Cos'è l'ingegneria rapida?
L’ingegneria dell’IA prompt è l’arte e la scienza di progettare le istruzioni date ai modelli linguistici potenti al fine di ottenere i migliori risultati possibili. Immaginatelo come scegliere attentamente le vostre parole per guidare un amico incredibilmente intelligente ma a volte con una mente letterale.
Gli ingegneri che si occupano dei prompt utilizzano la propria conoscenza dei modelli di IA e delle capacità di risoluzione creativa dei problemi per creare prompt che aiutino questi modelli a generare testo creativo, tradurre linguaggi, scrivere diversi tipi di testo e rispondere alle domande in modo informativo.
Comprendere l’IA generativa
Con "Intelligenza Artificiale Generativa" ci si riferisce ai sistemi di Intelligenza Artificiale in grado di produrre nuovi contenuti, come testi, immagini, audio o altri dati, sulla base del Deep Learning relativo ai modelli e alla struttura che hanno imparato grazie al loro addestramento.
Gli aspetti chiave delle soluzioni di IA generativa sono la possibilità di creare nuovi risultati, piuttosto che limitarsi a fare previsioni o classificazioni sulle informazioni esistenti. Questo è in contrasto con i modelli di Machine Learning più tradizionali.
I modelli di IA generativa imparano i modelli e le relazioni soggiacenti al loro addestramento e quindi utilizzano questa conoscenza per generare nuovi contenuti che somigliano alle informazioni originali. Tipi comuni di IA generativa includono modelli di linguaggio come ChatGPT, che può generare testo simile a quello umano, e modelli di generazione di immagini come DALL-E e Stable Diffusion, che possono creare nuove immagini dalle descrizioni testuali.
L’IA generativa offre un’ampia gamma di applicazioni potenziali, dalla creazione e lavoro creativo all’aumento dei dati e alla generazione di dati sintetici. Tuttavia, solleva anche preoccupazioni su questioni quali i pregiudizi, il plagio e il potenziale uso improprio.
La tecnologia alla base dell’IA generativa include tecniche come autoencoder variazionali, reti generative in senso avverso e modelli linguistici di grandi dimensioni basati su architetture di trasformatori. Questi modelli apprendono rappresentazioni efficienti dei dati di addestramento e li utilizzano per produrre nuovo testo.
Diversi tipi di GenAI
Esistono diversi tipi principali di modelli di IA generativa. I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (Large Language Model, LLM) sono un tipo specializzato di IA generativa focalizzato sull'elaborazione del linguaggio naturale e sulla generazione del testo, addestrato su enormi dataset di testo per imparare i modelli e la struttura del linguaggio. Alcuni esempi sono GPT-4, ChatGPT e Copilot di Microsoft.
I modelli di generazione delle immagini utilizzano tecniche come le reti generative avversarie (GAN) e i modelli di diffusione per creare nuove immagini, addestrate su grandi dataset di immagini per comprendere modelli visivi e caratteristiche. Prendete in considerazione DALL-E, Stable Diffusion e Midtravel.
Analogamente, i modelli di generazione audio e musicale sono addestrati su set di dati audio e musicali per cogliere modelli e strutture del suono. L’IA generativa può anche essere applicata alla generazione di codice, imparando dai repository di codice per generare nuovo codice funzionante, così come la sintesi, creando dati sintetici che imitano le informazioni del mondo reale.
La tecnologia alla base dell’IA generativa include tecniche come autoencoder variazionali, GAN e modelli di linguaggio di grandi dimensioni basati su architetture di trasformatori, che apprendono rappresentazioni efficienti dell’addestramento e le utilizzano per generare nuovo testo. L’IA generativa offre un’ampia gamma di applicazioni potenziali, dalla creazione di contenuti al lavoro creativo, all’aumento delle informazioni e alla generazione sintetica, ma solleva anche preoccupazioni su questioni come pregiudizi, plagi e potenziale uso improprio.
Cos'è un prompt?
Un prompt è l’istruzione o la richiesta data a un sistema di IA generativa di produrre un output desiderato. I prompt possono includere diversi componenti chiave:
Istruzione/domanda attività
Questo è il fulcro del prompt, che specifica l'azione o le informazioni che l'IA deve fornire, come ad esempio "Scrivere una guida su come preparare un toastie al formaggio".
