introduzione
Benvenuti nell’entusiasmante mondo dell’intelligenza artificiale, dove il campo emergente del prompt engineering è la chiave per sbloccare la magia di modelli linguistici di grandi dimensioni come GPT-4. Questa guida, ispirata a Gli approfondimenti di OpenAIè realizzato appositamente per i principianti. Mira a demistificare il ruolo dell’ingegneria tempestiva e offrire strategie facili da seguire per comunicare in modo efficace con questi sistemi di intelligenza artificiale avanzati.
L’ingegneria tempestiva è molto più che dare semplicemente comandi a un’intelligenza artificiale; si tratta di imparare a porre domande in modo che l’intelligenza artificiale comprenda e risponda al meglio. Questa abilità è vitale per chiunque sia curioso di conoscere l’intelligenza artificiale, dagli hobbisti agli aspiranti sviluppatori. Si tratta di trasformare semplici domande in conversazioni significative e approfondite con l’intelligenza artificiale. In quest’era in cui l’intelligenza artificiale sta diventando parte di molti campi, sapere come porre le domande giuste nel modo giusto può fare una grande differenza.
Iniziamo con la nostra Guida alla progettazione rapida!
Cos’è il Prompt Engineering?
Quindi, cos’è esattamente ingegneria tempestiva? Pensalo come se ti insegnasse come parlare con l’intelligenza artificiale nella sua lingua. I modelli linguistici di grandi dimensioni come GPT-4 sono incredibilmente intelligenti, ma hanno bisogno del giusto tipo di domande per darti le risposte migliori.
L’ingegneria tempestiva consiste nel creare queste domande. È come dare all’intelligenza artificiale una mappa chiara di ciò che stai cercando. Imparerai come usare le parole giuste, impostare le domande e fornire all’intelligenza artificiale le informazioni di cui ha bisogno per comprendere e rispondere nel modo più utile.
Questa abilità è super utile per chiunque voglia tuffarsi nel mondo dell’intelligenza artificiale. Che tu stia scrivendo un compito scolastico, lavorando a un progetto di programmazione o semplicemente esplorando l’intelligenza artificiale per divertimento, sapere come porre domande all’intelligenza artificiale in modo efficace può aiutarti a ottenere risposte sorprendenti e approfondite.
Attraverso questa guida adatta ai principianti, imparerai le basi del prompt engineering. Ti mostreremo semplici tecniche e suggerimenti per iniziare il tuo viaggio nella comunicazione efficace con l’intelligenza artificiale. Alla fine, sarai più sicuro nel guidare ChatGPT a darti il tipo di risposte che stai cercando.
Strategie per ottenere risultati migliori:
- Scrivi istruzioni chiare
- Fornire testo di riferimento
- Suddividi le attività complesse in sottoattività più semplici
- Dai al modello il tempo di “pensare”
- Testare sistematicamente le modifiche
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Strategia 1: scrivere istruzioni chiare
La chiarezza e la specificità della tua richiesta influenzano direttamente la qualità della risposta del modello.
Includi i dettagli nella tua query
- Fare: “Fornire una spiegazione passo passo di come funziona la fotosintesi nelle piante, compreso il ruolo della luce solare, dell’acqua e dell’anidride carbonica e il processo di produzione di glucosio e ossigeno.”
- Non: “Spiega la fotosintesi.”
Chiedi al modello di adottare una persona
- Fare: “In qualità di nutrizionista, consigliare una dieta equilibrata per un adolescente coinvolto in sport agonistici, considerando il suo maggiore fabbisogno energetico e l’importanza dei diversi nutrienti.”
- Non: “Cosa dovrebbe mangiare un atleta adolescente?”
Utilizza i delimitatori per segmentare l’input
- Fare: “Problema: (Difficoltà a mantenere la concentrazione durante lo studio). Soluzioni proposte: (Elencare potenziali strategie). Benefici attesi: (Descrivere come queste strategie potrebbero migliorare la concentrazione).”
- Non: “Mi distraggo mentre studio, cosa devo fare?”
Specificare i passaggi per il completamento dell’attività
- Fare: “Delinea un piano per l’apprendimento di una nuova lingua, iniziando con il vocabolario di base, passando poi alla grammatica e infine esercitandosi con madrelingua”.
- Non: “Come posso imparare una nuova lingua?”
Fornire esempi
- Fare: “Come la tua precedente analisi su ‘Il Grande Gatsby’, puoi analizzare ‘1984’ concentrandoti sui temi del controllo e della libertà?”
- Non: “Analizza ‘1984’.”
Specificare la lunghezza di output desiderata
- Fare: “Riassumi la trama dell”Amleto’ di Shakespeare in 250 parole, evidenziando i personaggi principali e il conflitto centrale.”
- Non: “Di cosa parla ‘Amleto’?”
Strategia 2: fornire testo di riferimento
Dirigere il modello verso materiali di riferimento specifici può migliorare notevolmente l’accuratezza e la pertinenza delle sue risposte.
