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Nonostante le grandi abilità di ChatGPT è importante ricordare che rimane pur sempre una macchina che non ha la stessa capacità di un essere umano di comprendere il linguaggio naturale. Molti di noi utilizzano il chatbot di OpenAI, senza perdere troppo tempo a formulare una richiesta. Ma utilizzando prompt standard, non sempre otteniamo il risultato sperato.
Dobbiamo dunque imparare a creare prompt di alta qualità per ottenere risultati migliori. E per farlo, è importante imparare a usare le tecniche della prompt engineering. Un concetto di elaborazione del linguaggio naturale (o NLP), branca dell’IA che consente a una macchina di decifrare il linguaggio umano e che implica la scoperta di input capaci di produrre risultati desiderabili o utili.
Includere esempi nei prompt
Per aumentare le possibilità di ottenere il risultato desiderato, è importante aggiungere esempi dell'attività che il prompt sta cercando di risolvere.
I few shot standard prompts consistono in una descrizione del task, seguita da una serie di esempi e alla fine, il prompt. In questo caso, il prompt è l'inizio di un nuovo esempio che il modello di IA dovrebbe completare con il testo mancante.
Per estrarre i codici aeroportuali dal testo "Voglio volare da Orlando a Boston", dovremmo formulare il prompt così:
Estrai i codici aeroportuali da questo testo:
Testo: "Voglio volare da Los Angeles a Miami".
Codici aeroportuali: LAX, MIA
Testo: "Voglio volare da Nashville a Kansas City".
Codici aeroportuali: BNA, MCI
Testo: "Voglio volare da Orlando a Boston"
Codici aeroporto:
Se proviamo il prompt su ChatGPT, otterremo il codice dell'aeroporto nel formato specificato nell'esempio (MCO, BOS). In realtà, le risposte negli esempi possono essere casuali, ma le labelspace, cioè tutte le possibili etichette per una data attività, aiutano a istruire il modello su come formattare la risposta al prompt.
Controllare il comportamento di ChatGPT con i ruoli
Un’altro aspetto rilevante è settare un ruolo per Chat GPT. Supponiamo di volerci esercitare per un colloquio di lavoro. Dicendo a ChatGPT di "agire come responsabile delle assunzioni" e aggiungendo ulteriori dettagli alla richiesta, saremo in grado di simulare un colloquio di lavoro per qualsiasi posizione.
Praticamente possiamo trasformare Chat GPT in un tutor di lingue per praticare una lingua straniera come lo spagnolo o un critico cinematografico per analizzare qualsiasi film si voglia.
Aggiungere personalità ai prompt
Dare personalità ai prompt significa specificare uno stile e aggiungere dei descrittori, molto utile quando si tratta di generare testo per e-mail, blog, storie, articoli, o altro.
L'aggiunta di uno stile aiuta il testo a ottenere un tono, una formalità, un dominio specifico dello scrittore e altro ancora. Un descrittore è un aggettivo che arricchisce il prompt come ispiratore, sarcastico, intrigante e divertente, e che personalizza ancor di più l'output di ChatGPT.
Ecco un esempio.
Scrivi un blog post spiritoso sul perché l'IA non sostituirà gli esseri umani. Scrivi nello stile di un esperto di intelligenza artificiale con oltre 10 anni di esperienza. Spiega usando esempi divertenti.
Infine, possiamo utilizzare l'approccio della generated knowledge che consiste nel generare informazioni potenzialmente utili su un argomento prima di scrivere un blog post al riguardo.
Genera 5 fatti su "l'IA non sostituirà gli esseri umani"
Una volta che abbiamo i 5 fatti, possiamo fornire queste informazioni al prompt di prima per scrivere un blog post migliore.
Usa i fatti di cui sopra per scrivere un blog post spiritoso sul motivo per cui l'IA non sostituirà gli esseri umani.
L’importanza del ragionamento
A differenza di un prompt standard, nel chain of thought prompting, il modello è indotto a produrre passaggi di ragionamento intermedi prima di dare la risposta finale a un problema. Questo porta spesso a risultati più accurati soprattutto nei compiti di ragionamento aritmetico, di buon senso e simbolico.
Per utilizzare questo approccio, dobbiamo fornire alcuni esempi in cui il ragionamento per assolvere al problema è spiegato. In questo modo, il processo di ragionamento verrà esplicitato anche quando si risponde al prompt.
