Che cos’è l’ingegneria a richiesta prompt-engineering nell’IA e perché è importante
Strumenti come ChatGPT e DALL-E 2 (strumenti AI da testo a testo o testo a immagine) sono di gran moda in questi giorni. Ma affinché funzionino in modo efficace, è necessario porre le domande giuste per ottenere i risultati desiderati. Imparare cosa dire a questi strumenti diventerà solo più importante man mano che diventeranno più integrati in vari settori.
Che cos’è l’ingegneria a richiesta prompt-engineering nell’IA?
L’intelligenza artificiale è un modo efficace per ottenere l’output desiderato con uno strumento di intelligenza artificiale. I prompt sono disponibili in varie forme, come istruzioni, blocchi di codice e stringhe di parole. Questo metodo di utilizzo dei prompt è stato inventato da persone con l’intenzione di ottenere risposte dai modelli di intelligenza artificiale. Serve come punto di partenza per insegnare al modello a sviluppare output appropriati per un determinato compito.
È interessante notare che questi suggerimenti funzionano nello stesso modo in cui farebbero su una persona, spingendoli a creare un saggio, e allo stesso modo, un’applicazione AI può utilizzare questi suggerimenti per produrre un lavoro su misura per il suo scopo. In questo modo, il prompt engineering è diventato una strategia indispensabile per sfruttare gli strumenti di intelligenza artificiale.
Quando si tratta del prompt effettivo, il testo è attualmente il principale mezzo di comunicazione tra l’umano e l’IA. L’utilizzo di comandi di testo consente di indicare al modello cosa eseguire. I migliori modelli di intelligenza artificiale come DALLE-E 2 e Stable Diffusion richiedono di descrivere l’output desiderato, che funge da prompt principale. D’altra parte, i modelli linguistici come il nuovo ChatGPT possono utilizzare qualsiasi cosa, da una semplice query a una complessa provata con vari fatti inseriti nel prompt. In alcuni casi, puoi persino utilizzare un file CSV con dati grezzi come parte dell’input.
L’intero processo di ingegneria dei prompt AI comporta la progettazione e la creazione di prompt (dati di input) in modo che i modelli AI possano addestrarsi su di essi per imparare come eseguire attività specifiche. In questo processo, devi selezionare il tipo di dati e la formattazione appropriati in modo che l’intelligenza artificiale possa comprenderli. Un’efficace ingegneria tempestiva dell’IA porta a dati di addestramento di alta qualità che consentono al modello di intelligenza artificiale di effettuare previsioni e decisioni accurate.
Immagine: cohere.ai
L’ascesa dell’intelligenza artificiale
Molti dei principali sviluppi nell’ingegneria del prompt AI sono avvenuti con modelli linguistici come GPT-2 e GPT-3. Nel 2021, nuove attività hanno prodotto risultati impressionanti grazie all’introduzione dell’ingegneria a richiesta prompt-engineering multitasking con set di dati di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Raffinato da modelli linguistici in grado di rappresentare accuratamente un processo di pensiero logico, l’apprendimento zero-shot è stato applicato quando suggerimenti come “Pensiamo passo dopo passo” sono inclusi nei suggerimenti; questo ha ulteriormente rafforzato il tasso di successo degli sforzi di ragionamento in più fasi. Una più facile accessibilità sia su piccola che su larga scala è stata resa possibile attraverso vasti notebook open source e iniziative di sintesi di immagini guidate dalla comunità.
Alcuni altri grandi sviluppi sono arrivati nel 2022, quando i modelli di apprendimento automatico DALL-E, Stable Diffusion e Midjourney hanno aperto un mondo di possibilità attraverso il suggerimento da testo a immagine. Questa tecnologia consente alle persone di dare vita alle loro idee con solo le loro parole come input.
Più recentemente, ChatGPT è diventato aperto al pubblico e ha preso d’assalto il mondo. ChatGPT è il modello di linguaggio AI più impressionante che abbiamo visto fino ad oggi. Si basa su tecniche di deep learning per generare testo in base all’input che gli fornisci. Lo strumento è stato addestrato su una massiccia raccolta di dati di testo, che gli consente di generare risposte simili a quelle umane a un’ampia gamma di prompt di testo.
Best practice per l’ingegneria del prompt AI
Esistono alcune best practice che possono davvero aiutare l’ingegneria dei prompt dell’IA a produrre risultati accurati ed efficaci.
Il primo passo è capire che un prompt può includere istruzioni, domande, dati di input, esempi, fatti e altro. La chiave è combinare tutti questi diversi elementi per ottenere il miglior risultato.
Quando si progetta un prompt AI, è necessario seguire questi passaggi:
Inserisci un prompt chiaro e specifico: uno degli aspetti più importanti dell’ingegneria dei prompt AI è fornire un prompt ben definito al modello AI. Ciò assicurerà che il modello capisca cosa stai chiedendo.
