L’intelligenza artificiale (AI) ha fatto enormi progressi, specialmente nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Da chatbot conversazionali a modelli sofisticati che scrivono articoli e poesie, l’AI sta rivoluzionando come interagiamo con la tecnologia. Questi avanzamenti sono supportati dal deep learning e dall’accesso a grandi dataset, che permettono ai modelli di generare testi umanamente comprensibili con alta precisione.
Due tecniche fondamentali che stanno spingendo questo progresso sono l’ingegneria dei prompt e l’apprendimento “low-shot”. L’ingegneria dei prompt coinvolge la progettazione attenta degli input per guidare l’AI a produrre risposte desiderate, migliorando così la pertinenza e l’accuratezza delle risposte. Allo stesso modo, l’apprendimento “low-shot” permette ai modelli di generalizzare da pochi esempi, rendendo l’AI efficace anche con dati limitati. Questa combinazione sta ampliando le possibilità dell’AI in molteplici settori.
L’ingegneria dei prompt è una pratica che richiede una comprensione profonda delle capacità del modello AI. Un prompt ben progettato può fare la differenza tra una risposta coerente e una inutile. I ricercatori stanno sviluppando framework come il prompt tuning per ottimizzare l’efficacia dei prompt durante l’addestramento, migliorando così le prestazioni del modello in diverse applicazioni.
L’apprendimento “low-shot” è una tecnica che consente ai modelli di AI di imparare da pochi esempi anziché da grandi quantità di dati etichettati. Questo approccio si basa sulla conoscenza pre-esistente dei modelli linguistici, che possono generalizzare da esempi limitati per eseguire nuove attività con alta precisione.
Recenti studi sull’apprendimento “low-shot” si concentrano su migliorare l’efficienza e l’accuratezza dei modelli. Tecniche come il meta-apprendimento, in cui i modelli imparano ad apprendere, e l’apprendimento contrastivo, che aiuta a distinguere tra esempi simili e dissimili, stanno portando a risultati promettenti. L’integrazione di dati sintetici tramite tecniche come le reti generative avversarie sta ulteriormente potenziando le capacità di generalizzazione dei modelli.
Un esempio concreto è l’implementazione di Watson Assistant da parte di Camping World per migliorare l’assistenza clienti. Utilizzando prompt accurati, l’AI è stata in grado di gestire un volume elevato di richieste, migliorando il coinvolgimento dei clienti del 40% e l’efficienza degli agenti del 33%, con tempi di attesa ridotti a soli 33 secondi.