Indice
Cos'è un prompt?
Elementi di un prompt
Esempi di prompt di base
Allora, che cos'è l'ingegneria delle prompt?
Alcuni esempi di prompt più avanzati
Conclusione
Cos'è un prompt?
I modelli di intelligenza artificiale generativa interagiscono principalmente attraverso input testuali. Le istruzioni che fornisci al modello per compiere un compito costituiscono ciò che chiamiamo "prompt".
Nel campo dei modelli di generazione di immagini come DALLE-2 o Stable Diffusion, un prompt descrive principalmente l'immagine che desideri generare. Ad esempio:
Un leone possente con una corona d'oro in testa che indossa un abito a tre pezzi, 4k, fotografia professionale, illuminazione da studio, immagine del profilo LinkedIn, fotorealistico
Tuttavia, nei modelli di linguaggio estesi (LLM) come GPT-3 o ChatGPT, i prompt possono variare da semplici domande a problemi complessi con dati inseriti direttamente nel prompt stesso. Ecco un esempio di prompt di domanda semplice:
Qual è il nome del primo ministro del Regno Unito?Nei modelli orientati al compito generativo come Gato, i prompt possono essere estremamente astratte, definendo compiti che richiedono assistenza, come:
Devo organizzare un viaggio di una settimana a Parigi.Per il campo di questo articolo, ci concentreremo principalmente sul prompt per i LLM.
Elementi di un prompt
A un livello elevato, un prompt può contenere uno qualsiasi dei seguenti elementi:
Istruzioni
Domanda
Dati di input
Esempi
Esempi di prompt base
Per ottenere un risultato, un prompt deve includere istruzioni o una domanda. Gli altri elementi sono opzionali. Esaminiamo alcuni esempi di base utilizzando ChatGPT.
Istruzioni + Domanda
Qui, forniamo istruzioni insieme a una domanda per guidare la risposta del modello:
“Sto preparando il mio saggio di ammissione al college e vorrei qualche consiglio. Quali argomenti sarebbe meglio includere? Che tono dovrei adottare per rendere il mio saggio più accattivante? E quali espressioni sarebbe meglio evitare per mantenere la mia scrittura efficace?”Istruzioni + Dati di Input
In questo esempio, forniamo istruzioni e dati di input per far generare al modello un saggio universitario:
"Dati i seguenti dettagli sulla mia esperienza lavorativa, scrivi un articolo di presentazione professionale: Ho iniziato la mia carriera come stagista presso una rinomata azienda tecnologica a San Francisco, California..."Domanda + Esempi
Includiamo esempi per aiutare il modello a fare raccomandazioni, come in questo sistema di raccomandazione "economico":
"Ecco alcuni esempi di libri che ho apprezzato molto: "1984" di George Orwell, "Il giovane Holden" di J.D. Salinger, "Cronache del ghiaccio e del fuoco" di George R.R. Martin. Non ho trovato molto interessante "Cinquanta sfumature di grigio". Quali altri libri pensi che potrei apprezzare?"Allora, che cos'è l'ingegneria delle prompt?
Ora che comprendiamo i prompt e abbiamo visto alcuni esempi, approfondiamo l'ingegneria del prompt.
L'ingegneria del prompt è una disciplina emergente mirata a progettare prompt ottimali per modelli generativi per raggiungere obiettivi specifici. Alcuni addirittura ipotizzano che potrebbe superare gli aspetti tradizionali dell'apprendimento automatico come l'ingegneria delle caratteristiche o l'ingegneria dell'architettura.
L'ingegneria del prompt richiede una comprensione del dominio per allineare la prompt all'obiettivo desiderato e la comprensione del comportamento del modello. I diversi modelli rispondono in modo diverso alle prompt, richiedendo approcci su misura.
Al suo nucleo, l'ingegneria del prompt coinvolge un approccio programmato alla generazione di modelli di prompt che possono essere personalizzati in base a set di dati o contesti. Ad esempio:
for user, blurb in students.items():
prompt = “Date le seguenti informazioni su {}, scrivi un saggio universitario di 4 paragrafi: {}”.format(user, blurb)
callGPT(prompt)L'ingegneria del prompt, come qualsiasi disciplina ingegneristica, è iterativa e richiede esplorazione per trovare soluzioni ottimali. Condivide somiglianze con l'ingegneria del software, come il controllo delle versioni e i test di regressione.
Alcuni esempi di prompt più avanzati
Con vari modi per combinare i componenti del prompt, le possibilità sono infinite. Ecco alcuni esempi avanzati che mostrano il potere dell'ingegneria del prompt.
Prompting a catena di pensiero
Questa tecnica guida il modello a seguire una sequenza logica nel suo ragionamento:
"Qual squadra di calcio europea ha vinto la Champions League nell'anno in cui Londra ha ospitato le Olimpiadi?
Usa questo formato:
Q: A: Pensiamo passo dopo passo. Quindi, la risposta è .”Incoraggiare risposte accurate
Promuovendo il modello a citare fonti affidabili, lo indirizziamo verso risposte accurate:
“Sono sicuri i vaccini a mRNA? Rispondi solo utilizzando fonti affidabili e cita tali fonti.”Utilizzare l'IA per correggersi
Possiamo sollecitare il modello a correggere le proprie inesattezze:
“Ci sono informazioni errate in questo articolo: [COPIA L'ARTICOLO QUI]”Generare opinioni diverse
Alimentando un articolo e chiedendo opinioni dissidenti, esploriamo prospettive diverse:
“Dato questo articolo di esempio, scrivi un articolo simile che non sia d'accordo con esso.”Mantenimento dello stato + Gioco di ruolo
Sebbene i modelli di linguaggio non mantengano intrinsecamente lo stato, applicazioni come ChatGPT lo simulano per consentire interazioni complesse:
(Esempio basato su un tweet dell'ingegnere di prompt dello staff di Scale, Riley Goodside)
Insegnare un algoritmo al prompt
Qui, insegniamo un algoritmo fornendo un esempio:
“Ecco un esempio di come applicare l'algoritmo di ricerca del massimo comune divisore (MCD) a due numeri interi a e b: D: Trova il MCD tra a=24 e b=36. R: Iniziamo assegnando il valore più piccolo a a, quindi a=24 e b=36...Conclusione
In conclusione, l'ingegneria del prompt rappresenta un'importante evoluzione nell'interazione con i modelli di intelligenza artificiale generativa. Attraverso l'articolata progettazione di prompt ottimizzati, è possibile guidare questi modelli verso risultati desiderati, facilitando la comunicazione e l'elaborazione di informazioni complesse.
Dai semplici comandi alle istruzioni elaborate, dai dati di input agli esempi, l'uso sapiente del prompt può trasformare l'esperienza con i modelli di linguaggio estesi, consentendo applicazioni sempre più sofisticate e personalizzate.
L'ingegneria del prompt richiede una comprensione approfondita del dominio di riferimento e una continua sperimentazione per trovare le soluzioni ottimali. Tuttavia, con il giusto approccio e la dovuta attenzione all'etica e alla correttezza, questo campo offre un potenziale rivoluzionario per l'interazione con l'intelligenza artificiale.
Con una vasta gamma di applicazioni che spaziano dalla generazione di testi all'elaborazione di immagini e molto altro ancora, l'ingegneria del prompt si configura come un fondamentale strumento per esplorare le frontiere dell'intelligenza artificiale e realizzare nuove possibilità per l'innovazione e il progresso.
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