Il prompt engineering è l’arte e la scienza di formulare input (prompt) efficaci per modelli di intelligenza artificiale, in particolare modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), al fine di ottenere risposte desiderate e di alta qualità. In pratica, si tratta di capire come comunicare al meglio con l’IA per ottenere i risultati voluti, sfruttando le sue capacità e superando i suoi limiti.
Cosa implica il prompt engineering:
- Comprensione del modello:
Conoscere le capacità ei limiti del modello linguistico specifico che si sta utilizzando.
- Formulazione del prompt:
Progettare e ottimizzare il testo input per guidare il modello verso la risposta desiderata.
- Utilizzo di tecniche specifiche:
Applicare varie tecniche di prompting, come la specificazione del contesto, l’uso di esempi (esempio-prompting), la definizione dello stile desiderato, e altro.
- Iterazione e miglioramento:
Testare diversi prompt, analizzare le risposte, e affinare i prompt per ottenere risultati migliori.
Esempi di applicazione:
- Marketing:
Generare testi pubblicitari, post per social media o articoli di blog con un tono specifico o targeting demografico.
- Programmazione:
Generare codici, spiegazioni di codici o test per algoritmi.
- Assistenza clienti:
Creare tempestivamente efficaci per chatbot che forniscono risposte precise e personalizzate.
- Ricerca:
Utilizzare prompt per esplorare nuove aree di ricerca o per migliorare le capacità di modelli di intelligenza artificiale.
Intervistato dal sito web “ Regolarità e Trasparenza nella Scuola “ il Prof Aldo Domenico Ficara, CEO della Silicon Valley dello Stretto, ha dichiarato: “ il prompt engineering è una competenza fondamentale per interagire efficacemente con i modelli di IA e sfruttare al meglio il loro potenziale in vari contesti applicativi “. Ficara inoltre aggiunge:
” Immaginate il prompt engineering come la direzione d’orchestra per una sinfonia complessa. Senza un direttore esperto, l’orchestra, per quanto talentuosa, non produrrebbe armonia. Allo stesso modo, senza un prompt engineering efficace, i modelli di IA, pur essendo incredibilmente potenti, potrebbero non raggiungere il loro pieno potenziale, producendo risposte generiche o non pertinenti “.
