Che cos'è il prompt engineering?

La regola di base è che istruzioni di qualità producono risultati di qualità. L'AI generativa (gen AI) si basa sul perfezionamento iterativo di diverse tecniche di prompt engineering per apprendere efficacemente da diversi dati di input e adattarsi per ridurre al minimo pregiudizi e confusione e per produrre risposte più accurate.

I prompt engineer svolgono un ruolo fondamentale: creano delle query che aiutano i modelli di AI generativa a comprendere non solo il linguaggio della query, ma anche le sue sfumature e l'obiettivo di chi l'ha creata. Un prompt di alta qualità, completo e ben congegnato, incide a sua volta sulla qualità dei contenuti generati dall'AI, che si tratti di immagini, codice, riepiloghi di dati o testi.

Per colmare il divario tra le query grezze e le risposte significative generate dall'AI, è necessario un approccio ponderato alla creazione dei prompt. Grazie al progressivo perfezionamento dei prompt, i prompt engineer sono in grado di ottimizzare la qualità e la congruenza degli output, consentendo loro di operare in modo efficace sia a livello generale che a livello specifico. Questo processo riduce la necessità di controllo manuale e di editing post-generazione, consentendo di raggiungere gli obiettivi prefissati e di risparmiare tempo e risorse.

Il prompt engineering è critico perché influenza direttamente la qualità, la pertinenza e l'accuratezza degli output di AI generativa. Un prompt ben congegnato aiuta a garantire che l'AI comprenda l'intento dell'utente e produca risposte significative, riducendo al minimo la necessità di una post-elaborazione approfondita. Via via che i sistemi di gen AI vengono adottati sempre più ampiamente in tutti i settori, una guida al prompt engineering funge da chiave per sbloccarne il pieno potenziale, colmando il divario tra query non elaborate e output fruibili.

I modelli di AI generativa sono basati su architetture trasformative che consentono loro di comprendere le complessità del linguaggio e di elaborare grandi quantità di dati tramite le reti neurali. Il prompt engineering dell'AI aiuta a plasmare l'output dei modelli, consentendo all'intelligenza artificiale di rispondere in modo significativo e coerente. Diverse tecniche di prompting aiutano a garantire che i modelli AI generino risposte utili, tra cui la tokenizzazione, l'ottimizzazione dei parametri del modello e il campionamento top-k.

Il prompt engineering si sta rivelando fondamentale per liberare il pieno potenziale dei foundation model che stanno alla base dell'AI generativa. I foundation model sono dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) basati sull'architettura trasformativa e dotati di tutte le informazioni di cui il sistema di AI generativa necessita.

I modelli di AI generativa funzionano in base all'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e utilizzano gli input del linguaggio naturale per produrre risultati complessi. La predisposizione alla data science, le architetture trasformative e gli algoritmi del machine learning consentono a questi modelli di comprendere il linguaggio e di utilizzare enormi set di dati per creare output di testo o immagini.

I modelli di AI generativa text-to-image, come DALL-E e Midjourney, utilizzano un LLM insieme alla diffusione stabile, un modello che eccelle nella generazione di immagini partendo da descrizioni testuali. Un prompt engineering efficace unisce le conoscenze tecniche a una profonda comprensione del linguaggio naturale, del vocabolario e del contesto per produrre output ottimali che necessitano di poche correzioni.

Le tecniche di prompt engineering implicano strategie per guidare i modelli di AI generativa nel produrre output desiderati. Queste tecniche includono la generazione di prompt zero-shot, in cui al modello viene assegnato un compito per il quale non è stato esplicitamente addestrato, e la generazione di prompt few-shot, che fornisce al modello gli output di esempio per chiarire le aspettative. Un'altra tecnica chiave è il prompt chain-of-thought, che suddivide le attività complesse in ragionamenti dettagliati per migliorare la comprensione e l'accuratezza dell'AI. Questi approcci contribuiscono a garantire che il modello AI generi risposte più coerenti e pertinenti.

Il beneficio principale del prompt engineering è la capacità di ottenere output ottimizzati con un impegno post-generazione minimo. Gli output dell'AI generativa possono essere di qualità variabile e spesso richiedono l'intervento di operatori qualificati per la revisione. Attraverso la creazione di prompt precisi, i prompt engineer fanno in modo che gli output generati dall'AI siano allineati agli obiettivi e ai criteri desiderati. In questo modo si elimina il ricorso a una fase approfondita di post-elaborazione.

Al prompt engineer spetta inoltre il compito di capire come ottenere i risultati migliori dalla miriade di modelli di AI generativa presenti sul mercato. Ad esempio, la scrittura di prompt per GPT-3 o GPT-4 di Open AI è diversa dalla scrittura di prompt per Google Bard. Bard può accedere alle informazioni tramite Google Search, quindi può essere incaricato di integrare informazioni più aggiornate nei suoi risultati. Tuttavia, ChatGPT è lo strumento migliore per inserire e riassumere il testo, poiché quella era la sua funzione principale per cui è stato progettato. Prompt ben congegnati fanno sì che i modelli AI forniscano risposte più accurate, pertinenti e personalizzate. Poiché i sistemi di AI si evolvono con l’uso, i prompt sofisticati possono rendere le interazioni con l'AI più efficienti e soddisfacenti nel lungo periodo.

