Tutti abbiamo ricevuto questo messaggio da ChatGPT:

"Qualcosa è andato storto. Se il problema persiste, vi preghiamo di contattarci attraverso il nostro centro assistenza..."

Ma cosa significano davvero questi messaggi di errore e come possiamo comunicare meglio? Non è sempre come si pensa.

Nell'edizione di questa settimana di AI In questo articolo approfondiamo il ragionamento che sta alla base di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT, esplorando come i "fallimenti" non siano sempre ciò che sembrano e come il giusto suggerimento possa cambiare le carte in tavola. Vi guidiamo poi su come codificare la comprensione attraverso ChatGPT. ingegneria tempestiva tecniche.

Come sempre, il nostro team di esperti di IA è pronto ad aiutare la vostra organizzazione a sfruttare la potenza dell'IA in modo efficace ed efficiente. Se state costruendo sistemi aziendali che utilizzano le API di ChatGPT (o di altri LLM), le risposte imprevedibili rendono le vostre soluzioni meno affidabili. Se la vostra azienda ha bisogno di aiuto per incorporare tali API nelle soluzioni o per costruire soluzioni personalizzate che sfruttino le LLM per rispondere alle domande sui vostri dati e database, prenotate una telefonata con me qui sotto.

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Quello che il vostro master non vi dice

nel regno dell'IA, Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono diventati strumenti rivoluzionari, che hanno rimodellato il panorama di numerosi settori e applicazioni. Dall'assistenza alla scrittura al servizio clienti, dalla diagnosi medica alla consulenza legale, questi modelli promettono un potenziale senza precedenti.

Nonostante le loro solide capacità, la comprensione dei LLM e del loro comportamento non è un processo semplice. Anche se possono fallire nel portare a termine un compito, questo "fallimento" spesso nasconde uno scenario più complesso. A volte, quando il vostro LLM (come il popolare ChatGPT) sembra essere in perdita, non è a causa della sua incapacità di eseguire, ma a causa di altri problemi meno evidenti, come un 'loop' nell'albero decisionale o un timeout del plug-in.

Comprendere e superare i messaggi di errore

Quando un LLM come ChatGPT incontra un problema e non riesce a eseguire un compito come previsto, in genere non comunica la sua difficoltà con parole di sconfitta, ma piuttosto con messaggi di errore. Questi messaggi possono spesso segnalare la presenza di un problema tecnico interno che sta causando un impedimento piuttosto che indicare una limitazione del modello stesso.

Come abbiamo detto, ciò potrebbe essere dovuto al fatto che il modello è rimasto intrappolato in un loop durante l'albero decisionale del processo decisionale, causando la ripetizione di alcuni passaggi o l'arresto totale. Questo non significa che il modello non sia in grado di portare a termine il compito, ma piuttosto che ha riscontrato un problema nel suo algoritmo che deve essere risolto.

Allo stesso modo, un timeout del plug-in può verificarsi quando un plug-in specifico, che è un componente software aggiuntivo che estende le capacità del software principale, impiega troppo tempo per eseguire un'attività. Molti LLM non sono stati originariamente progettati per l'ambiente frenetico delle applicazioni basate sul Web e potrebbero faticare a tenere il passo con i requisiti di velocità richiesti, causando il timeout del plug-in.

Esempi e soluzioni reali

Consideriamo un caso in cui un LLM, come ChatGPT, viene utilizzato per la generazione automatica di storie. Il compito è quello di generare una breve storia sulla base di una richiesta inserita dall'utente. Tuttavia, il modello si blocca in un loop, generando sempre più contenuti senza arrivare a una conclusione. Sembra un "fallimento", poiché il modello non è in grado di fornire una storia concisa come previsto.

• Il vero problema: Il modello si è bloccato nel suo ciclo decisionale, prolungando continuamente la storia invece di concluderla.

• La soluzione: Una piccola modifica del prompt o un'impercettibile regolazione dei parametri del modello potrebbero far uscire il modello dal loop, consentendogli di completare con successo il compito.

*Potete trovare altri esempi e soluzioni reali nel nostro blog.

Decifrare i messaggi silenziosi di LLM

Quando un LLM incontra un problema, non si tratta necessariamente di un "fallimento" nel senso convenzionale del termine. Si tratta invece spesso di un segnale silenzioso, una parola non detta, che indica un problema specifico come un loop decisionale, un problema di plug-in o un comportamento inaspettato che ha interferito con il compito del modello.

