Consigli per il pensiero esteso

Questa guida fornisce strategie e tecniche avanzate per ottenere il massimo dalle funzionalità di pensiero esteso di Claude. Il pensiero esteso consente a Claude di affrontare problemi complessi passo dopo passo, migliorando le prestazioni su compiti difficili.

Consulta Modelli di pensiero esteso per indicazioni su quando utilizzare il pensiero esteso.

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Prima di iniziare

Questa guida presuppone che tu abbia già deciso di utilizzare la modalità di pensiero esteso e abbia esaminato i nostri passaggi di base su come iniziare con il pensiero esteso così come la nostra guida all’implementazione del pensiero esteso.

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Considerazioni tecniche per il pensiero esteso

• I token di pensiero hanno un budget minimo di 1024 token. Consigliamo di iniziare con il budget di pensiero minimo e aumentarlo gradualmente in base alle tue esigenze e alla complessità del compito.
• Per carichi di lavoro in cui il budget di pensiero ottimale è superiore a 32K, consigliamo di utilizzare l’elaborazione in batch per evitare problemi di rete. Le richieste che spingono il modello a pensare oltre i 32K token causano richieste di lunga durata che potrebbero scontrarsi con i timeout di sistema e i limiti di connessione aperta.
• Il pensiero esteso funziona meglio in inglese, anche se gli output finali possono essere in qualsiasi lingua supportata da Claude.
• Se hai bisogno di un pensiero inferiore al budget minimo, consigliamo di utilizzare la modalità standard, con il pensiero disattivato, con il tradizionale prompt a catena di pensiero con tag XML (come <thinking>). Vedi prompt a catena di pensiero.

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Tecniche di prompt per il pensiero esteso

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Usa prima istruzioni generali, poi risolvi i problemi con istruzioni più dettagliate

Claude spesso funziona meglio con istruzioni di alto livello per pensare in profondità a un compito piuttosto che con una guida prescrittiva passo dopo passo. La creatività del modello nell’affrontare i problemi può superare la capacità umana di prescrivere il processo di pensiero ottimale.

Per esempio, invece di:

Pensa a questo problema matematico passo dopo passo:
1. Prima, identifica le variabili
2. Poi, imposta l'equazione
3. Successivamente, risolvi per x
...

Considera:

Per favore, pensa a questo problema matematico in modo approfondito e dettagliato.
Considera diversi approcci e mostra il tuo ragionamento completo.
Prova metodi diversi se il tuo primo approccio non funziona.

Detto questo, Claude può ancora seguire efficacemente passaggi di esecuzione strutturati complessi quando necessario. Il modello può gestire liste ancora più lunghe con istruzioni più complesse rispetto alle versioni precedenti. Consigliamo di iniziare con istruzioni più generalizzate, quindi leggere l’output di pensiero di Claude e iterare per fornire istruzioni più specifiche per guidare il suo pensiero da lì.

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Prompt multishot con pensiero esteso

Il prompt multishot funziona bene con il pensiero esteso. Quando fornisci a Claude esempi di come pensare attraverso i problemi, seguirà modelli di ragionamento simili all’interno dei suoi blocchi di pensiero esteso.

Puoi includere esempi few-shot nel tuo prompt in scenari di pensiero esteso utilizzando tag XML come <thinking> o <scratchpad> per indicare modelli canonici di pensiero esteso in quegli esempi.

Claude generalizzerà il modello al processo formale di pensiero esteso. Tuttavia, è possibile che otterrai risultati migliori dando a Claude libertà di pensare nel modo che ritiene migliore.

Esempio:

Ti mostrerò come risolvere un problema matematico, poi voglio che tu ne risolva uno simile.

Problema 1: Quanto è il 15% di 80?

<thinking>
Per trovare il 15% di 80:
1. Converti 15% in decimale: 15% = 0,15
2. Moltiplica: 0,15 × 80 = 12
</thinking>

La risposta è 12.

Ora risolvi questo:
Problema 2: Quanto è il 35% di 240?

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Massimizzare il seguimento delle istruzioni con il pensiero esteso

Claude mostra un significativo miglioramento nel seguire le istruzioni quando il pensiero esteso è abilitato. Il modello tipicamente:

1. Ragiona sulle istruzioni all’interno del blocco di pensiero esteso
2. Esegue quelle istruzioni nella risposta

Per massimizzare il seguimento delle istruzioni:

• Sii chiaro e specifico su ciò che vuoi
• Per istruzioni complesse, considera di suddividerle in passaggi numerati che Claude dovrebbe seguire metodicamente
• Consenti a Claude un budget sufficiente per elaborare completamente le istruzioni nel suo pensiero esteso

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Utilizzare il pensiero esteso per il debug e per guidare il comportamento di Claude

Puoi utilizzare l’output di pensiero di Claude per eseguire il debug della logica di Claude, anche se questo metodo non è sempre perfettamente affidabile.

Per sfruttare al meglio questa metodologia, consigliamo i seguenti suggerimenti:

• Non consigliamo di passare il pensiero esteso di Claude nel blocco di testo dell’utente, poiché ciò non migliora le prestazioni e potrebbe effettivamente degradare i risultati.
• Il pre-riempimento del pensiero esteso è esplicitamente non consentito, e modificare manualmente il testo di output del modello che segue il suo blocco di pensiero probabilmente degraderà i risultati a causa della confusione del modello.

Quando il pensiero esteso è disattivato, il pre-riempimento del testo di risposta standard dell’assistant è ancora consentito.

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Ottimizzare gli output lunghi e il pensiero di lunga durata

Per casi d’uso di generazione di dataset, prova prompt come “Per favore crea una tabella estremamente dettagliata di…” per generare dataset completi.

Per casi d’uso come la generazione di contenuti dettagliati in cui potresti voler generare blocchi di pensiero esteso più lunghi e risposte più dettagliate, prova questi suggerimenti:

• Aumenta sia la lunghezza massima del pensiero esteso CHE richiedi esplicitamente output più lunghi
• Per output molto lunghi (20.000+ parole), richiedi una struttura dettagliata con conteggi di parole fino al livello del paragrafo. Quindi chiedi a Claude di indicizzare i suoi paragrafi alla struttura e mantenere i conteggi di parole specificati

Ecco esempi di casi d’uso in cui Claude eccelle grazie a un pensiero esteso più lungo:

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Fai riflettere Claude e controllare il suo lavoro per migliorare la coerenza e la gestione degli errori

Puoi utilizzare semplici prompt in linguaggio naturale per migliorare la coerenza e ridurre gli errori:

1. Chiedi a Claude di verificare il suo lavoro con un semplice test prima di dichiarare un compito completato
2. Istruisci il modello ad analizzare se il suo passaggio precedente ha raggiunto il risultato atteso
3. Per compiti di programmazione, chiedi a Claude di eseguire casi di test nel suo pensiero esteso

Esempio:

Scrivi una funzione per calcolare il fattoriale di un numero. 
Prima di finire, verifica la tua soluzione con casi di test per:
- n=0
- n=1
- n=5
- n=10
E correggi eventuali problemi che trovi.

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