Il contesto
Ulteriori dettagli sul lavoro o sullo scenario per aiutare a guidare la risposta dell’IA, ad esempio "Il lettore dispone di strumenti e ingredienti di base per la cottura".
Ruolo
La prospettiva o la persona che l’IA dovrebbe adottare durante la generazione dell’output, ad esempio "in qualità di esperto culinario, fornire consigli pratici con un tono amichevole".
Formattazione
Istruzioni su come l’IA dovrebbe strutturare il risultato, come ad esempio "Presenta la tua guida con passaggi numerati".
Ad esempio,
Fornire output di campioni o punti di partenza per aiutare l’IA a comprendere il formato e lo stile desiderati.
La combinazione di questi elementi in un prompt aiuta a guidare il sistema di IA generativa a produrre un output pertinente, di alta qualità e personalizzato che soddisfi le esigenze e le preferenze specifiche dell’utente. Creare prompt efficaci è un’abilità fondamentale per ottenere il massimo dalle tecnologie di IA generativa.
In che modo i prompt vengono applicati ai moduli LLM?
I prompt sono un componente fondamentale per l'utilizzo efficace di modelli di linguaggio di grandi dimensioni come ChatGPT. I prompt fungono da input utilizzato da LLM per produrre la risposta. Il prompt può includere diversi elementi, quali l'istruzione/domanda di lavoro, il ruolo e la formattazione.
La pratica di creare prompt efficaci è nota come "ingegneria dei prompt". Questo comporta la sperimentazione di diverse strutture e componenti di prompt per ottimizzare gli output del servizio LLM. Prompt è un'abilità fondamentale per ottenere il massimo da modelli come ChatGPT.
La recente diffusione di ChatGPT ha ulteriormente evidenziato l'importanza dei prompt. Man mano che un maggior numero di persone interagisce con questa potente piattaforma LLM, cresce l’interesse per imparare a creare prompt efficaci per sfruttare appieno il suo potenziale.
I prompt consentono agli utenti di personalizzare le risposte di ChatGPT in base alle proprie esigenze, sia che si tratti di generare contenuti, risolvere problemi o esplorare prospettive. Di conseguenza, l'ingegneria tempestiva è emersa come competenza su richiesta, con persone che cercano di padroneggiare l'arte di sollecitare per massimizzare la propria produttività e creatività con ChatGPT e altri.
Riassumendo, i prompt sono essenziali per un utilizzo efficace dei modelli, tra cui ChatGPT. Grazie alla comprensione dei componenti di una progettazione rapida e pratica, gli utenti possono orientare questi modelli per produrre risultati utili e altamente rilevanti, personalizzati in base alle loro esigenze.
Perché è importante avere il giusto tempismo?
La specificità porta alla pertinenza:
I prompt generici generici generici genereranno risultati generici e non mirati. Creare prompt specifici che forniscano dettagli chiari sul lavoro, sulla formattazione e sul tono/prospettiva desiderati aiuta a garantire che l'output dell'IA sia altamente pertinente e personalizzato in base alle esigenze dell'utente.
Il contesto consente una comprensione sfumata:
Fornire al modello di IA ulteriori informazioni sul prompt, come il pubblico o lo scopo a cui è destinato, aiuta il modello a comprendere le sfumature della richiesta e a generare una risposta più appropriata.
L'iterazione consente di ottenere output migliori:
La progettazione tempestiva è un processo iterativo. Se il prompt iniziale non restituisce l'output desiderato, gli utenti devono provare a riformulare o aggiungere ulteriori dettagli. Questo approccio iterativo permette loro di guidare l’IA verso un risultato ottimale.
Liberare tutto il potenziale dell’IA:
Promozioni efficaci sono essenziali per ottenere il massimo da strumenti di IA generativi. Creando prompt e perfezionandoli, gli utenti possono sfruttare appieno le capacità di questi potenti modelli e ottenere output pertinenti e di alta qualità, personalizzati in base alle loro esigenze.
In sintesi, i risultati della ricerca sottolineano che ottenere la risposta giusta è fondamentale perché determina direttamente la qualità, la pertinenza e l’utilità della risposta dell’IA. L’ingegneria tempestiva consente agli utenti di sfruttare appieno il potenziale dei sistemi di IA generativa guidandoli verso output che soddisfino esattamente le loro esigenze.