La comprensione di questi messaggi silenziosi dell'LLM può consentirci di adattare, ottimizzare e migliorare le sue prestazioni. Pertanto, la chiave non sta nel concentrarsi solo sul messaggio di errore, ma nello svelare i significati più profondi, spesso nascosti, che si celano dietro questi messaggi.

Consultate il blog completo: "Cosa significa il messaggio di errore di ChatGPT"

Come codificare la comprensione attraverso l'ingegneria dei prompt

L'ingegnerizzazione dei prompt con modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT e Google Bard è un aspetto essenziale, ma spesso trascurato, di questi potenti strumenti di IA. È un po' come preparare il palcoscenico di un dialogo alimentato dall'intelligenza artificiale, offrendo una direzione iniziale alla conversazione computazionale. Quando ci si confronta con un LLM, la richiesta iniziale è il primo passo nel vasto panorama di possibilità che questi modelli offrono. È il vostro modo di definire le aspettative, di guidare la conversazione e, soprattutto, di plasmare la risposta dell'intelligenza artificiale.

Il potere della codifica di un esempio tipico

Quando codifichiamo un esempio tipico nella nostra richiesta iniziale, forniamo all'intelligenza artificiale un'idea chiara di ciò che vogliamo. Questo è particolarmente prezioso quando si tratta di gestire richieste o compiti complessi. Consideriamo uno scenario in cui vogliamo che la nostra IA ci aiuti a redigere una proposta commerciale. Invece di un'istruzione vaga come "Redigere una proposta commerciale", possiamo fornire un esempio tipico: "Redigere una proposta commerciale simile a quella che abbiamo fatto per la ABC Corp. l'anno scorso". In questo caso, stiamo codificando un esempio tipico nella richiesta iniziale, fornendo una direzione chiara all'intelligenza artificiale.

Influenzare il modo di pensare: Guidare l'intelligenza artificiale attraverso i suggerimenti

Attraverso ingegneria tempestiva, attenta e ponderataPossiamo influenzare il "modo di pensare" dell'intelligenza artificiale, indirizzandola verso la generazione di risposte che si avvicinano a ciò di cui abbiamo bisogno o che prevediamo. Tuttavia, non si tratta semplicemente di fornire un comando chiaro o una serie di istruzioni. Si tratta di catturare l'essenza di un processo di pensiero o di un percorso di ragionamento nel prompt.

Per esempio, supponiamo di volere l'opzione L'intelligenza artificiale per risolvere un problema matematico. Invece di chiedere direttamente la soluzione, potremmo guidare l'intelligenza artificiale a dimostrare le fasi di risoluzione del problema. Una richiesta del tipo "Come se fossi un tutor di matematica, guidami attraverso i passaggi per risolvere questa equazione..." può influenzare in modo significativo la risposta dell'IA, suscitando una soluzione passo-passo che imita il modo di pensare di un tutor.

Il prompt iniziale come guida per l'utente: Preparare il terreno per l'interazione

Nel campo dell'interazione con l'IA, un prompt iniziale può avere una funzione simile a quella di un manuale d'uso, fornendo all'utente indicazioni su ciò che è possibile fare. Contribuisce a condizionare l'utente, fornendo una tabella di marcia per la sua interazione con l'IA. È come un preludio, che dà il tono alla conversazione successiva.

Un suggerimento iniziale ben fatto potrebbe assomigliare a questo: "Immaginate di essere uno scrittore di viaggi che sta preparando un articolo sui migliori caffè di Parigi. Inizia il tuo articolo con una descrizione vivida di un affascinante caffè sulla Senna". Questo non solo indirizza l'intelligenza artificiale verso il compito desiderato, ma stabilisce anche un'aspettativa per l'utente sul tipo di risposta che può essere generata.

Codificare la competenza nell'IA

Man mano che sveliamo le complessità dei grandi modelli linguistici, diventa chiaro che l'ingegneria dei prompt non è solo un requisito tecnico, ma uno strumento fondamentale per codificare il nostro modo di pensare nell'intelligenza artificiale. Che si tratti di un semplice promemoria o di una guida completa, il prompt iniziale funge da pietra angolare dell'interazione uomo-Io, definendo i confini e le possibilità della conversazione.

Utilizzando efficacemente il prompt iniziale, possiamo codificare un esempio tipico di come l'IA dovrebbe rispondere, modellare il modo di pensare dell'utente e guidare le risposte dell'IA.

Consultate il blog completo: "Come codificare la comprensione attraverso l'ingegneria dei prompt"

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