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Introduzione

Nell'era digitale di oggi, sfruttare al massimo la potenza dell'intelligenza artificiale attraverso la tecnica del prompt sta diventando sempre più importante. Tuttavia, ci sono molte fonti di informazioni che diffondono consigli generici, privi di fondamento o con processi di spiegazione poco chiari, che possono facilmente portare a fraintendimenti e applicazioni inefficaci. Ciò causa uno spreco di tempo e sforzi, riducendo la capacità di sfruttare appieno il vero potenziale dell'AI.

Con oltre dieci anni di esperienza nel campo della tecnologia software, insieme a un processo di ricerca e sintesi da fonti affidabili come OpenAI, Google, Anthropic, desidero condividere con i lettori le conoscenze di base e i metodi pratici per ottimizzare la progettazione dei prompt. Il mio obiettivo è aiutare ad approcciare la tecnologia AI in modo corretto, efficace e di massimo valore nel lavoro e nei progetti di sviluppo personale.

Le fonti non ufficiali possono facilmente portarti a credere in trucchi che, in realtà, non sono efficaci. O peggio, possono farti fraintendere il funzionamento dell'AI. La maggior parte applica il prompting zero-shot e dipende in gran parte dalle capacità del modello. Quindi, cos'è il prompting zero-shot?

Prompting zero-shot

Il prompting zero-shot è una tecnica per interagire con un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) senza fornire alcun esempio illustrativo. Si basa sulla capacità di generalizzazione della conoscenza dell'LLM.

Fondamentalmente, il modo in cui funziona un LLM è prevedere la parola successiva basandosi sul contesto, quindi quando riceve un prompt chiaro, può applicare la conoscenza appresa per generare una risposta appropriata.

Non credo che la tecnica del prompting zero-shot sia sbagliata. In realtà, sarebbe fantastico se potessimo lavorare con l'AI solo con richieste semplici, quasi senza bisogno di capire come funziona. Tuttavia, al momento attuale, l'AI non ha ancora raggiunto quel livello.

Vantaggi

1. Semplicità: Il prompting zero-shot non richiede dati aggiuntivi, rendendolo prezioso nei casi in cui i dati rilevanti sono difficili da trovare o scarsi.

2. Flessibilità: Il prompt è facile da regolare quando necessario. Migliorare o aggiornare il prompt richiede poco sforzo.

3. Diversità: Il prompting zero-shot mostra un'impressionante capacità di sfruttare la conoscenza dell'LLM in vari campi diversi.

Limitazioni

1. Forte dipendenza dalle capacità del modello: Il modello potrebbe non comprendere il prompt o non avere conoscenza in quel campo.

2. Dipende dalla qualità del prompt: L'efficacia del prompting zero-shot dipende molto da quanto il prompt è scritto in modo chiaro e specifico.

Nell'esempio sopra, non sono riuscito a trovare informazioni su Lyon e Garman su Google. Quindi ho dovuto chiedere in modo molto chiaro ciò che desideravo.

3. Difficoltà con compiti complessi: Per compiti che richiedono ragionamenti complessi o formati speciali, lo zero-shot potrebbe non essere efficace quanto altri metodi come il few-shot.

4. Risultati incoerenti: Senza esempi di guida, il modello potrebbe produrre risultati diversi per lo stesso prompt, a seconda della formulazione.

Riprendendo l'esempio precedente, ogni volta che lo eseguo, il risultato sarà diverso.

Alcune applicazioni in cui il Prompting Zero-Shot può essere efficace

1. Classificazione del testo:

2. Riassunto del testo:

3. Analisi del sentimento:

4. Conversione del formato dei dati:

Il prompting zero-shot è molto utile per compiti semplici. Ho atteso a lungo per poter eseguire compiti più complessi con solo poche semplici frasi di prompt. Ma per sfruttare l'AI già oggi, dobbiamo avere una strategia.

Definire i criteri

Prima di iniziare a progettare il prompt, è fondamentale definire chiaramente i tuoi obiettivi e i criteri di successo. Altrimenti, valuterai i risultati in modo soggettivo e senza misurazioni. Invece di lasciare che l'LLM trovi la strada da solo, definisci esattamente cosa vuoi e come sapere se hai raggiunto l'obiettivo.

I criteri buoni sono:

Specifico (Specific): Deve essere chiaro e preciso riguardo al tuo obiettivo.

Misurabile (Measurable): Devono esserci indicatori o scale di misurazione chiari.

