Prompt engineering: definizione e applicazioni
Sommario
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Cos'è il prompt engineering?
In concreto, il prompt engineering consente di guidare più precisamente un modello NLP fornendogli indicazioni sul compito da svolgere e sul contesto in cui si inserisce. Piuttosto che lasciare che il modello risponda in modo generico a una domanda posta, il prompt engineering permette di inquadrare la risposta prevista.
Ad esempio, è possibile utilizzare il prompt engineering per addestrare un modello di generazione di testo a redigere e-mail di sollecito clienti più efficaci e personalizzate. Invece di fornirgli la semplice istruzione "Redigi un'e-mail di sollecito per il cliente", il prompt engineering deve fornire dettagli: "Redigi un'e-mail di 200 parole per sollecitare il cliente Mario Rossi che non ha pagato l'ultima fattura da 30 giorni. Usa un tono cortese e offri uno sconto del 10% se paga entro i prossimi 7 giorni”.
Quindi, il prompt engineering consente di controllare e orientare meglio le risposte di un modello NLP fornendo un contesto, esempi e istruzioni chiare.
Come funziona il prompt engineering?
Dall'altro, la guida passo dopo passo: il modello viene guidato passo dopo passo su come costruire un prompt ottimale. Ad esempio, è possibile indicargli che un buon prompt deve definire chiaramente l'obiettivo, fornire esempi pertinenti, stabilire il contesto, utilizzare un vocabolario semplice, ecc.
Combinando queste due tecniche, il modello "impara" a generare prompt migliori in modo autonomo. A forza di esempi commentati e guida, il modello finisce per integrare le buone pratiche del prompt engineering e applicarle autonomamente.
La sfida è fornire abbastanza informazioni nel prompt in modo che il modello produca una risposta di qualità, ma senza sovraccaricarlo di istruzioni che ne limitino la creatività. Il prompt engineering cerca così il giusto equilibrio tra guida e autonomia.
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Quali sono i diversi tipi di prompt engineering?
Esistono diversi modi di affrontare il prompt engineering a seconda del risultato cercato. Ecco i tre principali tipi di prompt engineering:
- Prompt engineering per l'addestramento dei modelli: consiste nel fornire al modello NLP prompt appositamente progettati per addestrarlo su un determinato compito. Ad esempio, dargli migliaia di prompt che illustrano la generazione di testi pubblicitari;
- Prompt engineering per l'inferenza in produzione: una volta distribuito, il modello viene alimentato con prompt ottimizzati per i casi d'uso previsti. Questo metodo è usato per i prompt di moderazione dei contenuti, risposta alle domande dei clienti, ecc;
- Prompt engineering adattivo: il modello NLP viene addestrato a generare autonomamente i migliori prompt in base al contesto. Questo approccio mira a rendere il modello capace di prompt engineering autonomo.
Ognuna di queste varianti presenta specificità in termini di metodologia. Il prompt engineering per l'addestramento enfatizza la diversità e quantità di dati. Quello per l'inferenza si concentra sulla qualità dei prompt in un contesto reale. L'approccio adattivo cerca di dare al modello la capacità di imparare a fare un prompt engineering efficace da solo.
I ricercatori spesso combinano questi diversi tipi di prompt engineering in modo complementare per ottenere le migliori prestazioni. Questa diversità di tecniche di prompt engineering è un punto di forza per questa disciplina ancora emergente.
Quali competenze richiede il dominio del prompt engineering?
Innanzitutto, una profonda conoscenza dei modelli di elaborazione del linguaggio naturale è indispensabile per creare prompt adatti ai loro punti di forza e limiti.
Anche la scrittura è fondamentale, poiché il prompt deve essere un testo conciso, preciso e coerente. Buone capacità di scrittura sono quindi essenziali.
La padronanza di tecniche di machine learning come il transfer learning è anche un vantaggio, essendo spesso impiegate insieme al prompt engineering. Il transfer learning, ad esempio, è una tecnica di apprendimento automatico dove un modello pre-addestrato su un compito specifico viene utilizzato come punto di partenza per risolvere un compito simile o correlato.
