14 marzo 2024
Come scrivere prompt efficaci
Strategie e tecniche per guidare l'AI Generativa verso risultati sorprendenti

L’introduzione dei più avanzati modelli linguistici di grandi dimensioni come GPT-4 ha permesso all'Intelligenza Artificiale Generativa, l’ultima frontiera nel campo dell'AI, di catturare l'attenzione globale. Questa tecnologia ha la capacità unica di generare contenuti inediti, emulando le competenze creative umane. Dalla scrittura di saggi alla risoluzione di complesse equazioni matematiche, fino al creare opere d’arte capaci di vincere dei concorsi d'arte, l'AI Generativa ha ampliato il concetto di automazione, svolgendo compiti che fino a poco tempo fa erano svolti esclusivamente da umani. La sua evoluzione ha significativamente incrementato l'efficienza del lavoro e l'ottimizzazione del tempo e delle risorse, sia per i singoli individui che per le aziende, che possono ora sfruttare il suo potenziale per automatizzare processi e accrescere la propria produttività. Un esempio concreto di tale applicazione lo possiamo dare noi stessi, supportando le aziende a sfruttare il potenziale dell'AI Generativa per lo sviluppo di un chatbot di ultima generazione a supporto del servizio clienti.
Nonostante le sue innumerevoli potenzialità, l'AI Generativa richiede una guida umana attenta per funzionare efficacemente. Analogamente all’entrata di una nuova risorsa lavorativa nella propria azienda, l’AI richiede istruzioni precise per eseguire al meglio le proprie mansioni. In questo contesto, i prompt, istruzioni di testo in linguaggio naturale, diventano essenziali, fungendo da bussola per orientare l’AI Generativa verso l'esecuzione corretta dei compiti assegnati.

Cos’è un prompt e cosa è il prompt engineering

Un prompt è un testo in linguaggio naturale per richiedere ad un’AI Generativa di eseguire un’attività specifica. Ad esempio, possiamo richiedere a GPT-4 di generare un tweet riguardante un nuovo e fittizio prodotto AI che stiamo pensando di creare, FoundersFableAI, che racconta approfondimenti e storie di imprenditori famosi.

Prompt
Scrivi un tweet su FoundersFableAI.

Output AI
🚀 Siamo entusiasti di immergerci in #FoundersFableAI – un’innovativa piattaforma che rivoluziona il nostro approccio all'innovazione e alla crescita delle startup! 🌟 Che tu sia un imprenditore in erba o un founder esperto, questo è il posto giusto per trovare nuove idee, intuizioni e ispirazione dal mondo reale. #VitaDiStartup #Innovazione

Questo tweet non è molto accurato poiché suggerisce che FoundersFableAI sia una "piattaforma" focalizzata sul "rivoluzionare il nostro approccio all'innovazione e alla crescita delle startup", il che potrebbe non riflettere accuratamente la sua essenza. Tuttavia, questo output non è colpa di GPT-4. Questo strumento non conosce nulla di FoundersFableAI, quindi è importante includere le informazioni pertinenti nel prompt.

Prompt
Scrivi un tweet su FoundersFableAI. FoundersFableAI racconta storie di famosi imprenditori.

Output AI
🚀 Immergiti nei viaggi epici dei visionari più iconici con #FoundersFableAI! 📚 Dal sogno al successo, lasciati ispirare dalle storie che hanno rivoluzionato il mondo. #Imprenditorialità #RaccontiDiSuccesso #Innovazione

Questo è molto meglio! Ora proviamo a far scrivere a GPT-4 il tweet nello stile di Steve Jobs.

Prompt
Scrivi un tweet su FoundersFableAI, nello stile di Steve Jobs. FoundersFableAI racconta storie di famosi imprenditori.

Output AI
L'innovazione si nutre delle storie di coloro che hanno percorso la strada prima di noi. FoundersFableAI trascende la mera narrativa per divenire celebrazione dell'etos imprenditoriale che caratterizza il nostro tempo. 🚀 Rivelando sfide e successi di imprenditori illustri, ci insegna che ogni innovazione c'è un percorso di dedizione assoluta e fede tenace. ✨ Un inno ai sognatori, agli innovatori e ai pionieri, possa il vostro viaggio essere guidato dalle leggende che hanno aperto la via. #FoundersFableAI #Imprenditorialità #Ispirazione

Questa alternativa appare significativamente più accattivante e potrebbe costituire il messaggio adeguato per catturare l'attenzione del nostro pubblico di riferimento. Continuando a sperimentare con vari prompt, possiamo affinare la nostra ricerca fino a identificare il risultato più efficace.
Questo processo di affinamento e perfezionamento dei nostri prompt nel tempo è definito come prompt engineering. È fondamentale comprendere che creare il prompt ideale è un processo che necessita una continua rifinitura. Non è realistico aspettarsi di ottenere il successo al primo tentativo. Di conseguenza, sviluppare la propria abilità nel prompt engineering attraverso la pratica e l'apprendimento da tentativi ed errori diventa cruciale. Esistono diverse strategie per perfezionare i prompt, ed è essenziale esplorarle nel corso di questo processo.

