Come codificare la comprensione attraverso l'ingegneria dei prompt

Immaginate di creare un programma per computer. Come architetto del regno digitale, non si tratta solo di codificare una funzionalità, ma di codificare una comprensione, di creare una struttura virtuale per interagire con gli utenti in un modo specifico. L'immagine della creazione di un programma non è molto lontana da ciò che viene fatto nella moderna IA conversazionale quando ci impegniamo in un dialogo con gli utenti. ingegneria tempestiva.

Ingegneria dei prompt con modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT e Il Bardo di Google è un aspetto essenziale, ma spesso trascurato, di questi potenti strumenti di IA. Si tratta di una sorta di impostazione della scena per un dialogo alimentato dall'IA, che offre 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.

In questo blog approfondiremo la potenza dell'ingegneria dei prompt e l'importanza di codificare un esempio tipico, un modo di pensare e le potenziali risposte nei prompt iniziali. Comprendere questo aspetto potrebbe aiutare gli utenti a risparmiare token, a condizionare l'assistente AI e a sapere meglio cosa è possibile fare. Proprio come i primi programmi informatici non visivi, un prompt ben fatto può fungere da bussola, indicando la giusta direzione nel vasto mare delle conversazioni alimentate dall'intelligenza artificiale.

Il potere della codifica di un esempio tipico

Immaginate di provare a insegnare a qualcuno un nuovo concetto. Che cosa fate? Potreste spiegare l'idea in termini astratti, ma molto probabilmente fornirete un esempio tipico per illustrare il concetto. Un esempio fornisce un contesto, illumina l'astratto e rende familiare ciò che non è familiare. Quando si parla di IA conversazionale, soprattutto nell'ingegneria della risposta, si applica lo stesso principio.

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.

La chiave è la specificità. Dando all'intelligenza artificiale un esempio concreto su cui lavorare, aumentiamo le possibilità di ottenere il risultato desiderato. Inoltre, questo metodo ci aiuta a risparmiare token: ogni parola o informazione che forniamo nel prompt utilizza una frazione dei token totali a disposizione del modello. Con un esempio chiaro, possiamo ottenere una risposta più precisa con un minor numero di token, il che aumenta l'efficienza complessiva dell'interazione.

Guidando il nostro assistente AI in questo modo, lo condizioniamo a comprendere meglio i nostri requisiti, proprio come un programmatore condiziona un programma per computer. Questo non solo migliora l'esperienza dell'utente, ma espande anche la nostra comprensione di ciò che è possibile fare con l'ingegneria immediata.

Ricordate che la forza di un prompt ben strutturato non sta solo nelle informazioni che contiene. Sta anche nel modo in cui sfrutta gli esempi per guidare la comprensione e le azioni dell'intelligenza artificiale.

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

Come esseri umani, siamo fortemente influenzati dall'ambiente, dalle esperienze e dalle informazioni che consumiamo, che guidano il nostro modo di pensare. Allo stesso modo, i modelli di intelligenza artificiale, tra cui ChatGPT e Google Bard, sono influenzati dai suggerimenti che diamo loro.

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, diciamo che vogliamo che l'IA risolva un problema matematico. Invece di chiedere direttamente la soluzione, potremmo guidare l'IA 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.

Questo approccio non solo fornisce all'IA un percorso chiaro da seguire, ma condiziona anche l'utente a interagire con l'IA in modo più strutturato, efficiente e ricco di contesto. L'interazione tra l'utente e l'IA è più profonda e ricca di sfumature.

L'ingegneria tempestiva ci permette di influenzare strategicamente il processo decisionale dell'IA. Ci permette di utilizzare la nostra comprensione della meccanica dell'IA per plasmare il suo "modo di pensare" e, di conseguenza, l'output che genera. È importante ricordare, tuttavia, che la precisione dell'output è spesso un riflesso diretto della ponderatezza dell'input.

In questo modo, l'arte di creare un prompt diventa meno un comando e più una guida. Non siamo più solo utenti che interagiscono con un'interfaccia. Diventiamo invece co-creatori in un dialogo continuo con l'intelligenza artificiale, influenzando attivamente il suo "modo di pensare" per ottenere risposte più desiderabili.

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

Immaginate uno scenario in cui vi viene consegnato un nuovo dispositivo con numerosi pulsanti, manopole e schermi, ma senza un manuale d'uso. Il processo di comprensione delle funzionalità di ciascun elemento può essere scoraggiante, se non addirittura frustrante. Allo stesso modo, interagire con modelli di intelligenza artificiale come ChatGPT o Google Bard può sembrare inizialmente sconvolgente a causa dell'ampiezza delle loro potenziali applicazioni.

È qui che entra in gioco il prompt iniziale. 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.

Supponiamo di utilizzare un modello di intelligenza artificiale per la creazione di contenuti. Un suggerimento iniziale ben fatto potrebbe assomigliare a questo: "Immagina 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.

Anche l'utilizzo del prompt iniziale come guida per l'utente aiuta a risparmiare gettoni. Quando l'utente ha una chiara comprensione di come interagire con l'IA fin dall'inizio, può porre domande più precise o fornire una guida migliore, utilizzando così meno gettoni.

Questo uso strategico del prompt iniziale può migliorare notevolmente l'esperienza dell'utente, rendendo l'interazione con l'IA più intuitiva e gratificante. È come l'interfaccia visiva di un programma informatico: aiuta gli utenti a navigare tra le capacità dell'IA e ne favorisce un uso più efficiente e piacevole.

Alla fine, il prompt iniziale è molto più del primo messaggio. È uno strumento potente che, se sfruttato correttamente, può massimizzare il potenziale delle nostre interazioni con l'IA. È il punto di partenza, la guida per l'utente e la chiave per un'esperienza di IA più gratificante.

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. Questa pratica migliora significativamente l'efficienza dell'interazione con l'IA, risparmiando gettoni e condizionando l'utente alla conversazione, colmando essenzialmente il divario tra le aspettative umane e le capacità dell'IA.

Nell'evoluzione dell'IA, è importante riconoscere il ruolo essenziale del prompt iniziale come strumento per guidare, insegnare e comunicare con l'IA. Mentre immaginiamo la prossima ondata di progressi dell'IA, possiamo guardare all'umile prompt iniziale come a uno strumento chiave per plasmare il futuro dell'IA conversazionale.

L'ingegneria tempestiva è molto più di un semplice punto di partenza: è un'arte e una scienza che, se padroneggiata, ha il potere di sbloccare il pieno potenziale dell'IA.