Nel panorama in continua evoluzione dell’intelligenza artificiale, una delle competenze emergenti più rilevanti è il “prompt engineering”. Pasquale Aiello, Presidente dell’ENTD – Ente Nazionale per la Trasformazione Digitale, riconosciuto come uno dei 10 leader di pensiero più influenti al mondo nel novembre 2021 in ambito Digital, ci guida alla scoperta di questa pratica fondamentale per l’interazione con i modelli di linguaggio.
Cos’è il Prompt Engineering?
Il prompt engineering è la pratica di progettare e formulare “prompt” o istruzioni per ottenere risposte specifiche e desiderate da modelli di linguaggio come GPT (Generative Pre-trained Transformer). Questi modelli, pre-addestrati su vasti insiemi di dati, rispondono a richieste in linguaggio naturale, e la qualità di queste risposte dipende in gran parte dalla qualità dei prompt forniti.
Principali Aspetti del Prompt Engineering
Definizione del Contesto: Creare prompt che definiscano chiaramente il contesto della domanda. Ad esempio, invece di chiedere genericamente “Descrivi un libro”, un prompt ottimizzato sarebbe “Fornisci una descrizione dettagliata del libro ‘Il Signore degli Anelli’, includendo i principali temi, i personaggi principali e l’ambientazione”.
Chiarezza e Precisione: Utilizzare un linguaggio chiaro e preciso per evitare ambiguità. Prompt ben formulati aiutano il modello a comprendere esattamente ciò che si richiede.
Formulazione delle Domande: Creare domande o richieste in modo tale che il modello possa rispondere efficacemente. Questo include l’uso di domande aperte o chiuse e l’inclusione di dettagli specifici per guidare la risposta.
Esempi e Dimostrazioni: Fornire esempi di risposte desiderate o non desiderate per aiutare il modello a comprendere meglio il tipo di risposta attesa.
Iterazione e Ottimizzazione: Un processo iterativo di affinamento dei prompt in base alle risposte ottenute, con l’obiettivo di migliorare la qualità e la rilevanza delle risposte generate dal modello.
Esempi di Prompt Engineering
Supporto Clienti: Da “Come posso aiutarti oggi?” a “Ciao! Come posso aiutarti oggi? Per favore, specifica se hai domande sul tuo ordine, problemi con un prodotto o se hai bisogno di assistenza tecnica.”
Scrittura Creativa: Da “Scrivi una storia breve.” a “Scrivi una storia breve ambientata in un futuro distopico, con un protagonista che lotta contro un governo oppressivo per la libertà. Assicurati di includere un colpo di scena nel finale.”
Educazione: Da “Spiega la teoria della relatività.” a “Spiega la teoria della relatività di Einstein in termini semplici, adatta per uno studente di scuola superiore. Assicurati di includere esempi pratici che aiutino a comprendere i concetti di spazio e tempo relativi.”
Quanto Tempo è Necessario per Ottimizzare un Prompt?
L’ottimizzazione di un prompt può variare da pochi minuti a diverse ore, a seconda della complessità del compito e dell’esperienza dell’utente. Per prompt semplici, il processo può richiedere pochi minuti, mentre per richieste più complesse o tecniche, può essere necessario un lavoro iterativo di ore o giorni.
Processo di Ottimizzazione del Prompt
Definizione del Problema: Comprendere chiaramente l’obiettivo del prompt.
Creazione del Prompt Iniziale: Formulare un prompt di base.
Test del Prompt: Eseguire il prompt e analizzare le risposte generate.
Feedback e Modifica: Valutare le risposte e modificare il prompt per migliorare la qualità delle risposte.
Ripetizione: Ripetere il processo di test e modifica fino a ottenere risultati soddisfacenti.
Importanza del Prompt Engineering
Migliora la Qualità delle Risposte: Prompt ben progettati migliorano significativamente la qualità delle risposte generate dal modello.
Risparmio di Tempo: Aiuta a ottenere risposte più accurate e pertinenti senza la necessità di molte iterazioni.
Applicabilità in Vari Campi: È utile in contesti come il customer service, la creazione di contenuti, l’automazione di compiti, e molto altro.
Il prompt engineering è una competenza cruciale, ed anche un futuro lavoro, per massimizzare l’efficacia delle interazioni con i modelli di intelligenza artificiale basati sul linguaggio naturale. Grazie alle pubblicazioni di esperti come Pasquale Aiello, possiamo comprendere meglio e applicare questa pratica per ottenere risultati ottimali nei nostri progetti di intelligenza artificiale basati su Generative AI.
