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Siete pronti al prompt engineering?

L’ingegneria dei prompt, utilizzata principalmente nella comunicazione con un modello di linguaggio – rispettivamente text-to-text, text-to-image, text-to-video consiste nel processo di strutturazione del testo che può essere interpretato e compreso da un modello generativo di intelligenza artificiale.

In questo senso l’ingegneria dei prompt è abilitata dall’apprendimento in-context, definito come la capacità di un modello di apprendere temporaneamente dai prompt. La capacità di apprendimento in contesto è un’abilità emergente dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), come chatGPT ma anche, per estensione, sistemi di generazione immagini tipo Midjourney.

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Esempi di prompt engineering

Ecco alcuni esempi di prompt engineering per diversi scenari:

1. Traduzione: Scenari in cui si richiede alla AI di tradurre una frase dall’italiano all’inglese.

Prompt originale: “Traduci questa frase in inglese: ‘Ciao, come stai?'” Prompt ingegnerizzato: “Effettua la traduzione in inglese della seguente frase: ‘Ciao, come stai?'”

2. Risoluzione di problemi matematici: Scenari in cui si richiede all’AI di risolvere un problema matematico complesso.

Prompt originale: “Risolvi: 3x^2 + 2x – 7 = 0” Prompt ingegnerizzato: “Determina le soluzioni dell’equazione quadratica 3x^2 + 2x – 7 = 0.”

3. Scrittura creativa: Scenari in cui si chiede all’AI di completare una storia o di generare un testo creativo.

Prompt originale: “Scrivi un racconto su un viaggio spaziale.” Prompt ingegnerizzato: “Crea una narrazione coinvolgente su un’emozionante avventura durante un viaggio nello spazio interstellare.”

4. Spiegazione di concetti complessi: Scenari in cui si richiede all’AI di spiegare concetti complessi in modo semplice.

Prompt originale: “Spiega la teoria della relatività di Einstein.” Prompt ingegnerizzato: “Fornisci un’esaustiva spiegazione della teoria della relatività di Einstein, includendo esempi chiari per illustrare i concetti fondamentali.”

5. Creazione di piano di studio: Scenari in cui si chiede all’AI di generare un piano di studio per imparare una nuova materia.

Prompt originale: “Quali sono i passi per imparare a suonare la chitarra?” Prompt ingegnerizzato: “Crea una guida dettagliata con i passaggi progressivi raccomandati per imparare a suonare la chitarra, dall’acquisizione delle basi fino alle tecniche avanzate.”

Scopo del prompt enginering

L’obiettivo del prompt engineering è di comunicare in modo chiaro e specifico ciò che si vuole ottenere dall’AI, in modo da guidarla nella generazione di risposte più accurate e rilevanti.

In questo nuovo contesto un prompt coincide con testo in linguaggio naturale che descrive il compito che un’intelligenza artificiale deve svolgere: un prompt può essere una domanda come “cosa afferma la relatività ristretta?”, un comando come “scrivi una poesia sulla caduta delle foglie”, una richiesta di feedback (le cui risposte potrebbero essere giudizi tecnici del tipo “troppo prolisso”, “troppo formale”, “riformula di nuovo”, “ometti questa parola”) o una dichiarazione più lunga che include il contesto, le istruzioni e i dati di input di un certo problema. Il prompt in questione può comportare l’aggiunta, la rimozione, l’enfatizzazione e il riordino delle parole per ottenere un certo risultato, uan determinata risposta, uno stile, un tipo di layout e qualsiasi aspetto legato all’estetica (specie nel caso di video ed immagini da testo).

L’ingegnerizzazione del prompt (prompt engineering) può inoltre comportare la formulazione di una domanda, la specificazione di uno stile, la fornitura di un contesto pertinente o l’assegnazione di un ruolo all’IA, ad esempio “Scrivi come un madrelingua francese”, sempre in omaggio all’idea di imitazione formulata per primo da Turing. Questa arte (o tecnica) può consistere in un singolo prompt che include alcuni esempi da cui il modello possa imparare a “comportarsi” e addestrarsi adeguatamente. Stesso discorso per la generazione di video, suoni e immagini da prompt testuale: in tal caso un prompt tipico sarà una descrizione dell’output desiderato, come “una foto di alta qualità di un astronauta che cavalca un cavallo” o “un pezzo di brutal death metal”.

Che lavoro fa un prompt engineer in azienda?

Un prompt engineer, o ingegnere dei prompt, è un professionista che svolge un ruolo chiave nel definire i prompt e le istruzioni per guidare l’output di un modello di linguaggio come GPT-3.5. La formazione di un prompt engineer può variare in base all’ambito specifico in cui operano, ma di solito comprende una combinazione di conoscenze in linguistica, intelligenza artificiale, comunicazione e settore di specializzazione. Ecco alcuni elementi che potrebbero far parte della formazione di un prompt engineer:

  1. Linguistica e Semantica: Una solida comprensione della struttura linguistica, della semantica e della grammatica è essenziale per creare prompt che siano chiari, coerenti e comprensibili per il modello di linguaggio.
  2. Intelligenza Artificiale: Una base di conoscenze nell’ambito dell’intelligenza artificiale, in particolare nelle reti neurali e nei modelli di linguaggio, è fondamentale per comprendere come i modelli come GPT-3.5 elaborano e generano testo.
  3. Conoscenza del Modello: Una profonda conoscenza del modello specifico con cui si sta lavorando è essenziale. Ciò include la comprensione delle capacità, delle limitazioni e delle idiosincrasie del modello.
  4. Comunicazione Efficace: La capacità di comunicare in modo chiaro ed efficace è cruciale per tradurre le esigenze dei clienti o degli utenti finali in prompt che genereranno risposte rilevanti.
  5. Problem Solving: I prompt engineers spesso si trovano di fronte a sfide uniche nel definire istruzioni complesse e dettagliate che possano guidare il modello nella giusta direzione. Capacità di problem solving e pensiero creativo sono necessari.
  6. Settore di Specializzazione: A seconda del contesto in cui operano, i prompt engineers potrebbero avere conoscenze specializzate in campi come medicina, legge, finanza, tecnologia, ecc. Questo consente loro di creare prompt pertinenti e accurati in tali settori.
  7. Esperienza Pratica: La pratica e l’esperienza nel lavorare con modelli di linguaggio, sperimentando con prompt diversi e valutando gli output generati, sono fondamentali per affinare le abilità di un prompt engineer.

In generale, la formazione di un prompt engineer è un mix di conoscenze teoriche e pratiche, che si basano sulla comprensione profonda delle dinamiche tra l’input fornito (il prompt) e l’output generato dal modello di linguaggio.

Le aziende sono già alla ricerca dei prompt engineer, che dovranno avere competenze miste, presumibilmente: da un lato la tecnica, dall’altro l’aspetto umanisto, da un lato la capacità di formulare problemi dall’altro la conoscenza dei parametri dei sistemi e i loro limiti. Una bella sfida che, alla fine, stare a vedere come andrà a finire.

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