Come nell'esempio precedente, i criteri di successo sono che l'articolo deve essere di 500 parole e includere almeno 3 fonti di riferimento.

Raggiungibile (Achievable): L'obiettivo si basa sull'esperienza, benchmark del settore o ricerche precedenti. Non dovresti fissare obiettivi troppo alti, che superano le capacità attuali del modello.

Rilevante (Relevant): Allinea i criteri in base ai tuoi scopi e alle tue esigenze. L'alta precisione può essere cruciale per applicazioni mediche ma meno importante per chatbot comuni.

La regola d'oro del prompt chiaro
Presenta il prompt come se stessi spiegando a un collega che non conosce bene il compito, poi chiedigli di seguire le istruzioni. Se sono confusi, è probabile che anche l'AI lo sia.

Quattro elementi da considerare per scrivere un prompt efficace

Per sfruttare al massimo il potenziale dell'intelligenza artificiale (AI), ci sono quattro elementi fondamentali a cui prestare particolare attenzione. Questi elementi renderanno il tuo comando chiaro, preciso e allineato con l'obiettivo desiderato. Quando li comprendi e li applichi correttamente, sarai in grado di creare prompt di qualità, ridurre i malintesi dell'AI e migliorare l'efficienza del lavoro.

1. Persona (Ruolo o Personaggio)

Assegnare un ruolo significa definire chiaramente il ruolo dell'AI nel comando. Assegnando un "personaggio" o un ruolo specifico all'AI, la aiuti a comprendere correttamente l'ambito, lo stile e l'obiettivo da raggiungere. Ad esempio:

• "Sei un avvocato specializzato in contratti commerciali."

• "Sei un esperto di analisi dati nel settore bancario."

• "Sei un creativo del marketing."

2. Task (Compito o Lavoro)

Un prompt chiaro sul compito aiuta l'AI a non perdersi, concentrandosi facilmente sul risultato desiderato. Invece di essere generico, devi descrivere in modo chiaro e specifico, come analizzato in precedenza.

3. Context (Contesto)

Il contesto fornisce informazioni, dati e situazioni specifiche relative al compito. Questo elemento aiuta l'AI a comprendere meglio il contenuto, il contesto e i dati correlati per produrre una risposta più adatta e precisa.

4. Format (Formato)

Il formato è il modo in cui desideri che la risposta sia presentata. A seconda dello scopo e del risultato finale che desideri, definire chiaramente il formato rende il risultato più chiaro e facile da utilizzare.

Persona - Ruolo

Assegnare un ruolo (Persona) all'AI è una tecnica importante nella progettazione di prompt efficaci. Quando si assegna all'AI un ruolo specifico, essa agirà e risponderà in base allo stile e agli obiettivi di quel ruolo.

Perché è necessario assegnare un ruolo all'AI?

Assegnare un ruolo all'AI offre numerosi vantaggi importanti:

1. Aumento della precisione: L'AI si concentrerà sull'ambito di competenza del ruolo assegnato, riducendo gli errori.

2. Regolazione del tono: Lo stile di risposta sarà adeguato al ruolo (conciso, formale, comprensibile).

3. Concentrazione sul compito: L'AI comprenderà chiaramente l'ambito di lavoro, senza distrazioni da informazioni irrilevanti.

Assegnare il ruolo giusto all'AI è la chiave per sfruttare al massimo il suo potenziale. Basta assegnare il ruolo corretto per trasformare l'AI in un esperto in un campo specifico, aiutando a generare analisi e risposte accurate e adeguate alle tue esigenze. Questo è un modo efficace per risparmiare tempo, migliorare la qualità del lavoro e mantenere un buon controllo durante il lavoro con l'AI.

Secondo il mio punto di vista, assegnare ulteriori caratteristiche e relazioni tra l'AI e l'utente non solo rende la sessione più vivace, ma crea anche una maggiore vicinanza e naturalezza nel dialogo. Quando l'AI comprende che sta interpretando un personaggio specifico, con una personalità e una relazione specifica con l'utente, sarà più facile esprimere punti di vista o opinioni chiare, e sarà più adatta allo stile di comunicazione che desideri. In italiano, il modo di rivolgersi e di esprimere atteggiamenti ha molte sfumature e stili diversi, non solo semplicemente "Tu" o "Io" come in inglese. Ad esempio, quando vuoi costruire un dialogo intimo e amichevole, puoi scegliere di usare "tu" invece di "Lei", e riferirti a te stesso come "io" invece di "me".