Allo stesso modo, una competenza in linguistica computazionale consente di comprendere meglio i meccanismi di interpretazione del linguaggio da parte dei modelli.
Lato tecnico, programmazione e data science sono necessarie per integrare e valutare le prestazioni dei prompt. Il rigore nei test e nelle sperimentazioni permette di identificare i prompt più efficaci.
Infine, creatività e spirito critico sono qualità essenziali per il prompt engineering.
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Quali sono i vantaggi del prompt engineering?
Il prompt engineering garantisce anche una migliore adeguatezza tra la risposta del modello e le specifiche esigenze dell'utente, inquadrando la generazione del testo in base al caso d'uso previsto e alle istruzioni fornite. Inoltre, un prompt dettagliato limiterà i fraintendimenti e le cattive interpretazioni del modello NLP, riducendo così i pregiudizi e gli errori. Il prompt engineering favorisce anche una maggiore coerenza delle risposte del modello, anche di fronte a input diversi.
Col tempo, questa tecnica migliora le prestazioni globali dei modelli NLP rafforzandone la capacità di comprendere richieste complesse. Infine, il prompt engineering offre un controllo migliore di questi modelli, consentendo ai loro progettisti di orientare finemente il loro comportamento attraverso le istruzioni fornite.
Quali sono i limiti del prompt engineering?
Inoltre, il prompt engineering dipende fortemente dal caso d'uso: prompt specifici per un compito dovranno essere completamente riscritti in caso di cambiamento di obiettivo o contesto. Inoltre, prompt troppo direttivi o dettagliati possono ridurre la creatività e l'autonomia dei modelli NLP intrappolandoli in schemi di risposta predefiniti e stereotipati. Trovare il delicato equilibrio tra guida e libertà accordata al modello è difficile.
Il processo di progettazione di prompt efficaci si basa anche su molti tentativi ed errori, aggiustamenti progressivi e messe a punto: un prompt ottimale non può essere ottenuto immediatamente.
Infine, la complessità dei prompt tende a crescere man mano che si cerca di ottimizzarli, fino a potenzialmente diventare controproducenti se sovraccaricati di istruzioni. Nonostante il suo potenziale promettente, il prompt engineering non costituisce quindi una soluzione magica alle limitazioni degli attuali modelli NLP.
Come si evolverà il prompt engineering?
Anche se si tratta di una tecnologia già matura, il prompt engineering dovrebbe progredire ulteriormente in futuro, grazie soprattutto ai progressi nei campi correlati del transfer learning e del few-shot learning. Il few-shot learning è un approccio di apprendimento automatico che mira ad addestrare un modello a partire da un numero molto ridotto di esempi di training.
Sono da attendersi diverse evoluzioni:
- L'emergere di nuovi metodi per generare prompt più efficaci, attraverso l'uso di algoritmi di ottimizzazione ad esempio;
- Lo sviluppo di librerie di prompt pre-scritti, riutilizzabili da un modello NLP all'altro;
- La possibilità per i modelli di auto-generare i prompt più adatti in base al compito richiesto;
- L'uso del prompt engineering per addestrare modelli NLP sempre più potenti, raggiungendo livelli di competenza linguistica vicini all'umano;
- La scrittura di prompt da parte degli utenti finali stessi, consentendo di guidare i modelli NLP in linguaggio naturale;
- Una maggiore integrazione tra prompt engineering e tecniche di ricerca.
Grazie a questi progressi, il prompt engineering ha il potenziale per diventare una tecnica indispensabile per sfruttare al meglio le capacità dei modelli di elaborazione del linguaggio naturale su un'ampia varietà di casi d'uso.
Cos'è il prompt engineering?
Quali sono i vantaggi del prompt engineering?
Come si evolverà il prompt engineering?
Le fasi successive
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