In un mondo in cui l’intelligenza artificiale (AI) fa sempre più parte della nostra vita quotidiana, stanno emergendo nuove forme di interazione tra esseri umani e macchine. I grandi modelli linguistici (LLM) come ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Bard e altri sono all’avanguardia in questo sviluppo e offrono opportunità senza precedenti per raccogliere, imparare e comunicare informazioni. Ma da un grande potere derivano grandi responsabilità, soprattutto nel modo in cui interagiamo con questi modelli. È qui che il “prompting”, cioè il porre domande e dare istruzioni a un LLM, gioca un ruolo decisivo.

Perché il prompt corretto sta diventando sempre più importante? La risposta sta nella natura stessa dei LLM. Questi modelli sono addestrati a reagire agli input dell’utente: sono come specchi che riflettono le nostre richieste e generano risposte in base ad esse. Una richiesta formulata con precisione può fare la differenza tra una risposta generica e poco utile e un’intuizione profonda e personalizzata. In un’epoca in cui l’informazione può essere inondata e a volte opprimente, una buona guida permette di sfruttare il vero potenziale degli LLM, sia in ambito accademico che aziendale o personale.

(Prompt generato da Sophie Hundertmark, eseguito da Microsoft Copilot in Google Chrome 01-2024)

In questo articolo ti fornirò alcune importanti best practice per gestire gli LLM e il prompting corretto.

Che cos’è un Large Language Model (LLM)?

Un Large Language Model (LLM) come ChatGPT è fondamentalmente un programma informatico molto avanzato che è stato addestrato per comprendere e generare il linguaggio umano. Ecco alcuni semplici punti per spiegarlo:

1. Formazione con grandi quantità di testo: Il modello impara analizzando enormi quantità di testo (come libri, articoli, siti web). Di conseguenza, comprende il modo in cui il linguaggio viene normalmente utilizzato.
2. Riconoscere gli schemi: riconosce gli schemi del linguaggio, come le parole vengono solitamente combinate per formare frasi e paragrafi. Impara anche a estrarre e interpretare le informazioni dai testi.
3. Risponde come un umano: in base a ciò che ha imparato, il modello può rispondere a domande, scrivere testi o tenere discussioni proprio come farebbe un umano.
4. Adattabilità: può adattarsi a diversi argomenti, stili linguistici e requisiti a seconda di come viene richiesto.
5. Non perfetto: sebbene sia molto avanzato, il modello non è perfetto. Può commettere errori o talvolta interpretare male le informazioni perché si basa ancora sui modelli e sugli esempi visti durante l’addestramento.

In breve, un Large Language Model è come un libro di consultazione automatizzato e completo che ha imparato a comunicare e a rispondere in modo simile a quello umano.

(Prompt generato da Sophie Hundertmark, eseguito da ChatGPT 01-2024)

Puoi leggere di più su ChatGPT nel mio articolo di spiegazione su ChatGPT.

Linee guida per i prompt

Negli ultimi mesi, ho studiato una serie di articoli accademici, blog e video su YouTube per ottenere nuovi consigli per migliorare i suggerimenti. Ho poi testato e ottimizzato personalmente questi consigli e li ho riassunti in 26 Linee guida per i prompt.

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