Rispondi utilizzando un testo di riferimento
- Fare: “Sulla base dei dati contenuti in questo rapporto di ricerca di mercato (inserire collegamento o testo), identificare le tre principali tendenze dei consumatori nel 2023.”
- Non: “Quali sono le principali tendenze dei consumatori quest’anno?”
Rispondi con citazioni dal testo di riferimento
- Fare: “Utilizzando l’articolo di rivista scientifica fornito (inserire collegamento o testo), citare i risultati chiave sull’efficacia dei vaccini COVID-19.”
- Non: “I vaccini contro il COVID-19 sono efficaci?”
Strategia 3: suddividere le attività complesse in sottoattività più semplici
Dividere una query complessa in parti più semplici e gestibili può migliorare significativamente la precisione e l’efficienza del modello.
Utilizza la classificazione degli intenti per le query degli utenti
- Fare: “Identifica se la query dell’utente riguarda la ricerca di informazioni, assistenza o un’opinione, quindi rispondi di conseguenza.”
- Non: “Rispondi alla domanda di questo utente.”
Riepilogare documenti lunghi a pezzi
- Fare: “Fornisci un riassunto di ogni capitolo di ‘Guerra e pace’, quindi fornisci un riassunto generale del romanzo.”
- Non: “Riassumi ‘Guerra e Pace’”.
Costruire un riepilogo completo in modo ricorsivo
- Fare: “Iniziare riassumendo l’introduzione di questo documento tecnico (fornire il testo), seguito da un riepilogo di ogni sezione successiva, culminando in un riepilogo generale.”
- Non: “Dammi un riassunto di questo documento tecnico.”
Strategia 4: dare al modello il tempo di “pensare”
Chiedere al modello di elaborare la propria soluzione prima di affrettarsi verso una conclusione
- Fare: Se stai ponendo una domanda complessa, come spiegare un concetto scientifico o risolvere un problema di matematica in più passaggi, chiedi al modello di scomporre la risposta in passaggi più piccoli. Ad esempio, “Puoi spiegare la fotosintesi passo dopo passo?” oppure “Risolvi l’equazione 2x + 3 = 11 mostrando ogni passaggio del tuo lavoro.”
- Non: Evita di chiedere risposte immediate e brevi a domande complesse in cui il processo di ragionamento è cruciale. Ad esempio, “Qual è la soluzione di 2x + 3 = 11?”
Utilizza il monologo interiore o una sequenza di domande per guidare il processo di ragionamento del modello
- Fare: Quando risolvi un problema, suggerisci al modello di utilizzare un monologo interiore. Ad esempio, “Quando calcoli l’area di un cerchio con un raggio di 5, considera prima la formula per l’area di un cerchio. Puoi guidarmi attraverso il tuo processo di pensiero usando questo metodo?
- Non: Non chiedere al modello di saltare i passaggi del ragionamento o di utilizzare spiegazioni eccessivamente semplificate per problemi complessi. Ad esempio: “Dammi l’area di un cerchio con un raggio di 5”
Chiedi al modello se ha perso qualcosa nei passaggi precedenti
- Fare: Dopo aver ricevuto una risposta, soprattutto a una domanda articolata, chiedi una revisione: “Puoi ricontrollare se tutti gli aspetti della domanda sono stati affrontati? Hai considerato tutti i fattori rilevanti nella tua risposta?”
- Non: Evita di accettare la prima risposta a una domanda complessa senza indagare più a fondo, soprattutto se la risposta sembra incompleta. Ad esempio, non proseguire con “C’è qualcos’altro da considerare qui?” o “Hai coperto tutti i punti della domanda?”
Strategia 5: testare sistematicamente le modifiche
I test sistematici garantiscono che qualsiasi modifica ai prompt porti a un miglioramento delle prestazioni.
Valutare i risultati con risposte Gold-Standard
- Fare:”Traduci questo paragrafo dallo spagnolo all’inglese, quindi confronta la tua traduzione con una versione tradotta professionalmente per identificare eventuali differenze.”
- Non: “Traduci questo paragrafo dallo spagnolo all’inglese.” (senza alcun riferimento al confronto con una traduzione professionale)
Conclusione
Siamo giunti al termine della nostra guida Prompt Engineering. Aderendo a queste strategie e incorporando le cose da fare e da non fare, sarai in grado di creare suggerimenti che massimizzino l’efficacia e l’efficienza delle risposte di ChatGPT. Questa guida non mira solo a migliorare le tue capacità ingegneristiche tempestive, ma anche ad aprire le porte a interazioni più ricche, accurate e approfondite con i modelli di intelligenza artificiale in varie applicazioni del mondo reale. Mentre intraprendi questo viaggio, ricorda che il prompt engineering è un’abilità che migliora con la pratica e che ogni interazione con l’intelligenza artificiale offre una nuova opportunità di apprendimento e crescita.
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Fonte: www.analyticsvidhya.com