Esempio:

Contesto

Il contesto aiuta l'IA a comprendere meglio la situazione, gli obiettivi e l'ambito del compito da svolgere. Un buon contesto permette all'IA di capire il "perché" e il "come", fornendo così soluzioni appropriate ed efficaci.

Esempio: quando ricevi una chiamata che ti informa di una vincita. Normalmente, ti sentiresti molto entusiasta di una notizia così positiva. Ma se ultimamente le informazioni sulle truffe legate alle vincite sono aumentate, potresti sentirti sospettoso e non voler rispondere alla chiamata.

Perché il contesto è importante?

Fornire un contesto completo offre numerosi vantaggi:

1. Maggiore precisione: L'IA può fornire risposte più appropriate quando comprende il contesto del problema

2. Riduzione dei malintesi: Un contesto chiaro aiuta l'IA a evitare interpretazioni errate

3. Ottimizzazione dei risultati: L'IA può concentrarsi sulle informazioni più importanti e pertinenti

Come ottimizzare

1. Struttura chiara: Organizza le informazioni in modo logico, utilizzando titoli e formati appropriati

Esempio di utilizzo di markdown per indicizzare i contenuti

2. Selezione delle informazioni: Includi solo le informazioni necessarie, evitando di confondere il contesto

3. Utilizzo di formati appropriati: Markdown, XML o delimitatori per distinguere le sezioni di informazioni

Esempio di utilizzo di XML per contrassegnare un testo lungo

C'è una corsa alla dimensione del contesto che potresti non aver notato. I modelli LLM attuali tendono ad aumentare notevolmente la dimensione del contesto. L'obiettivo principale è quello di contenere un contesto più ampio. Nella pratica, affinché l'IA sia veramente un esperto in un determinato campo, gli utenti tendono a fornire quanti più documenti possibile.

Contesto ampio e utilizzo efficace

In molti compiti complessi, fornire un contesto sufficientemente lungo e chiaro è fondamentale affinché l'IA comprenda correttamente le tue richieste. I modelli LLM stanno diventando sempre più potenti nella gestione di sequenze di dati lunghe, aiutando a mantenere le informazioni rilevanti durante la conversazione o il compito.

1. Mantenere più informazioni: Nei compiti che richiedono l'analisi di molti dati, domande complesse o documenti di grandi dimensioni, un contesto lungo aiuta il modello a non perdere dettagli importanti.

2. Maggiore precisione: Con dati sufficienti, l'IA può sintetizzare e dedurre in modo più accurato, evitando errori di interpretazione o omissioni di parti cruciali.

3. Più interessante per una varietà di compiti: Dalla scrittura di contenuti lunghi, all'analisi dei dati, alla risoluzione di problemi, alle conversazioni a lungo termine, tutti richiedono un contesto ampio.

L'IA tende a dimenticare quando lavora con un contesto ampio. Simile a come ricordiamo, l'inizio e la fine sono le parti più importanti. Quindi, con un contesto ampio, mettilo nella parte centrale. Inoltre, ripeti la richiesta alla fine del prompt.

Formato

Definisci il formato in cui l'LLM deve rispondere in base alle tue esigenze. Un buon formato rende i risultati chiari, facili da usare e risparmia tempo nella modifica successiva.

Formati comuni

Ecco alcuni modi semplici e comuni per richiedere all'IA di restituire i risultati nel formato desiderato:

1. Formato JSON

Usalo quando hai bisogno di dati strutturati, facili da elaborare per la programmazione o l'analisi.

Esempio:

2. Risposta a scelta multipla

Usalo quando vuoi avere più risultati da confrontare e trovare il migliore.

Esempio:

3. Testo o elenco di punti chiave

Questo è il formato più basilare, ma è bene specificare come vuoi che l'IA presenti i risultati.

Esempio:

Vantaggi dell'uso di un formato appropriato

1. Maggiore coerenza: I risultati sono restituiti in una struttura uniforme, facile da elaborare e analizzare

2. Risparmio di tempo: Riduce il tempo di modifica e riformattazione dei risultati

3. Facile integrazione: I risultati strutturati sono facili da integrare con altri sistemi e strumenti

A questo punto, abbiamo la struttura di un prompt efficace. Per comodità, riassumo quanto segue: [Persona] Sei un esperto in... (Assegna un ruolo specifico. Puoi aggiungere titoli, caratteristiche) [Compito] Crea un articolo su... (Obiettivo chiaro) [Contesto] Ecco le informazioni rilevanti... (Aggiungi informazioni, contrassegna il testo secondo la struttura) [Formato] Rispondi in... (Formato del risultato)

Catena di Pensiero - Tecnica di pensiero sequenziale

Per compiti complessi come la ricerca, l'analisi o la risoluzione di problemi, è necessario dare al LLM lo spazio per pensare, migliorando così significativamente le sue prestazioni. Questa tecnica, chiamata Catena di Pensiero (CoT), incoraggia il LLM a scomporre il problema in passaggi.

