L’ingegneria dei prompt: ecco uno dei nuovi lavori legati alla AI
Scrivere richieste chiare ed efficaci per dialogare al meglio con questo strumenti, oggi, è un’arte. La tecnica delle brevi coppie di testo e il «completamento»
Leonardo Felician
I Large Language Models più potenti sono stati oggetto di addestramenti lunghi e costosi, oltre i 100 milioni di dollari. LLM come GPT-4 di OpenAI, Claude.ai di Anthropic o il cinese DeepSeek non solo effettuano facilmente traduzioni, rispondono a domande, fanno ricerche sul web, estraggono dati da immagini o da documenti e li mettono in forma di testo o di tabella, ma sono anche in grado di sviluppare comportamenti personalizzati se ricevono un addestramento aggiuntivo, una specie di apprendimento per trasferimento da parte dell’utente basato sui “prompt”. Questo termine può venir reso in italiano con sfumature diverse: richiesta, istruzione, comando, sollecitazione, indicazione, spunto.
L'interazione dell’utente con le AI generative si basa sui prompt: scrivere richieste chiare ed efficaci per dialogare al meglio con questo strumenti oggi è un’arte. Imparando a formulare le domande giuste, si ottengono risposte più precise, creative e utili dall'AI.
Ad es. il “prompt a pochi colpi” comprende un numero ridotto di esempi di coppie (problema, soluzione), una sorta di allenamento della rete neurale. Un problema viene formulato allora tramite brevi coppie di testo, ad es. (Giotto, pittore), (Fermi, scienziato), poi l’LLM deve risolvere il completamento (detto “completion”) a una nuova domanda, ad es. “cos’era Dante”?
La creazione e l'ottimizzazione dei prompt è chiamata ingegneria dei prompt e oggi è uno dei campi di studio più attivi e promettenti, darà certo lavoro a molti. La programmazione tramite prompt è molto diversa e lontana dalla normale programmazione: è più vicina invece a come si insegna qualcosa ad esempio a un cane.
(*) Docente di Big Data Management, MIB Trieste School of Management
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