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26 Giugno 2024 - 5 minuti
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Cos’è e come funziona il Prompt Engineering: la guida definitiva
Cosa fa esattamente un prompt engineer e in che modo può migliorare le interazioni con i modelli linguistici per ottenere output più accurati e pertinenti?
13 Settembre 2024
Il prompt engineering è l’arte di porre la domanda giusta per ottenere il miglior output da un LLM.
Si tratta di una tecnica utilizzata per comunicare efficacemente con i modelli linguistici di grandi dimensioni, Large Language Model appunto, come GPT-3 o GPT-4 e ottenere l’output desiderato.
Questa nuova branca dell’ingegneria ha spalancato le porte a uno dei lavori del futuro: il prompt engineer, ossia la figura che si occupa di identificare e integrare soluzioni basate sull’intelligenza artificiale per superare le sfide aziendali.
In passato, lavorare con i modelli di machine learning richiedeva in genere una conoscenza approfondita di data set, statistica e tecniche di modellazione. Con l’avvento degli LLM le cose sono cambiate profondamente e il ruolo del prompt engineer, capace di guidare i processi di AI generativa attraverso i prompt, è diventato essenziale e sembra destinato a decollare.
Ma cosa si intende per prompt engineering? Scopriamolo nel dettaglio.
Ecco un rapido collegamento ai contenuti di questo articolo:
Table of contents
Cos’è il Prompt Engineering?
I sistemi di intelligenza artificiale generativa (AI) sono progettati per generare output specifici in base alla qualità dei prompt forniti. L’ingegneria dei prompt, infatti, aiuta i modelli di generative AI a comprendere meglio e rispondere a un’ampia gamma di query, da quelle semplici a quelle altamente tecniche e complesse.
La regola di base è che solitamente buoni prompt equivalgono a buoni risultati. L’intelligenza artificiale generativa si basa sul perfezionamento iterativo di diverse tecniche di progettazione dei prompt per apprendere in modo efficace da diversi dati di input e adattarsi per ridurre al minimo pregiudizi, dispersione e produrre risposte più accurate.
I prompt engineer svolgono un ruolo fondamentale nella creazione di query, quelle che aiutano i modelli di AI generativa a comprendere non solo il linguaggio, ma anche le sfumature e l’intento dietro la domanda. Un prompt di alta qualità, completo e competente, a sua volta, influenza la qualità del contenuto generato dall’AI, che si tratti di immagini, codice, analisi di dati o testo.
Un approccio ponderato alla creazione di prompt è necessario per colmare il divario tra query grezze e risposte significative generate dall’AI. Fornendo istruzioni efficaci, per esempio, gli ingegneri possono ottimizzare significativamente la qualità e la pertinenza degli output per risolvere sia casi specifici che quelli più generali. Questo processo riduce la necessità di revisione manuale e di modifica post-generazione, contribuendo a risparmiare tempo e fatica nel raggiungimento dei risultati desiderati.
Come funziona il Prompt Engineering
I modelli di intelligenza artificiale generativa sono basati su architetture di apprendimento automatico, che consentono loro di cogliere le complessità del linguaggio ed elaborare grandi quantità di dati tramite reti neurali.
L’AI prompt engineering aiuta a plasmare l’output del modello, assicurando che l’intelligenza artificiale risponda in modo significativo e coerente. Diverse tecniche di prompt assicurano che i modelli di AI generino risposte utili, tra cui tokenizzazione, ottimizzazione dei parametri del modello e campionamento top-k.
Il prompt engineering si sta rivelando fondamentale per liberare il pieno potenziale dei modelli di base che alimentano l’intelligenza artificiale generativa. Per quanto riguarda questi ultimi, si tratta di grandi modelli linguistici (LLM) basati sulle Transformer Architecture e ricchi di tutte le informazioni di cui il sistema di generative AI ha bisogno.
I modelli di intelligenza artificiale generativa operano in base all’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e utilizzano input di linguaggio naturale per produrre risultati complessi. Le preparazioni di data science sottostanti, le Transformer Architecture e gli algoritmi di apprendimento automatico consentono a questi modelli di comprendere il linguaggio e quindi di utilizzare enormi set di dati per creare output di testo o immagini.
Per esempio, l’intelligenza artificiale generativa “text to image“, come DALL-E e Midjourney, usa un modello che eccelle nel creare immagini a partire da descrizioni di testo.
La Generative AI diventa utile quando funziona. Tuttavia, gli algoritmi di intelligenza artificiale generativa possono produrre risultati errati o non corretti senza il contesto appropriato. Ancora peggio, possono arrivare a sostenere tesi non vere ma molto convincenti.