Il modo più semplice: aggiungi la frase "pensa passo dopo passo" al prompt

Questo metodo manca di indicazioni specifiche su come pensare. Non è ideale per molti casi.

Guida i passaggi del pensiero

Delinea i passaggi che il LLM deve seguire durante il processo di pensiero.

Separa il pensiero dalla risposta

Questo ci aiuterà a debug e migliorare i risultati. Tuttavia, non sarà necessario per i modelli che sanno ragionare.

L'importanza della Catena di Pensiero

Questa tecnica è una delle più citate nella letteratura ufficiale sui prompt. È diventata uno standard per migliorare l'accuratezza e la capacità di risolvere problemi complessi dei modelli LLM attuali.

Gli studi dimostrano che l'uso della Catena di Pensiero aiuta i modelli a gestire problemi che richiedono ragionamenti a più passaggi, aumentando significativamente il tasso di accuratezza, riducendo gli errori e fornendo risposte più logiche e coerenti. Non è più una tecnica nuova, ma è diventata una guida per gli sviluppatori e gli ingegneri di prompt professionisti.

La ricerca di Google mostra che i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) spesso reagiscono male a istruzioni negative come "Non fare questo" o "Non fare quello." Quindi, invece di usare istruzioni negative, dovresti guidare l'AI in modo specifico e chiaro su come ottenere il risultato desiderato. Ad esempio, invece di dire "Non scrivere in modo prolisso," dì "Scrivi in modo conciso in 3 frasi principali." Questo aiuta l'AI a capire meglio la direzione, riduce i malintesi e fornisce risposte più accurate.

Prompting con pochi esempi

Il prompting con pochi esempi è una tecnica per interagire con i grandi modelli linguistici (LLM) fornendo alcuni esempi chiari nel prompt prima di chiedere al modello di eseguire il compito principale. Invece di dare un solo comando (come nel caso dello zero-shot), il prompting con pochi esempi aiuta il modello a comprendere meglio come elaborare e formattare il risultato desiderato mostrandogli in anticipo alcuni esempi specifici.

In questo metodo, includerai esempi nel prompt, descrivendo chiaramente l'input e il risultato atteso. Quando il modello vede questi esempi, la sua capacità di prevedere correttamente aumenta significativamente, specialmente in compiti che richiedono ragionamenti complessi, elaborazione di formati o richieste specifiche.

Vantaggi

1. Miglioramento dell'accuratezza: Gli esempi aiutano il modello a comprendere meglio l'espressione, il formato o il contenuto necessario, riducendo le risposte errate o irrilevanti.

2. Flessibilità e personalizzazione: È facile aggiungere o modificare esempi per adattarli a diversi scopi.

3. Non richiede grandi quantità di dati: Bastano pochi esempi, non è necessario riaddestrare il modello come nel finetuning.

Limitazioni

Richiede esempi ben progettati: Gli esempi devono essere chiari, pertinenti e accurati per evitare fraintendimenti.

Esempio di Few-Shot Prompting

Quindi, riassumendo tutte le tecniche più potenti. Abbiamo il modello di struttura finale come segue: [Persona] Sei un esperto in... (Assegna un ruolo specifico. Puoi aggiungere titoli, personalità) [Compito] Crea un articolo su... (Obiettivo chiaro) [Contesto] Ecco le informazioni rilevanti... (Aggiungi informazioni, struttura il testo) [Esempi] (Esempi illustrativi) [Linee guida] (Guida i passi del ragionamento) [Compito] (Ripeti il compito se il contesto è lungo) [Formato] Rispondi con... (Formato del risultato)

Prompt di Sistema

Il prompt di sistema è un'istruzione o una direttiva impostata per il modello LLM fin dall'inizio per modellare il modo in cui risponde durante l'intera conversazione o attività. Funge da "contesto" o "regola generale" per far comprendere all'AI lo stile, l'ambito e lo scopo operativo durante quella sessione di comunicazione.

Ruolo del Prompt di Sistema

1. Orientare il comportamento dell'AI: Aiuta l'AI a comprendere l'ambito, il tono e lo stile di risposta adeguati al tuo scopo.

