Prompt

Il Ruolo di un Prompt in un LLM

I prompt svolgono un ruolo cruciale nel funzionamento dei LLM. Sono il principale meccanismo attraverso cui gli utenti interagiscono con questi modelli. Formulando in modo efficace le tue domande o istruzioni, puoi influenzare in modo significativo la qualità e la pertinenza delle risposte generate dal LLM. Prompt ben costruiti sono essenziali per sfruttare appieno il potenziale dei LLM, sia in ambito aziendale, nella creazione di contenuti o per scopi di ricerca.

Come viene usato un Prompt in un LLM?

I prompt vengono utilizzati in vari modi per guidare l’output di un LLM. Ecco alcuni approcci comuni:

1. Zero-Shot Prompting: Si fornisce al LLM un compito senza alcun esempio. Ad esempio, chiedendo direttamente: “Traduci ‘formaggio’ in francese.”
2. One-Shot Prompting: Si fornisce un esempio per illustrare il compito. Ad esempio: “Traduci dall’inglese al francese: cheese => fromage. Ora traduci ‘bread’.”
3. Few-Shot Prompting: Si offrono più esempi per guidare il modello. Ad esempio: “Traduci dall’inglese al francese: cheese => fromage, bread => pain. Ora traduci ‘apple’.”
4. Chain-of-Thought Prompting: Si includono passaggi di ragionamento dettagliati all’interno del prompt per aiutare il modello a fornire una risposta ragionata. Ad esempio: “Se hai 5 mele e ne compri altre 3, quante mele hai? Prima hai 5 mele. Poi ne aggiungi 3, per un totale di 8 mele.”

Come Creare Prompt Efficaci nei LLM

Creare prompt efficaci richiede chiarezza e specificità. Ecco alcuni suggerimenti:

• Chiarezza: Usa un linguaggio semplice e non ambiguo. Evita gergo e vocaboli complessi. Ad esempio, invece di chiedere “Chi ha vinto le elezioni?”, specifica: “Quale partito ha vinto le elezioni generali del 2023 in Paraguay?”
• Specificità: Fornisci il contesto necessario. Invece di chiedere “Genera una lista di titoli per la mia autobiografia”, sii specifico: “Genera una lista di dieci titoli per la mia autobiografia. Il libro parla del mio viaggio come avventuriero che ha vissuto una vita non convenzionale, incontrando molte personalità diverse e trovando infine la pace nel giardinaggio.”
• Istruzioni Positive: Formula le tue direttive in modo positivo. Invece di dire “Non fare titoli troppo lunghi”, specifica: “Ogni titolo deve essere composto da due a cinque parole.”

Tecniche Avanzate di Prompting

Few-Shot e Chain-of-Thought Prompting

I ricercatori hanno scoperto che fornire esempi (few-shot prompting) o includere passaggi di ragionamento dettagliati (chain-of-thought prompting) può migliorare significativamente le prestazioni del modello. Ad esempio:

• Few-Shot Prompting: “Traduci dall’inglese al francese: cheese => fromage, bread => pain. Ora traduci ‘apple’.”
• Chain-of-Thought Prompting: “Roger ha 5 palline da tennis. Ne compra altre 6. Quante palline da tennis ha in totale? Prima Roger ha 5 palline da tennis. Poi ne compra altre 6, quindi ora ne ha 11.”

Prompting Strutturato

Strutturare il prompt in modo significativo può guidare il LLM a generare risposte più accurate e pertinenti. Ad esempio, se il compito riguarda il servizio clienti, puoi iniziare con un messaggio di sistema: “Sei un agente AI amichevole che può fornire assistenza al cliente riguardo al suo ultimo ordine.”