Come funzionano i Large Language Models

I Large Language Models (LLM), come Claude, Gemini, GPT-4 e Llama, elaborano enormi quantità di dati, comprendenti milioni di libri, pagine web e altre forme di testo. Ogni parola o frammento di parola in miliardi di testi viene convertita in un token e classificata in base alla frequenza con cui compare insieme ad altri token nel dataset.
Quando viene inviato un prompt a un modello AI, quest'ultimo esamina la richiesta attraverso utilizzando queste classificazioni per generare una risposta che considera ottimale. Questo processo sembra relativamente semplice per Prompt diretti. Tuttavia, gli LLM possono a volte deviare dalle loro classificazioni di token per creare una risposta innovativa, da qui nasce la denominazione di AI Generativa. Questa capacità di andare oltre le attese può risultare sorprendente.
Il modo in cui la classificazione dei token nei modelli linguistici genera linguaggio complesso e capacità conversazionali rimane un campo di ricerca vivace e aperto. Nonostante le numerose indagini, l'interazione tra queste classificazioni e la produzione di risposte ingegnose continua a essere un tema di grande interesse per i ricercatori.

Come scrivere Prompt efficaci per l'AI Generativa

I modelli di AI Generativa vengono addestrati su grandi dataset conversazionali e possono essere usati per produrre testo in linguaggio naturale. La formulazione di prompt efficaci per questi modelli riveste un'importanza cruciale per assicurare l'accuratezza e la rilevanza del testo generato. Ecco alcuni suggerimenti per ottimizzare la redazione di prompt che favoriscano il massimo rendimento dall'AI Generativa.

Comunicare in modo naturale

Per ottenere e incoraggiare l'elaborazione di risposte più naturali e pertinenti, è cruciale interagire con il il modello come se fosse una conversazione con un'altra persona, con uno stile di dialogo umano.

Prioritizzare chiarezza e concisione

I prompt devono essere espressi con un linguaggio chiaro e diretto, descrivendo con precisione la richiesta per evitare incomprensioni. Questo assicura che l'AI comprenda correttamente l’intento del prompt.

Evitare costruzioni negative

Invece di usare costruzioni negative, è buona norma formulare le istruzioni in modo positivo per ridurre il rischio di interpretazioni errate. Ad esempio:
Meno Efficace: "Non includere..."
Più Efficace: "Includi solo…"
Questo approccio minimizza il rischio che l'AI si concentri aspetti non desiderati dell’indicazione.

Definire il ruolo dell'AI

Definire esplicitamente il ruolo o l'area di competenza che si desidera l'AI adotti migliora la pertinenza e l'accuratezza delle sue risposte. Tale specificazione guida il modello nell'identificare e utilizzare i pattern di token rilevanti per quel determinato ambito. Per ottimizzare questo processo si può fornire all'AI una vera e propria guida passo dopo passo. Inizialmente, si può suggerire all'AI di "prendere fiato", che può sembrare un concetto metaforico ma risulta essere efficace. Successivamente, bisogna istruirla a seguire il processo, elaborare una risposta e verificarne la correttezza, invitandola a riformulare l’output qualora non segua in modo corretto le indicazioni.

Richiedere specificità

Dato che i modelli AI processano il linguaggio token per token, ogni parola conta. Per scongiurare risultati ambigui, bisogna evitare prompt scritti in modo vago. Un prompt dettagliato facilita il compito dell'AI nell'adeguarsi alle tue esigenze.

Incoraggiare richieste elaborate

Con l'aumentare della propria abilità nella scrittura dei prompt, si possono formulare istruzioni e richieste più complesse. I modelli di AI Generativa sono in grado di gestire prompt dettagliati sfruttando la loro capacità di elaborare vasti volumi di informazioni con efficacia.

Integrare indicazioni preventive

È importante prevedere eventuali sfide o decisioni che l'AI potrebbe affrontare, indirizzandole proattivamente nel prompt. Questa strategia può ridurre il rischio di "allucinazioni" da parte dell'AI, ovvero la generazione di informazioni incorrette o fuorvianti.