I prompt engineer più brillanti che lavorano in ambienti open source stanno spingendo l'AI generativa a compiere cose incredibili, non necessariamente previste nell'ambito della progettazione iniziale, e i risultati che stanno ottenendo sono sorprendenti. Ad esempio, i ricercatori hanno sviluppato un nuovo sistema AI in grado di tradurre il linguaggio senza alcun addestramento su un testo parallelo. Gli ingegneri stanno incorporando l'AI generativa nei giochi per coinvolgere i giocatori umani in una narrazione davvero reattiva e persino per ottenere nuovi insight accurati sui fenomeni astronomici dei buchi neri. Il prompt engineering acquisirà ancora più importanza via via che i sistemi di AI generativa cresceranno in portata e complessità.

Le grandi organizzazioni tecnologiche assumono esperti di prompt engineering per sviluppare nuovi contenuti creativi, rispondere a domande complesse e migliorare la traduzione automatica e le attività NLP. Le competenze che i prompt engineer dovrebbero avere includono:

• Familiarità con i modelli linguistici di grandi dimensioni: capire come funzionano i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), comprese le loro funzionalità e limitazioni, è essenziale per creare prompt efficaci e ottimizzare gli output dell'AI.

• Forti capacità comunicative: una comunicazione chiara ed efficace è fondamentale per definire gli obiettivi, fornire istruzioni precise ai modelli AI e collaborare con team i multidisciplinari.

• Capacità di spiegare concetti tecnici: i prompt engineer devono essere in grado di tradurre concetti tecnici complessi in prompt comprensibili, così come di articolare il comportamento del sistema di AI, agli stakeholder non tecnici.

• Competenze di programmazione (in particolare in Python): la conoscenza di linguaggi di programmazione come Python è preziosa per interagire con le API, personalizzare le soluzioni AI e automatizzare i workflow.

• Una solida conoscenza delle strutture e degli algoritmi di dati: la conoscenza delle strutture e degli algoritmi di dati aiuta a ottimizzare i prompt e a comprendere i meccanismi alla base dei sistemi di AI generativa.

• Creatività e una valutazione realistica dei benefici e dei rischi delle nuove tecnologie: la creatività è importante per la progettazione di prompt innovativi ed efficaci, mentre una comprensione realistica dei rischi aiuta a garantire l'uso responsabile ed etico delle tecnologie AI.

In aggiunta a queste competenze, i prompt engineer possono utilizzare tecniche avanzate per migliorare la comprensione del modello e la qualità dell'output:

• Generazione di prompt zero-shot: questa tecnica fornisce al modello di machine learning un'attività su cui non è stato addestrato esplicitamente. Mette alla prova la capacità del modello di produrre output pertinenti senza fare affidamento su esempi precedenti.

• Generazione di prompt few-shot: in questo approccio, al modello vengono forniti alcuni esempi di output (shot) per aiutarlo a capire cosa vuole che faccia il richiedente. Disporre di un contesto da cui attingere aiuta il modello a comprendere meglio l'output desiderato.

• Prompt Chain-of-thought (CoT): questa tecnica avanzata fornisce al modello un ragionamento dettagliato da seguire. Suddividere un compito complesso in passaggi intermedi, o "catene di ragionamento", aiuta il modello a ottenere una migliore comprensione del linguaggio e a creare output più accurati.

Anche se i modelli vengono addestrati in più lingue, l'inglese è spesso la lingua principale utilizzata. I prompt engineer devono pertanto conoscere a fondo il vocabolario, le sfumature, le frasi, il contesto e la linguistica, perché ogni parola di un prompt può incidere sul risultato.

I prompt engineer devono anche sapere come trasmettere efficacemente il contesto, le istruzioni, i contenuti o i dati necessari al modello AI.

Se l'obiettivo è quello di generare del codice, un prompt engineer deve comprendere i principi di codifica e i linguaggi di programmazione. Chi lavora con i generatori di immagini deve conoscere a fondo la storia dell'arte, la fotografia e il lessico cinematografico. Chi si occupa di generare contesti linguistici dovrà invece possedere una buona conoscenza dei diversi stili narrativi o delle teorie letterarie.

Oltre a un'ampia gamma di capacità comunicative, i prompt engineer devono comprendere gli strumenti di AI generativa e i framework di deep learning che guidano il loro processo decisionale.

Un prompt engineer progetta, testa e perfeziona i prompt per ottimizzare le prestazioni dei modelli di AI generativa. Lavora a stretto contatto con i sistemi di AI per creare domande che generano risposte accurate, pertinenti e creative. Le loro responsabilità includono la comprensione delle funzionalità e dei limiti dei diversi modelli AI, la sperimentazione di tecniche avanzate la generazione di prompt few-shot e zero-shot e la collaborazione con i team per applicare l'AI in scenari reali. In sostanza, un prompt engineer colma il divario tra la tecnologia AI e le sue applicazioni pratiche.

Per ottenere i risultati migliori dall'AI generativa, i prompt engineer devono concentrarsi sulla creazione di prompt chiari, concisi e ricchi di contesto. L'uso di istruzioni ed esempi specifici può aiutare a guidare l'AI a generare l'output desiderato. Il perfezionamento iterativo dei prompt in base alle risposte del modello consente agli ingegneri di migliorare ulteriormente i risultati. Inoltre, comprendere i limiti dei modelli AI e personalizzare i prompt di conseguenza può prevenire errori o output distorti. Infine, testare i prompt in vari scenari aiuta a garantire robustezza e affidabilità.

Via via che l'AI generativa diventa più accessibile, le organizzazioni scoprono modi nuovi e innovativi per utilizzare il prompt engineering per risolvere i problemi del mondo reale.