Vantaggi di una rapida progettazione
L'ingegneria dei prompt consente agli utenti di creare prompt altamente specifici che guidano modelli di linguaggio di grandi dimensioni per produrre risposte personalizzate in base alle finalità esatte dell'utente. Fornendo istruzioni dettagliate, i prompt possono allontanare il modello dalla produzione di output generici o irrilevanti e generare invece risposte perfettamente in linea con le esigenze dell'utente. Questo livello di specificità è fondamentale nelle applicazioni in cui l'accuratezza e la pertinenza sono fondamentali, come l'assistenza clienti, il supporto tecnico o la creazione di contenuti.
Riduzione dei fraintendimenti
I prompt non progettati correttamente possono portare i modelli a interpretare in modo errato le finalità dell'utente, con conseguenti risposte che non rispettano il marchio o che contengono errori o imprecisioni dannosi. La progettazione tempestiva consente di ridurre questo rischio garantendo che i prompt siano chiari, univoci e forniscano informazioni sufficienti al modello per comprendere il processo in questione. Riducendo il rischio di fraintendimenti, la tempestiva progettazione migliora l'affidabilità e l'affidabilità delle applicazioni basate su LLM.
Personalizzazione attività
I moduli LLM sono altamente versatili e possono essere applicati a un'ampia gamma di attività, dalla generazione di testo scritto all'analisi dei dati. La tempestiva progettazione consente agli utenti di personalizzare il comportamento del modello in base a domini o casi d'uso specifici, assicurando che le risposte del modello siano ottimizzate per l'attività in questione. Questa personalizzazione può comportare la regolazione del tono, dello stile, del livello di dettaglio o anche della knowledge base sottostante su cui si basa il modello, con risultati più pertinenti, utili e in linea con i requisiti dell'utente.
Sblocca nuove idee
L'ingegneria tempestiva può sbloccare il potenziale creativo dei modelli, consentendo loro di produrre idee, concetti e soluzioni nuovi che vanno oltre la loro formazione. Creando prompt che incoraggiano il modello a esplorare territori inesplorati, gli utenti possono stimolare l'immaginazione del modello e scoprire informazioni inaspettate. Ciò può rivelarsi particolarmente utile in ambiti quali la ricerca, lo sviluppo di prodotti o la scrittura creativa, in cui il pensiero innovativo è molto apprezzato.
Esplorazione di aree non tracciate
I moduli LLM vengono addestrati su grandi quantità di informazioni, ma le loro conoscenze sono in definitiva limitate dalle informazioni a cui sono stati esposti durante l'addestramento. La tecnica del prompt consente agli utenti di guidare il modello oltre il suo addestramento, spingendolo a disegnare connessioni e fare inferenze che potrebbero non essere state esplicitamente trattate. Questo può portare alla scoperta di nuove applicazioni, all'identificazione di modelli precedentemente sottovalutati o alla generazione di soluzioni uniche per problemi complessi.
Sperimentazione semplificata
L'ingegneria dei prompt facilita la sperimentazione e l'iterazione rapide, consentendo agli utenti di testare rapidamente gli approcci e perfezionare i prompt per ottenere la risposta desiderata. Questo processo iterativo consente l'esplorazione efficiente di varie variazioni di prompt, consentendo agli utenti di identificare i prompt più efficaci per le proprie esigenze. Questo approccio semplificato alla sperimentazione può accelerare in modo significativo lo sviluppo e l'ottimizzazione di applicazioni basate su LLM.
Risultati più rapidi
Creando prompt precisi e ben progettati, gli utenti possono spesso ottenere la risposta desiderata da un sistema LLM senza la necessità di iterazioni o perfezionamenti estesi. Questo può portare a un notevole risparmio di tempo, poiché il modello è in grado di produrre output accurati e pertinenti più rapidamente. Questa efficienza è particolarmente utile in applicazioni o scenari in cui i tempi di risposta rapidi sono fondamentali, come l'assistenza clienti o i processi decisionali in tempo reale.
