L’ingegneria dei prompt è diventata un metodo potente per ottimizzare i modelli di linguaggio nel campo del Natural Language Processing (NLP). Consiste nella creazione di prompt efficaci, spesso definiti come istruzioni o domande, per guidare il comportamento e l’output dei modelli di intelligenza artificiale (IA). Grazie alla sua capacità di potenziare la funzionalità e la gestione dei modelli di linguaggio, l’ingegneria dei prompt ha attirato molta attenzione. In questo articolo, esploreremo il concetto di ingegneria dei prompt, la sua importanza e il suo funzionamento.

Comprendere l’ingegneria dei prompt

L’ingegneria dei prompt coinvolge la creazione di domande o istruzioni precise e informative che permettono agli utenti di ottenere output desiderati dai modelli di IA. Questi prompt servono come input precisi che guidano il comportamento della modellazione del linguaggio e la generazione di testo. Gli utenti possono modificare e controllare l’output dei modelli di IA strutturando attentamente i prompt, aumentandone così l’utilità e l’affidabilità.

Storia dell’ingegneria dei prompt

In risposta alla complessità e alle crescenti capacità dei modelli di linguaggio, l’ingegneria dei prompt è cambiata nel tempo. Sebbene l’ingegneria dei prompt non abbia una lunga storia, le sue fondamenta possono essere rintracciate nella ricerca iniziale sul NLP e nella creazione di modelli di linguaggio IA. Ecco una breve panoramica della storia dell’ingegneria dei prompt:

Era pre-transformer (prima del 2017)

L’ingegneria dei prompt era meno comune prima dello sviluppo di modelli basati su transformer come il generative pre-trained transformer (GPT) di OpenAI. Modelli di linguaggio precedenti come le reti neurali ricorrenti (RNN) e le reti neurali convoluzionali (CNN) mancano di conoscenza contestuale e adattabilità, limitando il potenziale per l’ingegneria dei prompt.

Pre-training e l’emergere dei transformer (2017)

L’introduzione dei transformer, in particolare con il paper “Attention Is All You Need” di Vaswani et al. nel 2017, ha rivoluzionato il campo del NLP. I transformer hanno reso possibile il pre-training di modelli di linguaggio su larga scala e insegnare loro come rappresentare parole e frasi nel contesto. Tuttavia, durante questo periodo, l’ingegneria dei prompt era ancora una tecnica relativamente inesplorata.

Fine-tuning e l’ascesa di GPT (2018)

Un punto di svolta importante per l’ingegneria dei prompt si è verificato con l’introduzione dei modelli GPT di OpenAI. I modelli GPT hanno dimostrato l’efficacia del pre-training e del fine-tuning su specifici task a valle. Per una varietà di scopi, ricercatori e professionisti hanno iniziato a utilizzare tecniche di ingegneria dei prompt per guidare il comportamento e l’output dei modelli GPT.

Avanzamenti nelle tecniche di ingegneria dei prompt (2018-presente)

Man mano che la comprensione dell’ingegneria dei prompt cresceva, i ricercatori hanno iniziato a sperimentare diversi approcci e strategie. Questo includeva la progettazione di prompt ricchi di contesto, l’uso di template basati su regole, l’inclusione di istruzioni di sistema o utente, e l’esplorazione di tecniche come il tuning del prefisso. L’obiettivo era migliorare il controllo, mitigare i bias e migliorare le prestazioni complessive dei modelli di linguaggio.

Contributi della comunità e esplorazione (2018-presente)

Man mano che l’ingegneria dei prompt guadagnava popolarità tra gli esperti di NLP, accademici e programmatori hanno iniziato a scambiarsi idee, lezioni apprese e migliori pratiche. I forum di discussione online, le pubblicazioni accademiche e le librerie open-source hanno contribuito in modo significativo allo sviluppo dei metodi di ingegneria dei prompt.

Ricerca in corso e direzioni future (presente e oltre)

L’ingegneria dei prompt continua ad essere un’area attiva di ricerca e sviluppo. I ricercatori stanno esplorando modi per rendere l’ingegneria dei prompt più efficace, interpretabile e user-friendly. Tecniche come le ricompense basate su regole, i modelli di ricompensa e gli approcci con l’uomo nel ciclo vengono indagati per affinare le strategie di ingegneria dei prompt.

Significato

L’ingegneria dei prompt è essenziale per migliorare l’usabilità e l’interpretabilità dei sistemi di IA. Ha una serie di benefici, tra cui:

Controllo migliorato

Gli utenti possono dirigere il modello di linguaggio per generare risposte desiderate dando istruzioni chiare attraverso i prompt. Questo grado di supervisione può aiutare a garantire che i modelli di IA forniscono risultati che rispettano gli standard o i requisiti prestabiliti.

Riduzione del bias nei sistemi di IA

L’ingegneria dei prompt può essere utilizzata come strumento per ridurre il bias nei sistemi di IA. I bias nel testo generato possono essere individuati e ridotti progettando attentamente i prompt, portando a risultati più giusti ed equi.

Modifica del comportamento del modello

I modelli di linguaggio possono essere modificati per mostrare comportamenti desiderati utilizzando l’ingegneria dei prompt. Di conseguenza, i sistemi di IA possono diventare esperti in compiti o domini specifici, migliorando la loro precisione e affidabilità in particolari casi d’uso.

Come funziona l’ingegneria dei prompt

L’ingegneria dei prompt utilizza un processo metodico per creare prompt potenti. Ecco alcune azioni cruciali:

Specificare il compito

Stabilire l’obiettivo preciso o l’obiettivo che si desidera che il modello di linguaggio raggiunga. Qualsiasi compito di NLP, tra cui il completamento del testo, la traduzione e il riassunto, può essere coinvolto.

Identificare gli input e gli output

Definire chiaramente gli input richiesti dal modello di linguaggio e gli output desiderati che ci si aspetta dal sistema.

Creare prompt informativi

Creare prompt che comunicano chiaramente il comportamento atteso al modello. Queste domande dovrebbero essere chiare, brevi e appropriate per lo scopo dato. Trovare i migliori prompt può richiedere tentativi ed errori e revisioni.

Iterare e valutare

Mettere alla prova i prompt creati alimentandoli nel modello di linguaggio e valutando i risultati. Rivedere i risultati, cercare difetti e modificare le istruzioni per migliorare le prestazioni.

Calibrazione e fine-tuning

Tenere conto dei risultati della valutazione durante la calibrazione e il fine-tuning dei prompt. Questa procedura comporta apportare piccole modifiche per ottenere il comportamento del modello richiesto, assicurando che si allinei con il compito e i requisiti previsti.