Ottimizzazione dei prompt su ChatGPT

Guida alle Best Practices per il Prompt Engineering

Quando lavori con i modelli di intelligenza artificiale (IA), è fondamentale comunicare le tue richieste in modo chiaro e dettagliato. Scrivere un prompt efficace non è sempre così facile come sembra. A volte le risposte sono errate, inadeguate e frustranti. Ecco alcune linee guida che ti aiutano a ottenere risultati migliori su ChatGPT e, in generale, su tutti gli altri modelli LLM basati sull'intelligenza artificiale:

1. Precisione nelle Istruzioni
   Una comunicazione dettagliata è cruciale. Fornire dettagli chiari e precisi riduce il rischio che l'IA interpreti erroneamente la richiesta, portando a risultati non desiderati. Dettagliando esattamente ciò che si vuole, si aumenta l'efficienza dell'interazione con l'IA, riducendo la necessità di correzioni o chiarimenti successivi. Ciò permette di ottenere risultati di qualità superiore in minor tempo.

   Ad esempio, se hai bisogno che l'IA adotti un certo tono o stile, specifica questo nella tua richiesta. Quando chiedi alla IA di scrivere un testo, è importante specificare non solo l'argomento, ma anche il tono (informativo, persuasivo, amichevole, professionale, ecc.), lo stile (formale, colloquiale, tecnico, narrativo, ecc.), e qualsiasi altro aspetto rilevante (lunghezza del testo, target di riferimento, ecc.). In questo tutorial abbiamo scritto una guida sui toni che puoi usare per scrivere un prompt.

2. Utilizzo di testi di riferimento
   Per risposte basate su dati o per citare fonti affidabili, guida il modello a utilizzare e riferirsi a testi specifici. Questo assicura risposte fondate e accurate. Questo approccio assicura che le risposte dell'IA siano basate su informazioni verificate e accurate, piuttosto che su generalizzazioni o supposizioni. Inoltre, l'uso di testi di riferimento specifici e affidabili può aiutare a ridurre il rischio di "allucinazioni" da parte del modello di intelligenza artificiale (IA), ovvero la generazione di informazioni false o fuorvianti che non sono sostenute dai dati.

   L'"allucinazione" in intelligenza artificiale si riferisce a quando un modello di IA produce informazioni false o fuorvianti. Questo può accadere a causa di dati di addestramento inadeguati, interpretazioni errate del prompt, limitazioni del modello stesso o errori nel processo generativo. In questi casi l'IA si comporta come uno studente che prova a rispondere a domande su argomenti che non ha studiato. Per evitare questo, è importante insegnare al computer con informazioni accurate e controllare le sue risposte.

3. Scomposizione di compiti complicati
   Invece di presentare una richiesta complessa in una volta sola, dividila in parti più gestibili. Questo aiuta l'IA a fornire risposte più puntuali e a costruire risposte complesse pezzo per pezzo.

   Ad esempio, anziché chiedere all'IA di gestire tutti gli aspetti di un problema in una sola richiesta, scrivi diversi prompt su ogni aspetto specifico. Questo permette all'IA di fornire risposte più accurate e dettagliate per ogni parte del problema. Quindi, non fare più domande in un solo prompt. Al contrario, dividi il prompt in più richieste specifiche.

4. Tempo di elaborazione
   Diamo al modello il tempo di "riflettere". Questo può significare non sollecitare risposte immediate e permettere all'IA di proporre soluzioni innovative.
   Ad esempio, questo prompt non richiede una risposta immediata, ma piuttosto incoraggia il modello a prendere in considerazione vari aspetti e a elaborare una soluzione ben pensata. Si dà tempo al modello per "riflettere" su diverse dimensioni del problema, stimolando così la generazione di idee innovative che potrebbero non emergere in una risposta rapida e superficiale.
   

   "Sto cercando di ... Prenditi del tempo per analizzare queste esigenze e proporre una soluzione dettagliata."

5. Strumenti esterni
   L'IA può estendere le sue capacità tramite strumenti specializzati. Che si tratti di eseguire calcoli complessi o di accedere a funzioni esterne, integrare questi strumenti può ampliare notevolmente ciò che il modello può fare.

   Esempio. Supponi di avere un modello di IA utilizzato come assistente didattico virtuale per aiutare gli studenti a imparare la matematica. Questo modello può già rispondere a domande sui concetti matematici, fornire spiegazioni teoriche e risolvere problemi standard. Tuttavia, la sua capacità di aiutare gli studenti a visualizzare e comprendere concetti matematici complessi, come quelli della geometria spaziale o del calcolo, è limitata. Per estendere le sue capacità, puoi integrare il modello di IA con un software avanzato per verificare le risposte, i calcoli o per rappresentare graficamente i risultati.

6. Verifica sistematica
   È essenziale non solo utilizzare l'IA, ma anche valutare costantemente i suoi risultati. Confrontando sistematicamente le uscite dell'IA con le "risposte standard oro", possiamo garantire che i risultati siano sempre di alta qualità e affidabili. Questo processo di verifica ci aiuta a mantenere il modello aggiornato e performante, assicurando che le informazioni fornite rimangano precise e pertinenti.

   Cos'è una risposta standard oro? Sono risposte o dati sono usati come benchmark per valutare la qualità delle risposte di un modello di intelligenza artificiale. Una risposta standard oro potrebbe essere una risposta generata da un esperto del dominio o una risposta che è stata concordata da più esperti come la migliore possibile. Utilizzando queste risposte di alta qualità come riferimento, puoi misurare l'efficacia delle risposte del modello e fare aggiustamenti per migliorare la precisione e l'affidabilità del sistema.

Seguendo questi passaggi, puoi ottimizzare il tuo utilizzo dei modelli di IA per ottenere risultati migliori e più affidabili.

Ricorda, la chiave per un'interazione di successo con l'IA è la chiarezza e la precisione della comunicazione. Impiega queste strategie per sfruttare al meglio le potenzialità dei modelli di intelligenza artificiale!