Riduzione delle esigenze di ottimizzazione
In alcuni casi, un'efficace e tempestiva progettazione può eliminare o ridurre la necessità di sottoporre il modello stesso a operazioni di tuning costose e dispendiose in termini di tempo. Sfruttando le capacità esistenti del modello e guidandolo attraverso prompt ben creati, gli utenti possono spesso ottenere la risposta desiderata senza dover investire risorse significative in adeguamenti specifici del modello. In questo modo è possibile risparmiare sui costi e rendere le soluzioni basate su LLM più accessibili a un numero maggiore di organizzazioni.
Ottimizzazione delle risorse
La progettazione tempestiva consente alle organizzazioni di ottenere il massimo valore dalle risorse del modello esistenti. Creando prompt che estraggono il massimo potenziale dal modello, gli utenti possono ottimizzare l'utilizzo degli investimenti effettuati nel modello, sia che si tratti di modelli interni che di modelli forniti da fornitori terzi. Questo approccio può portare a un migliore ritorno sull'investimento e a una maggiore efficienza complessiva nell'implementazione e nella gestione di applicazioni basate su LLM.
Come funziona il prompt engineering?
Comprendere le basi di NLP e modelli linguistici: Ottenere una solida conoscenza delle tecniche di elaborazione del linguaggio naturale e delle architetture sottostanti dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM).
Prompt dettagliati specifici dell'unità:
Definire chiaramente l'istruzione o la domanda di lavoro, fornire informazioni rilevanti sullo scenario, il pubblico o il tono desiderato e includere istruzioni di formattazione sulla struttura dell'output. Se lo si desidera, fornire output di esempio o punti di partenza per guidare il modello.
Testa ed esegui iterazioni sui prompt:
Provare a visualizzare il prompt su modelli di lingua diversi per verificare la risposta, analizzare gli output e identificare le aree di miglioramento, quindi ridefinire il prompt riformulando, aggiungendo ulteriori dettagli o modificando la struttura. Ripetere il processo di test e perfezionamento fino a ottenere l'output desiderato.
Scalabilità e automazione dei prompt:
Esplorare i modi per generalizzare prompt di successo per applicazioni più ampie e analizzare opzioni quali il concatenamento dei prompt o la programmazione dei prompt per automatizzare la generazione dei prompt.
Durante il processo di progettazione tempestiva, l'ingegnere tempestivo dovrebbe considerare la pertinenza, la chiarezza, il bias e l'etica, l'iterazione e la sperimentazione, le competenze tecniche e le competenze trasversali. Seguendo questi step e tenendo conto di queste considerazioni, i tecnici esperti possono sfruttare appieno il potenziale dei modelli di linguaggio e produrre output altamente rilevanti e personalizzati che soddisfino le esigenze dell'utente.
Quali sono i diversi tipi di pronta progettazione?
Considerando i diversi tipi di modelli di IA, ecco come variano le opzioni di progettazione immediata:
Zero-shot prompt:
Si tratta del modulo più semplice in cui è possibile presentare il modello solo con una descrizione dell'operazione, senza esempi. Pensateci come se diceste "Traduci questa frase in spagnolo: Il cane ha attraversato la strada."
Pochi prompt (in-context learning):
La descrizione dell'attività viene integrata con alcuni esempi per consentire al modello di identificare i modelli. Per esempio: "Traduci in spagnolo: Il gatto è nero. -> El gato es negro. La mia casa è rossa. -> Mi casa es roja. Il cane corse dall'altra parte della strada. -> ?"
Chain of think (CoT) che richiede:
In questo caso, si incoraggia il modello a suddividere i problemi complessi in passaggi più piccoli, mostrando esplicitamente il suo ragionamento. Esempio "John ha 5 mele. Mary gli dà altri tre. Quante mele ha John adesso? Pensiamo passo per passo: John comincia con 5 mele, Mary gliene dà altre 3, quindi ne aggiungiamo 3...ecc."
Meta-prompt:
Questo comporta la creazione di prompt adattabili che migliorano le istruzioni nel tempo, rendendo il modello più adatto all'automiglioramento.
Richiesta di conferma negativa:
Potete indicare al modello cosa non includere nella risposta, utile per filtrare l'output indesiderato. Esempio "Scrivi una poesia, ma non includere riferimenti a fiori."
