Il prompt engineering è una disciplina che mira a ottimizzare i suggerimenti forniti ai modelli di linguaggio avanzati come GPT-4, allo scopo di elicitarne risposte più accurate e mirate. La qualità di questi suggerimenti può influenzare notevolmente l’efficacia della comunicazione con tali sistemi, spesso facendo la differenza tra risultati approssimativi e soluzioni dettagliate e pertinenti.
Questa pratica si inserisce nell’ambito più ampio dell’intelligenza artificiale e rappresenta una delle tante strategie impiegate per migliorare l’estrazione di informazioni dai modelli linguistici, rendendole non solo precise ma anche contestualmente valide. Tra le metodologie affini, troviamo l’apprendimento da pochi esempi, che consiste nel fornire al modello alcuni casi di riferimento per aiutarlo a comprendere un dato compito, e il fine-tuning, che prevede un addestramento supplementare su set di dati specifici per affinare le competenze del modello in determinati contesti.
Recentemente, Google DeepMind ha divulgato due studi che indagano più a fondo le potenzialità del prompt engineering e il suo ruolo nel perfezionare le interazioni con i modelli linguistici. Questi lavori contribuiscono all’incessante ricerca nel campo dell’intelligenza artificiale volta a migliorare la comunicazione con queste tecnologie, offrendo nuove prospettive su come strutturare efficacemente i suggerimenti.
L’analisi di questi lavori ricerca mira a chiarire concetti e metodi e a renderli accessibili anche a chi possiede una conoscenza di base di intelligenza artificiale e linguistica computazionale.
Articolo 1: “Grandi modelli linguistici come ragionatori analogici” Questo studio propone l'”Analogical Prompting”, un metodo di suggerimento ispirato al ragionamento analogico umano, che stimola i modelli a produrre autonomamente esempi o nozioni pertinenti prima di affrontare un problema. Ciò rende superflua la necessità di esempi pre-etichettati e garantisce una risposta flessibile e adattata al problema specifico.
Una delle tecniche descritte è l’uso di esempi autogenerati, permettendo ai modelli di utilizzare le conoscenze acquisite in fase di addestramento per risolvere nuove sfide. Il documento evidenzia l’importanza di generare esempi rilevanti e vari, di adottare un approccio a passo unico per facilità d’uso e che generare da tre a cinque esempi ottiene i risultati migliori.
Articolo 2: “Fai un passo indietro: evocare il ragionamento tramite l’astrazione in modelli linguistici di grandi dimensioni” Il secondo studio introduce il “Step-Back Prompting”, una tecnica che guida i modelli ad astrarsi da dettagli superflui e a concentrarsi sui principi generali. Questo metodo mira a migliorare le capacità di ragionamento dei modelli indirizzandoli verso percorsi logici per la risoluzione dei problemi.
Attraverso una serie di esperimenti con modelli come PaLM-2L, i ricercatori dimostrano come il Step-Back Prompting possa significativamente potenziare le prestazioni dei modelli in compiti che richiedono un intenso ragionamento.
Entrambi i documenti rappresentano un passo avanti nel campo del prompt engineering, dimostrando come diversi approcci possano migliorare le capacità di ragionamento dei grandi modelli linguistici. L’Analogical Prompting e lo Step-Back Prompting emergono come tecniche innovative per stimolare un pensiero più astratto e adattativo nei modelli, promettendo di portare a sistemi di intelligenza artificiale ancora più avanzati e competenti.