L’efficacia dei modelli di AI dipende in modo significativo dalla qualità delle istruzioni che ricevono. I prompt mal progettati possono portare ad output irrilevanti, ambigui o errati, quelli ben realizzati possono migliorare l’accuratezza e la pertinenza delle risposte dell’AI.
Per questa ragione l’AI prompt engineering è essenziale per diversi motivi:
- Fornisce controllo e intenzione: aiuta l’AI a comprendere l’intento in base all’input per controllare la risposta.
- Targeting della risposta desiderata: supporta l’AI a perfezionare l’output per mantenerlo conciso e nel formato corretto.
- Riduce i pregiudizi: mitiga i pregiudizi che un’AI potrebbe apprendere a causa dei bias nei processi e nei dati di addestramento. Una progettazione attenta delle richieste può aiutare ad attenuare le distorsioni negli output.
- Garantisce coerenza e pertinenza: si assicura che l’AI produca risultati coerenti, accurati e pertinenti alla richiesta dell’utente.
- Ottimizza la user experience: crea un’esperienza utente migliore sviluppando ottimi prompt dietro le quinte per aiutare gli utenti a ottenere l’output desiderato senza dover testare autonomamente i prompt AI.
Il ruolo essenziale dell’AI Prompt Engineering
L’AI prompt engineering è un’area specifica dell’intelligenza artificiale (AI) che si concentra sullo sviluppo e sul miglioramento dei prompt per consentire una comunicazione efficiente con i modelli di AI.
Come già affermato, il prompt engineering comporta la creazione di istruzioni di input o query per guidare i sistemi di AI nella produzione di output o risposte desiderati. Queste istruzioni fungono da collegamento tra le intenzioni degli esseri umani e la comprensione delle macchine. Ciò consente ai modelli di AI di generare output ancora più precisi, pertinenti e realistici.
L’AI prompt engineering è essenziale per molteplici applicazioni di intelligenza artificiale come l’elaborazione del linguaggio naturale, i chatbot e la generazione di contenuti.
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Ma entriamo nel dettaglio per cercare di capire quali sono le skill e come si diventa prompt engineer.
La figura professionale del Prompt Engineer
Le grandi organizzazioni tecnologiche stanno assumendo prompt engineer per sviluppare nuovi contenuti creativi, rispondere a domande complesse e migliorare le attività di traduzione automatica e NLP.
Tra le competenze più comuni dei prompt engineer ci sono: la familiarità con i modelli linguistici di grandi dimensioni, eccellenti capacità comunicative, abilità nello spiegare concetti tecnici, competenze di programmazione (specialmente in Python) e una buona conoscenza di data set e algoritmi. Anche la creatività e la valutazione realistica dei vantaggi e dei rischi delle nuove tecnologie, sono preziose per questo nuovo ruolo.
Un prompt engineer è una figura professionale che si occupa di lavorare con modelli di intelligenza artificiale, come i modelli di linguaggio (ad esempio GPT), per ottimizzare e perfezionare le risposte generate da tali modelli.
Ecco alcune delle principali responsabilità e attività che un prompt engineer svolge:
- Progettazione e sviluppo dei prompt: creano e testano vari input (richieste o domande) per ottenere risposte più accurate e utili dai modelli di intelligenza artificiale. Implica scrivere e perfezionare le domande o le istruzioni in modo da ottenere le risposte desiderate.
- Ottimizzazione delle risposte: analizzano le risposte generate dai modelli e apportano modifiche alle istruzioni fornite per migliorare la qualità e la pertinenza delle risposte. Questo può includere l’aggiustamento del linguaggio o la modifica delle strutture delle domande.
- Gestione dati e test: utilizzano dati di input e di output per testare e valutare le performance dei modelli. Può comportare la creazione di set di dati di test e attenta valutazione dei risultati ottenuti.
- Personalizzazione dei modelli: lavorano per adattare i modelli di intelligenza artificiale a specifiche esigenze aziendali o applicazioni particolari, modificando l’input per soddisfare requisiti specifici.
- Risoluzione dei problemi: coerenza e accuratezza: affrontano e risolvono problemi legati alla coerenza e all’accuratezza delle risposte generate, cercando di ridurre errori o risposte non rilevanti.
- Collaborazione con altri team: spesso collaborano con sviluppatori, ricercatori e altri specialisti per integrare le soluzioni dell’intelligenza artificiale all’interno di applicazioni o piattaforme più ampie.
- Ricerca e innovazione: restano aggiornati sulle ultime novità nel campo dei modelli di linguaggio e dell’AI per implementare le migliori pratiche e le tecniche più recenti.
