Ingegneria dei prompt
L'ingegneria dei prompt è l'arte e la scienza di progettare input efficaci per i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Proprio come un buon intervistatore sa come porre le domande giuste per ottenere risposte utili, un buon prompt engineer sa come strutturare le richieste per ottenere i risultati desiderati da un LLM.
Questo è particolarmente importante quando si lavora con modelli come Claude, che sono incredibilmente potenti ma richiedono istruzioni chiare e ben strutturate per funzionare al meglio. Un prompt ben progettato può fare la differenza tra una risposta vaga o fuorviante e una risposta precisa e utile.
In questa guida, esploreremo:
- Principi fondamentali dell'ingegneria dei prompt
- Tecniche per migliorare la qualità delle risposte
- Esempi pratici e casi d'uso comuni
- Suggerimenti per l'ottimizzazione dei prompt
Iniziamo con i concetti di base.
Ingegneria dei prompt
L'ingegneria dei prompt è l'arte e la scienza di progettare input efficaci per i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Proprio come un buon intervistatore sa come porre le domande giuste per ottenere risposte utili, un buon prompt engineer sa come strutturare le richieste per ottenere i risultati desiderati da un LLM.
Questo è particolarmente importante quando si lavora con modelli come Claude, che sono incredibilmente potenti ma richiedono istruzioni chiare e ben strutturate per funzionare al meglio. Un prompt ben progettato può fare la differenza tra una risposta vaga o fuorviante e una risposta precisa e utile.
In questa guida, esploreremo:
- Principi fondamentali dell'ingegneria dei prompt
- Tecniche per migliorare la qualità delle risposte
- Esempi pratici e casi d'uso comuni
- Suggerimenti per l'ottimizzazione dei prompt
Iniziamo con i concetti di base.
Ingegneria dei prompt
L'ingegneria dei prompt è l'arte e la scienza di progettare input efficaci per i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Proprio come un buon intervistatore sa come porre le domande giuste per ottenere risposte utili, un buon prompt engineer sa come strutturare le richieste per ottenere i risultati desiderati da un LLM.
Questo è particolarmente importante quando si lavora con modelli come Claude, che sono incredibilmente potenti ma richiedono istruzioni chiare e ben strutturate per funzionare al meglio. Un prompt ben progettato può fare la differenza tra una risposta vaga o fuorviante e una risposta precisa e utile.
In questa guida, esploreremo:
- Principi fondamentali dell'ingegneria dei prompt
- Tecniche per migliorare la qualità delle risposte
- Esempi pratici e casi d'uso comuni
- Suggerimenti per l'ottimizzazione dei prompt
Iniziamo con i concetti di base.
Questa guida si concentra sui criteri di successo che sono controllabili attraverso l’ingegneria dei prompt.
Non tutti i criteri di successo o le valutazioni fallite si risolvono al meglio con l’ingegneria dei prompt. Ad esempio, la latenza e i costi possono essere talvolta migliorati più facilmente selezionando un modello diverso.
L’ingegneria dei prompt è molto più veloce di altri metodi di controllo del comportamento del modello, come il finetuning, e può spesso portare a miglioramenti significativi delle prestazioni in molto meno tempo. Ecco alcuni motivi per considerare l’ingegneria dei prompt rispetto al finetuning:
Efficienza delle risorse: Il fine-tuning richiede GPU di fascia alta e molta memoria, mentre l’ingegneria dei prompt necessita solo di input testuali, rendendola molto più efficiente in termini di risorse.
Efficacia dei costi: Per i servizi AI basati su cloud, il fine-tuning comporta costi significativi. L’ingegneria dei prompt utilizza il modello base, che è tipicamente più economico.
Mantenimento degli aggiornamenti del modello: Quando i provider aggiornano i modelli, le versioni sottoposte a fine-tuning potrebbero necessitare di riaddestramento. I prompt di solito funzionano tra le versioni senza modifiche.
Risparmio di tempo: Il fine-tuning può richiedere ore o addirittura giorni. Al contrario, l’ingegneria dei prompt fornisce risultati quasi istantanei, permettendo una rapida risoluzione dei problemi.
Necessità minime di dati: Il fine-tuning necessita di dati etichettati specifici per il compito, che possono essere scarsi o costosi. L’ingegneria dei prompt funziona con few-shot o anche zero-shot learning.
Flessibilità e iterazione rapida: Possibilità di provare rapidamente vari approcci, modificare i prompt e vedere risultati immediati. Questa sperimentazione rapida è difficile con il fine-tuning.
Adattamento al dominio: Facile adattamento dei modelli a nuovi domini fornendo contesto specifico nei prompt, senza riaddestramento.
Miglioramenti della comprensione: L’ingegneria dei prompt è molto più efficace del finetuning nell’aiutare i modelli a comprendere e utilizzare meglio i contenuti esterni come i documenti recuperati.
Preserva la conoscenza generale: Il fine-tuning rischia una dimenticanza catastrofica, dove il modello perde conoscenze generali. L’ingegneria dei prompt mantiene le ampie capacità del modello.
Trasparenza: I prompt sono leggibili dall’uomo, mostrando esattamente quali informazioni riceve il modello. Questa trasparenza aiuta nella comprensione e nel debugging.
Le pagine sull’ingegneria dei prompt in questa sezione sono state organizzate dalle tecniche più ampiamente efficaci a quelle più specializzate. Quando si risolvono problemi di prestazioni, suggeriamo di provare queste tecniche in ordine, anche se l’impatto effettivo di ciascuna tecnica dipenderà dal tuo caso d’uso.
