.E. ci ha fornito una prospettiva affascinante sulle possibilità di ottimizzare le prestazioni dei modelli di linguaggio. Abbiamo visto come queste metodologie offrano un’approccio strutturato e efficace per formulare prompt che massimizzano l’efficacia dei modelli, consentendo loro di fornire risposte più precise e rilevanti.
Il Pentagram Framework, con i suoi cinque componenti chiave, e il metodo C.R.E.A.T.E., con il suo focus sull’analisi del contesto e dell’output desiderato, offrono strumenti preziosi per coloro che cercano di sfruttare appieno il potenziale dei modelli di linguaggio. Questi approcci non solo migliorano le capacità dei modelli di comprendere e rispondere al linguaggio umano, ma aprono anche la strada a nuove possibilità di interazione uomo-macchina più intuitive e efficaci.
Ora è il momento di far sentire la tua voce! Cosa ne pensi di questi metodi di prompt engineering? Hai esperienza nell’utilizzo di framework simili o hai idee innovative da condividere? Lascia un commento qui sotto o condividi questo articolo con i tuoi amici e colleghi per continuare la conversazione. Siamo ansiosi di sentire le tue opinioni e di continuare a esplorare insieme le meraviglie del mondo della tecnologia del linguaggio!
Disclaimer: il testo di questo post è stato scritto con l’aiuto di ChatGPT limitatamente alla sola definizione della struttura dell’articolo. L’immagine in evidenza è stata creata con tecnologia DALL-E3
