Il prompt engineering è morto? Viva il prompt engineering!

Il (o la?) prompt engineering è un argomento molto in voga nell’ambito dell’intelligenza artificiale generativa. Si tratta, per chi non ne avesse sentito parlare, di un insieme di tecniche che mirano a trovare il modo migliore per formulare una richiesta a un grande modello linguistico (LLM) o a un generatore di immagini o video AI per ottenere i migliori risultati (o aggirare le protezioni previste dagli sviluppatore). Con l’aumento dell’utilizzo di LLM in vari settori, il prompt engineering sta diventando un aspetto molto studiato per ottenere il massimo da questi modelli.

Tuttavia, una nuova ricerca mette in discussione la necessità futura della prompt engineering. Invece di affidarsi all’ingegno umano per ideare le richieste migliori, i ricercatori hanno scoperto che i modelli stessi possono essere addestrati per generare automaticamente i prompt più efficaci. Questo approccio potrebbe non solo migliorare le prestazioni dei modelli, ma anche ridurre la necessità di figure specializzate in prompt engineering.

Un modo per migliorare le prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale è quello di utilizzare tecniche di apprendimento automatico per identificare le caratteristiche presenti nelle richieste più efficaci: i ricercatori hanno analizzato i prompt utilizzati per addestrare un modello di elaborazione del linguaggio naturale attraverso l’apprendimento automatico scoprendo che l’utilizzo di formulazioni più lunghe e più specifiche ha prodotto risultati migliori rispetto a prompt più brevi e generici. Tuttavia, queste formulazioni non sono per nulla intuitive e suonano “strane” per noi esseri umani. Ad esempio, al fine di ottenere dei risultati migliori per una richiesta relativa a un problema di matematica elementare, l’algoritmo ha prodotto un prompt estremamente efficace, ma che sembra essere uscito da un episodio di Star Trek.

Se siete interessati a saperne di più sul prompt engineering e sulle sue possibili sorti, di seguito trovate il link alla ricerca e ad un articolo divulgativo che la sintetizza:

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