2. Mantenere la coerenza: In conversazioni lunghe o in interazioni multiple, il prompt di sistema aiuta l'AI a mantenere uno stile di risposta appropriato, evitando deviazioni o perdita di obiettivi.

3. Controllare il contenuto e i vincoli: Può stabilire regole, limiti o standard minimi per le risposte dell'AI, come evitare di gestire contenuti sensibili o inappropriati.

4. Ottimizzare l'efficienza dell'uso dell'AI: Quando imposti correttamente il prompt di sistema, l'AI risponderà in modo più preciso e appropriato rispetto a quando non viene utilizzato o viene utilizzato in modo errato.

Errori comuni attuali

Le applicazioni AI spesso nascondono questa parte per semplificare l'esperienza dell'utente. Ciò fa sì che gli utenti debbano spesso inserire l'intero prompt nei messaggi normali. Il ruolo e la potenza del prompt di sistema rispetto al prompt normale sono completamente diversi nella conversazione. Il prompt che hai costruito con cura, se inserito in un messaggio normale, si indebolirà con ogni risposta e non sarà considerato importante come il prompt di sistema. Per ChatGPT, puoi trovarlo in Custom GPT o OpenAI Platform. Per Anthropic, puoi trovarlo in Anthropic Console.

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Modelli di ragionamento

I LLM che sanno pensare sono una forma speciale di intelligenza artificiale, eccellenti nel risolvere problemi complessi utilizzando il ragionamento logico e il pensiero strutturato, andando ben oltre i modelli semplici. Possono analizzare i problemi, esplorare diversi approcci e convalidare le soluzioni, spesso coinvolgendo il processo di "catena di pensiero" (chain-of-thought), dove "pensano" attraverso ogni passo del problema prima di dare una risposta.

Caratteristiche principali

1. Ragionamento logico: Questi modelli non si basano solo sulla previsione dai modelli di dati, ma utilizzano anche il ragionamento e la deduzione per arrivare a una risposta più accurata.

2. Pensiero strutturato: Spesso applicano il metodo della "catena di pensiero", suddividendo il problema in passi più piccoli e spiegando il loro processo di pensiero.

3. Analisi del problema: Sono in grado di scomporre problemi complessi in parti più piccole e gestibili.

4. Convalida della soluzione: Sperimentano flessibilmente diversi approcci per trovare il metodo ottimale e convalidare la correttezza della soluzione.

5. Backtracking: Quando una direzione porta a un vicolo cieco, questi modelli possono tornare indietro e provare un altro approccio per raggiungere il risultato.

6. Miglioramento della capacità di risoluzione dei problemi: Particolarmente adatti per compiti che richiedono ragionamento logico, calcolo matematico o programmazione.

Particolarmente adatti per compiti che richiedono ragionamento logico, calcolo matematico o programmazione.

Comprendere e applicare i modelli di ragionamento nell'AI ci permette di risolvere problemi complessi in modo più sistematico ed efficiente, specialmente in aree che richiedono pensiero logico e analisi approfondita.

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Conclusione

Vorrei ringraziarvi sinceramente per aver dedicato del tempo a leggere i contenuti di questo documento. Spero che le mie condivisioni vi aiutino a comprendere meglio come lavorare in modo efficace con l'IA.

Per concludere, vorrei condividere ulteriormente le mie impressioni sui modelli LLM attuali. Anche se ho testato molto, si tratta comunque di valutazioni soggettive. Spero di aiutarvi a trovare rapidamente il modello più adatto alle vostre esigenze.

È importante ricordare che non esiste una formula universale per tutti i casi. La progettazione del prompt non richiede una profonda comprensione del modello di IA, ma è importante il contesto d'uso e l'obiettivo specifico di ogni situazione. Dobbiamo continuamente testare, valutare e adattarci per ottenere i migliori risultati.

Spero che capiate che il prompt non è solo una competenza tecnica, ma anche un'arte. Richiede creatività, pazienza e capacità di pensiero critico. Non abbiate paura di sperimentare nuove idee e di condividere le vostre esperienze con la comunità.

Infine, mantenete sempre uno spirito di apprendimento e aggiornamento. Il campo dell'IA si sta sviluppando a un ritmo vertiginoso, e nuove tecniche continueranno a emergere. Padroneggiare i principi di base vi aiuterà ad adattarvi e applicare i nuovi progressi in futuro.

Contattatemi direttamente, sarò felice di supportarvi nei vostri compiti specifici.