Utilizzare esempi

Quando il risultato desiderato è un specifico output è buona regola incorporare esempi all’interno del prompt. Questo metodo, denominata "apprendimento few-shot", può notevolmente affinare la capacità dell'AI di interpretare e realizzare la richiesta, offrendo un modello chiaro per l'output desiderato.

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In conclusione, acquisire padronanza nell'arte di formulare prompt efficaci per l'AI Generativa costituisce un'abilità preziosa per sfruttare a pieno le potenzialità di queste avanzate tecnologie. L'AI Generativa, inclusi i Modelli di Large Language Model quali GPT-4, Claude, Gemini e Llama, dispone di capacità straordinarie nell'automazione di compiti, nella creazione di contenuti e nella soluzione di problemi complessi. Tuttavia, l'efficacia del loro output è intimamente legata alla chiarezza, precisione e intenzionalità dei prompt forniti dagli utenti.

Pertanto, la progettazione di prompt non rappresenta semplicemente una competenza tecnica, ma un processo creativo che richiede intuizione, esercizio e raffinamento continuo. Implementando queste semplici strategie gli utenti possono notevolmente elevare l'accuratezza e la pertinenza dei contenuti prodotti dall'AI.

Il percorso verso la creazione di prompt efficaci si evolve parallelamente alle capacità dell'AI. Con l'avanzamento dell'AI Generativa, si apre un orizzonte illimitato per l'elaborazione di contenuti innovativi, precisi e stimolanti. Che l'obiettivo sia automatizzare processi aziendali, potenziare il servizio clienti tramite chatbot o generare opere creative, l'arte di elaborare prompt adeguati è fondamentale per accedere alle potenzialità trasformative dell'AI Generativa. Questa competenza non solo ottimizza l'efficienza e migliora l'esecuzione dei compiti ma inaugura anche nuovi scenari di creatività e innovazione in svariati settori.

FAQs

Quali sono le considerazioni etiche nell'uso dell’AI Generativa per la creazione di contenuti?

Le considerazioni etiche legate all'utilizzo dell'AI Generativa sono complesse. Man mano che queste tecnologie diventano capaci di produrre contenuti che imitano sempre più da vicino l'output umano, emergono preoccupazioni relative alla violazione del diritto d'autore, alla diffusione di informazioni false e all'impatto sui lavori nei campi creativi. L'impiego etico dell'AI Generativa richiede di garantire che i contenuti prodotti rispettino le leggi sul diritto d'autore, rappresentino accuratamente le informazioni reali e siano utilizzati per integrare la creatività umana piuttosto che sostituirla. Include inoltre lo sviluppo e l'adesione a linee guida che impediscono l'uso improprio dell'AI nella creazione di contenuti ingannevoli o dannosi.

Come si può misurare l'efficacia di un prompt?

Misurare l'efficacia di un prompt nell'AI Generativa comporta la valutazione dell'accuratezza, della pertinenza e della coerenza della risposta dell'AI. Questa analisi può essere soggettiva, a seconda degli obiettivi specifici del prompt. Tuttavia, l'efficacia può generalmente essere determinata da quanto bene la risposta soddisfa lo scopo inteso, che sia la generazione di contenuti creativi, la fornitura di informazioni accurate o la risoluzione di un problema. Questa valutazione richiede spesso un giudizio umano per determinare la qualità dell'output dell'AI nel contesto del compito. Nel tempo, il feedback da queste valutazioni può essere utilizzato per affinare i prompt e migliorare le prestazioni dell'AI.

I modelli di AI Generativa possono comprendere e rispondere a prompt in lingue diverse dall'inglese?

Per quanto riguarda le capacità linguistiche, i moderni modelli di AI Generativa stanno diventando sempre più competenti nel comprendere e rispondere a prompt in lingue diverse dall'inglese. Questo è il risultato dell'addestramento su dataset diversificati che includono molteplici lingue, consentendo loro di generare risposte nella lingua del prompt. Tuttavia, la qualità e l'accuratezza di queste risposte possono variare significativamente tra le lingue, specialmente per quelle meno rappresentate nei dati di addestramento. Sviluppatori e utenti dell'Intelligenza Artificiale Generativa devono essere consapevoli di queste limitazioni e lavorare per rendere queste tecnologie più inclusive ed efficaci su un ampio spettro di lingue. È necessario ampliare i dataset per includere più lingue e comprendere le sfumature culturali che influenzano l'uso e l'interpretazione della lingua.

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