Prompting: come migliora la qualità delle risposte degli LLM

I grandi modelli linguistici (LLM), come GPT, stanno diventando sempre più parte della nostra vita quotidiana, grazie alla loro capacità di generare testi e risposte in modo sempre più naturale e accurato. Tuttavia, non sempre otteniamo le risposte che ci aspettiamo. È qui che entra in gioco il concetto di prompt engineering, una tecnica per migliorare l’interazione con questi modelli. Per capire meglio questo concetto, leggi il nostro blog su come il propt-tuning sta rivoluzionando l’utilizzo degli LLM.

La prompt engineering consiste nel formulare domande o istruzioni precise per ottenere risposte più coerenti dai modelli linguistici. In sostanza, si tratta di capire come porre correttamente le domande per ottenere i risultati desiderati.

Esistono due principali tipi di prompt:

Zero shot prompting: si fornisce una domanda o istruzione senza contesto o esempi. Il modello si basa solo sulle sue conoscenze per rispondere, ma ciò può portare a risposte meno accurate.
Few shot prompting: si offrono al modello uno o più esempi che lo aiutano a comprendere meglio il compito. Questo metodo migliora la qualità delle risposte, fornendo maggiori informazioni e chiarimenti.

Il few shot prompting ha il vantaggio di indicare al modello anche il formato della risposta (ad esempio, in HTML) e lo stimola a considerare più opzioni, ottenendo così risposte più dettagliate e pertinenti.

Un’altra tecnica utile è la chain of thought prompting, che consiste nel chiedere al modello di spiegare il suo processo di ragionamento. Questo aiuta a ottenere risposte più dettagliate e trasparenti, permettendo di valutare meglio l’accuratezza e la pertinenza delle risposte.

Sia il few shot prompting che il chain of thought prompting sono strumenti potenti per migliorare la qualità delle risposte degli LLM. Fornendo esempi e incoraggiando il modello a ragionare, si possono ottenere risposte più accurate, complete e ben argomentate.

Few shot prompting

Il few shot prompting è una tecnica avanzata utilizzata per migliorare la precisione delle risposte dei modelli linguistici (LLM). Consiste nel fornire al modello uno o più esempi di domande e risposte, affinché possa capire meglio il contesto e il formato richiesto. A differenza dello zero shot prompting, dove il modello deve basarsi solo sulle proprie conoscenze generali, il few shot prompting gli offre delle linee guida, rendendo le risposte più pertinenti e coerenti.

Combinazione con il chain of thought prompting

Una delle applicazioni più interessanti del few shot prompting è la sua integrazione con la tecnica di chain of thought prompting. Questo metodo invita il modello a spiegare il proprio processo di ragionamento, fornendo non solo la risposta finale, ma anche una “traccia” logica che mostra come è giunto a quella conclusione. Questa trasparenza aiuta gli utenti a capire meglio il funzionamento del modello e a valutare la correttezza del ragionamento.

L’integrazione di few shot e chain of thought prompting è particolarmente utile per compiti complessi che richiedono un ragionamento articolato. Mostrare il percorso logico dietro una risposta aumenta la trasparenza e riduce il rischio di errori. Questo approccio aiuta a evitare le cosiddette “allucinazioni”, dove il modello può generare risposte non coerenti o completamente errate.

Personalizzazioni e valore aggiunto

Il few shot prompting è anche prezioso per personalizzare i modelli linguistici in contesti specifici, come l’elaborazione di linguaggi settoriali o la risoluzione di problemi tecnici. Fornendo esempi contestuali rilevanti, il modello può essere indirizzato verso soluzioni più mirate, ottimizzando le risposte per casi d’uso particolari, come consulenze tecniche, legali o mediche.

Anche i modelli più avanzati, come GPT-4, beneficiano ancora del few shot prompting, nonostante siano già capaci di rispondere in modo autonomo a molte domande complesse. La tecnica di fornire esempi specifici e stimolare il ragionamento continua a migliorare la qualità delle risposte, specialmente in ambiti dove la precisione e la coerenza sono cruciali.

Applicazioni

La prompt engineering offre una straordinaria opportunità non solo per migliorare le risposte dei grandi modelli linguistici, ma anche per comprendere meglio come funzionano e come elaborano le loro risposte.

Il few shot prompting e il chain of thought prompting aiutano a ottenere risposte più precise e consentono di esplorare più a fondo le capacità di ragionamento dei modelli. In particolare, la chain of thought prompting permette di seguire il processo decisionale del modello, mostrando passo dopo passo il suo ragionamento. Questo rende il modello più trasparente e le risposte più facili da comprendere e verificare, aumentando la fiducia degli utenti nell’accuratezza e affidabilità delle risposte.

Allo stesso tempo, il few shot prompting consente di esplorare i limiti dei modelli linguistici. Fornendo esempi specifici, si può osservare come il modello reagisce e quanto riesce ad adattarsi, evidenziando che, nonostante i progressi, questi modelli non ragionano ancora come un essere umano. Hanno ancora delle limitazioni nella comprensione del contesto e nella coerenza delle risposte.

Tuttavia, queste limitazioni possono essere mitigate con l’uso di tecniche di prompt engineering avanzate. Utilizzando un numero adeguato di esempi e istruzioni precise, i modelli possono essere guidati verso un apprendimento migliore, migliorando gradualmente la loro capacità di ragionamento e di elaborazione di risposte pertinenti. In questo modo, l’uso della prompt engineering diventa essenziale non solo per ottenere risposte più affidabili, ma anche per migliorare continuamente le prestazioni dei modelli stessi.

Conclusione

In conclusione, la prompt engineering si rivela essere una tecnica fondamentale per ottimizzare l’interazione con i grandi modelli linguistici, permettendo di ottenere risposte non solo accurate ma anche pertinenti. Oltre a migliorare la qualità delle risposte, queste tecniche offrono un’opportunità unica per approfondire la comprensione del funzionamento interno dei modelli e delle loro capacità di ragionamento. Continuando ad applicare e affinare queste metodologie, possiamo non solo potenziare le performance dei modelli, ma anche avvicinarci sempre di più a una realizzazione concreta di un’intelligenza artificiale che possa agire in modo autonomo e intelligente nel nostro mondo.