La migliore tecnica ingegneristica rapida dipende dal tipo di modello di IA. Ricordate, l'ingegneria tempestiva è sia un'arte che una scienza. Il lavoro a portata di mano e il modello di IA stesso influenzeranno l’approccio migliore. La qualità dei dati è importante, soprattutto per l'apprendimento di base, e un linguaggio preciso nei prompt aiuta a guidare l'output.
Esempio di progettazione rapida
Quando si ha il compito di creare un piano di lezioni completo, è fondamentale fornire al modello linguistico una struttura chiara e ben definita da seguire. Anziché lasciarla a passeggiare, cercando di individuare il formato ideale da solo, il prompt offre un'impalcatura di intestazioni di sezione e linee guida.
Immaginate di richiedere una lezione di algebra di 45 minuti con i seguenti componenti delineati: Obiettivi della lezione, Materiali necessari, 10 minuti di riscaldamento accattivante, 15 minuti di istruzioni dirette accattivanti, 15 minuti di esercitazione indipendente per gli studenti per mettere alla prova le loro nuove competenze e, infine, un ticket di uscita sintetico per valutare l'apprendimento. Questo approccio metodico assicura che il modello produca un piano raffinato e pedagogicamente sano, senza lasciare nulla di intentato.
Step-by-step
A volte, un unico prompt monolitico può superare anche il modello linguistico più sofisticato. In questi casi, un buon ingegnere pronto sa suddividere l'attività in una serie di passaggi più gestibili che l'IA può eseguire uno alla volta.
Immaginate, per esempio, di chiedere prima una panoramica sintetica dei concetti chiave che gli studenti dovrebbero comprendere nel risolvere equazioni lineari. Una volta acquisite queste conoscenze fondamentali, il prossimo prompt potrebbe richiedere al modello di delineare un coinvolgente segmento di istruzioni dirette della durata di 15 minuti per insegnare queste idee critiche. Infine, l'ultimo step chiave consiste in un prompt per progettare un'attività di pratica indipendente di 15 minuti che consenta agli studenti di applicare la loro nuova conoscenza.
Guidando il modello attraverso questa sequenza accuratamente coreografica, assicurati che ogni parte del puzzle si adatti perfettamente, dando vita a un programma di lezioni completo e ben strutturato.
Valutare la possibilità di utilizzare il gioco di ruolo
A volte, un piccolo gioco di ruolo può fare meraviglie nel suscitare una risposta davvero su misura dal modello linguistico. Immaginate, se volete, di chiedere un programma di lezioni su come rappresentare graficamente le equazioni lineari, ma con una svolta - chiedete al modello di rispondere dalla prospettiva di un insegnante esperto di matematica di 8° grado.
Potreste scoprire che il linguaggio della modella viene infuso dalla saggezza, guadagnata a fatica, di un educatore veterano. I suoi suggerimenti arrivano con una comprensione della psicologia adolescenziale e la tecnica pedagogica più probabilmente per catturare quel particolare pubblico. Sono finite le banalità generiche, sostituite da un apprezzamento sfumato per ciò che davvero coinvolgerà e illuminerà queste giovani menti matematiche.
Includere esempi nei prompt
E non dimentichiamo il potere di fornire al modello linguistico degli esempi brillanti da cui trarre ispirazione. Si supponga di avere ricevuto l'incarico di creare un programma di lezioni per la creazione di grafici di funzioni lineari, ma che si stia disegnando uno spazio vuoto. Perché non offrire al modello un piano realizzato in modo eccellente per risolvere equazioni quadratiche come modello?
Ora, il modello può scomporre la struttura, il contenuto e il tono di quel campione, usandolo come trampolino per creare una lezione altrettanto lucida ed efficace sull'argomento desiderato. È come dare a un artista in erba un capolavoro e dire, "Vai avanti e crea qualcosa di altrettanto sorprendente!" I risultati sono sicuri di abbagliare.
Adottando queste diverse opzioni di ingegneria dei prompt, dagli output strutturati ai prompt iterativi, dal gioco di ruolo all'ispirazione basata su campioni, si sblocca il vero potenziale dei modelli linguistici, orientando le risposte che non sono meramente competenti, ma positivamente accattivanti.