In sintesi, il lavoro di un prompt engineer è cruciale per garantire che i modelli di intelligenza artificiale rispondano in modo utile e rilevante alle richieste degli utenti.
Le skill del Prompt Engineer
Tra le skill fondamentali di un AI prompt engineer ci sono:
- Prompt Design: gli AI prompt engineer sono principalmente responsabili della progettazione e creazione dei prompt. Ciò comporta la creazione e la composizione di istruzioni precise, succinte ed efficienti che comunichino in modo efficace il lavoro desiderato al modello di intelligenza artificiale. Per questo processo è necessario comprendere grammatica, sintassi e sottigliezze del linguaggio, così come la capacità di scrivere suggerimenti che siano sia organizzati che flessibili.
- Capacità di valutazione e test: valutazione dell’efficacia dell’input testandolo con modelli di intelligenza artificiale e analizzando gli output generati. Gli ingegneri dei prompt valutano quanto bene le istruzioni si allineano con i risultati desiderati e apportano modifiche, se necessario, per migliorare le prestazioni.
- Collaborazione e team work: data scientist, ingegneri di apprendimento automatico, product manager ed esperti di dominio sono solo alcuni dei tanti stakeholder con cui collaborano a stretto contatto. Per garantire che l’input soddisfi gli obiettivi del progetto e includa tutti i criteri tecnici e specifici del dominio pertinenti, la cooperazione è essenziale.
- Profilo etico: i prompt engineer sono essenziali nel garantire comportamenti etici a causa della capacità dell’AI e della sua possibile influenza sulla società. Per creare sistemi di AI responsabili e socialmente consapevoli, devono tenere conto di pregiudizi, correttezza, privacy e possibile abuso di prompt.
Differenti tipi di Prompt Engineering
Oltre a una vasta gamma di competenze comunicative, i prompt engineer devono comprendere gli strumenti di AI generativa e i framework di deep learning che guidano il loro processo decisionale. I prompt engineer possono impiegare diverse tecniche avanzate per migliorare la comprensione del modello e la qualità dell’output.
Ogni tecnica di prompt engineering menzionata qui di seguito può essere adattata e combinata a seconda dei requisiti specifici del compito da svolgere e delle capacità del modello di AI utilizzato. Un prompt engineering efficace implica una profonda comprensione di queste tecniche e la capacità di applicarle in modo creativo.
Per ottenere il massimo dai prompt AI, occorre infatti comprendere le diverse tipologie disponibili.
Ecco alcune tipologie e tecniche comuni:
- One-shot e few-shot prompt
Queste tecniche prevedono di fornire all’AI esempi del compito o dell’output desiderato prima di chiederle di completare un compito simile. Mostrando al modello cosa ci si aspetta attraverso uno o pochi esempi, l’AI apprende il contesto e il formato necessari e li applica a nuovi input. Ciò è particolarmente utile per compiti specializzati o meno comuni. L’AI genera una risposta più accurata in base all’esempio incluso nell’istruzione fornita.
- Zero-shot prompt
A differenza dei few-shot, i prompt zero-shot richiedono all’AI di eseguire attività senza alcun esempio precedente, basandosi esclusivamente sul suo pre-addestramento. Può essere utilizzato per valutare la capacità dell’AI di generalizzare dal suo apprendimento a nuove attività.
- Chain-of-thought prompt
Guidano l’AI a seguire una progressione logica o un percorso di ragionamento per giungere a una conclusione o risolvere un problema. Questo input incoraggia l’AI a dettagliare il suo processo di pensiero passo dopo passo, il che è utile per tutte quelle attività complesse di decision making o problem-solving in cui comprendere la logica è importante quanto la risposta stessa. In alcuni casi, anche aggiungere una frase come “spiega il tuo ragionamento” migliorerà la qualità della nostra risposta finale.
- Iterative refinement prompt
In questo approccio, il contenuto generato dall’AI viene migliorato in modo incrementale attraverso più iterazioni, con ogni iterazione che affronta problemi specifici o migliora determinati aspetti del contenuto. Questa tecnica consente agli utenti di mantenere un maggiore controllo sul contenuto generato, assicurando che soddisfi gli standard e gli obiettivi di qualità desiderati.
- Hybrid prompt
Combinando diverse tecniche, possono mescolare istruzioni dirette con sfide creative o domande esplorative per guidare meglio l’AI rispondendo a esigenze più complesse.
- Meta-prompt
Si tratta di istruzioni di livello superiore che chiedono all’AI di considerare le proprie capacità o di riflettere sul tipo di ragionamento che utilizza. Ciò può essere utilizzato per adattare il suo approccio o per sviluppare nuove strategie per rispondere a domande o risolvere problemi.
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