Usa un linguaggio conciso: dovresti essere sempre il più conciso possibile nel prompt, mantenendolo breve e pertinente.
Fornisci più contesto possibile: i modelli di intelligenza artificiale a volte possono avere problemi con il contesto, motivo per cui dovresti includere quante più informazioni contestuali specifiche possibili nell’input.
Assicurati che la grammatica sia corretta: non vuoi errori grammaticali nel tuo prompt AI, quindi controlla sempre che tutto sia scritto correttamente.
Prova vari output: non c’è limite al numero di output che questi modelli possono fornire, quindi dovresti testarne più fino a trovare il migliore.
Ottimizza il modello quando possibile: alcuni modelli AI, come ChatGPT, possono essere ottimizzati con i tuoi dati. Ciò è particolarmente utile per requisiti di casi d’uso specifici e porta a output più accurati.
L’ascesa dell’ingegnere pronto
Man mano che sempre più aziende abbracciano la tecnologia AI, si aprono le porte a professionisti con conoscenze sofisticate nell’apprendimento automatico e ingegneria a richiesta prompt-engineering per costruire carriere. È stata osservata una crescente domanda di ingegneri esperti in questo settore e di data scientist: un’opportunità che sembra destinata a continuare ad espandersi nel tempo.
Un prompt engineer è un professionista specializzato nella creazione di prompt, regole e direttive precise per aiutare gli strumenti di intelligenza artificiale a ottenere risultati specifici. Con una profonda comprensione della capacità e dei limiti del modello che stanno utilizzando, questi esperti possiedono le competenze necessarie per guidare in modo efficiente l’output verso gli obiettivi desiderati tramite un testo di input sapientemente realizzato, che può includere etichette o strategie con formulazioni sofisticate.
Gli ingegneri rapidi assumono un ruolo critico e spesso trascurato nei progetti di PNL. Hanno il compito di progettare e creare i prompt a cui i modelli risponderanno, mettere a punto i modelli in base all’output ed eseguire un’analisi continua delle prestazioni del modello per identificare opportunità di miglioramento.
Lavorano anche in tandem con data scientist e ricercatori di PNL per valutare le prestazioni dei modelli e assicurarsi che i loro suggerimenti siano adeguatamente allineati con gli obiettivi del progetto. Impegnandosi in una serie di responsabilità e sfruttando la propria esperienza in più discipline, i prompt engineer svolgono un ruolo fondamentale nel plasmare lo sviluppo della PNL come lo conosciamo oggi.
Con l’aumento della popolarità dei modelli di intelligenza artificiale come ChatGPT, gli ingegneri tempestivi diventeranno sempre più richiesti. Giocheranno un ruolo importante per le aziende che cercano di sfruttare questi modelli di intelligenza artificiale.
In che modo l’AI Prompt Engineering sta influenzando il business
I prodotti AI e i modelli sottostanti che li alimentano stanno rapidamente cambiando il panorama tecnologico presentandoci strade completamente nuove di creazione e innovazione. Sfruttando i dati, modelli come ChatGPT facilitano la capacità dell’IA di generare risposte alle domande degli utenti e idee uniche in una varietà di campi. I computer possono ora produrre contenuti in aree che vanno dall’arte al design alla programmazione informatica con poca assistenza da parte degli esseri umani. Inoltre, possono anche arrivare a sviluppare ipotesi e teorie relative a problemi complessi.
I più recenti sistemi di intelligenza artificiale, costruiti sulla base di modelli di deep learning su larga scala, sono in grado di elaborare e analizzare una vasta gamma di dati non strutturati come testo e immagini. Ciò amplia l’ambito delle applicazioni accessibili agli sviluppatori indipendentemente dalla loro attitudine all’apprendimento automatico e dal loro background tecnico.
Ad esempio, ChatGPT, che è stato costruito su GPT-3.5, è stato utilizzato per tradurre il testo e gli scienziati hanno sfruttato una versione precedente del modello per creare nuove sequenze proteiche. L’utilizzo di questi sistemi ha permesso di ridurre i tempi di sviluppo necessari per nuove applicazioni di IA, rendendo disponibile un livello di accessibilità raramente stabilito prima. Tali progressi hanno inevitabilmente aperto interessanti prospettive per il futuro.
L’unica cosa che tutti questi diversi modelli hanno in comune è la loro necessità di un’efficace ingegneria tempestiva dell’IA. Mentre l’intelligenza artificiale continua ad andare avanti, continueremo a vedere l’ingegneria a richiesta prompt-engineering svolgere un ruolo importante in quasi tutti i campi, dal business alla scienza e altro ancora. I modelli di intelligenza artificiale alimentati dall’ingegneria tempestiva sono i più entusiasmanti e promettenti che abbiamo visto, quindi i leader aziendali devono iniziare a prestare molta attenzione e considerare di implementarli nei loro processi.
Alex McFarland da unite.ai
