Cos’è il prompt engineering?

Il prompt engineering comprende diverse tecniche e metodi per ottimizzare i prompt per gli strumenti di IA generativa. Ti spieghiamo cosa significa esattamente, ti mostriamo alcuni esempi e le migliori prassi.

Formulare i prompt correttamente per gli strumenti di IA è essenziale per sfruttare appieno il potenziale dei modelli linguistici e ottenere risultati di qualità nei diversi casi applicativi (testo, immagini, video). Con lo sviluppo continuo dell’intelligenza artificiale è aumentata anche la domanda di tecnici specializzati che sappiano come dirigerla nel modo più efficiente possibile. Così è nato il lavoro di prompt engineer, l’ingegnere dei prompt.

Prompt engineering: definizione

Il termine “prompt engineering” indica tecniche e metodi per ottimizzare i prompt per l’elaborazione del linguaggio naturale e i Large Language Model (LLM) come GPT-3 o GPT-4 che si basano sull’apprendimento automatico. Lo scopo è ottenere risposte migliori, più precise o più specifiche, in quanto il modo in cui vengono formulate una domanda o un’istruzione incide considerevolmente sulla qualità e sulla rilevanza della risposta di un’intelligenza artificiale.

Oltre a richiedere creatività e precisione, il prompt engineering per i modelli di IA implica anche una profonda conoscenza del relativo modello linguistico, perché la scelta delle parole e il relativo ordine può cambiare notevolmente l’output. I prompt possono contenere testo in lingua naturale, immagini o altri tipi di input di dati. Lo stesso prompt può produrre risultati molto divergenti su piattaforme di IA diverse. Ne consegue che il prompt engineering deve essere personalizzato per ciascun generatore di testi con l’IA o generatore di video con l’IA.

Perché il prompt engineering è importante per l’IA?

Il prompt engineering è indispensabile per sfruttare appieno il potenziale dei modelli linguistici, ottenendo risultati migliori con gli strumenti di IA generativa. Un prompt engineer può ad esempio provare a formulare una domanda in modi diversi per scoprire come influisce sulla risposta in base allo stile e alle limitazioni. Negli strumenti come ChatGPT, le variazioni nell’ordine delle parole e l’uso di un modificatore singolo (“molto”) o ripetuto (“molto, molto, molto”) possono influire considerevolmente sul risultato.

Nei siti web di immagini IA il prompt engineering può aiutare a definire le diverse caratteristiche delle immagini generate. Spesso questi siti offrono la possibilità di creare immagini IA con un determinato stile, in una determinata prospettiva, con un determinato rapporto d’aspetto o con una determinata risoluzione dell’immagine. Solitamente il primo prompt è soltanto un punto di partenza. Con i prompt seguenti è possibile, ad esempio, rafforzare o indebolire determinati elementi, oppure aggiungere o rimuovere oggetti da un’immagine.

Anche per lo sviluppo di nuovi strumenti il prompt engineering può essere d’aiuto per definire LLM e ottimizzare i processi di lavoro per determinati risultati. Ci sono anche altri motivi per cui il prompt engineering è importante per l’IA:

• Ottimizzare i risultati: con un opportuno prompt engineering, i modelli linguistici possono fornire risultati di maggiore qualità e rilevanza.
• Efficienza: se ben formulati, i prompt permettono a un modello di fornire le informazioni desiderate più velocemente, senza dover ricorrere a più prompt o iterazioni.
• Controllo sull’output: con un abile prompt engineering, l’utente può definire la modalità di risposta dell’IA, compresi la lunghezza, lo stile e il tono.
• Riduzione degli errori: prompt chiari e precisi contribuiscono a minimizzare i preconcetti, i malintesi o le risposte imprecise che possono essere generati da un modello.
• Ampliamento delle possibilità di impiego: con il giusto prompt engineering è possibile usare modelli di IA per compiti specifici o in domini particolari, diversi da quelli previsti nello sviluppo originario.
• Conoscenze sperimentali: sperimentando con diversi prompt, si può contribuire ad acquisire una conoscenza più approfondita sul funzionamento di una determinata IA generativa e su come reagisce ai diversi input.

Prompt engineering: esempi

I prompt utilizzabili per creare testi, immagini o video sono molto diversi fra loro. Per tutti i siti web di IA, inoltre, un prompt engineering mirato permette agli utenti di interagire in modo più efficace con gli strumenti di IA e di ottenere risposte corrispondenti alle aspettative.

Esempi di prompt per generatori di testi

Un prompt engineering mirato per i generatori di testo può presentarsi come segue:

1. Specificità

• Prompt originario: “Parlami degli alberi”.
• Prompt migliorato: “Spiegami il processo di fotosintesi nelle latifoglie.”

2. Formattazione delle risposte

• Prompt originario: “Quali sono i vantaggi dell’energia solare?”
• Prompt migliorato: “Indica cinque vantaggi dell’energia solare.”

3. Inserimento di risposte di esempio

• Prompt originario: “Scrivi una frase su Parigi.”
• Prompt migliorato: “Scrivi una frase su Parigi con lo stile di Hemingway.”

4. Lunghezza e dettagli

• Prompt originario: “Descrivi l’acqua.”
• Prompt migliorato: “Dammi una spiegazione scientifica dettagliata della struttura molecolare dell’acqua.”

5. Evitare i pregiudizi

• Prompt originario: “Cosa pensi delle criptovalute?”
• Prompt migliorato: “Descrivi le criptovalute in modo neutrale e obiettivo.”

6. Contesto

• Prompt originario: “Perché le azioni scendono?”
• Prompt migliorato: “Considerando i fattori economici, perché le azioni tecnologiche potrebbero scendere durante una recessione?”

7. Stili o prospettive

• Prompt originario: “Raccontami la storia di Napoleone.”
• Prompt migliorato: “Raccontami la storia di Napoleone dal punto di vista di uno dei suoi soldati.”

Esempi di prompt per generatori di immagini

Il prompt engineering è rilevante non solo per i modelli linguistici, ma anche per i modelli che generano immagini, ad esempio DALL-E. Nei generatori di immagini i prompt devono fornire una descrizione di testo da usare per creare l’immagine:

1. Specificità

• Prompt originario: “Gatto.”
• Prompt migliorato: “Gatto arancione che dorme su un cuscino blu.”

2. Combinazione di elementi

• Prompt originario: “Edificio e nuvole.”
• Prompt migliorato: “Una vecchia casa vittoriana sospesa tra le nuvole.”

3. Stile ed epoca

• Prompt originario: “Auto.”
• Prompt migliorato: “Auto futuristica con lo stile rétro degli anni Cinquanta.”

4. Sensazioni e atmosfera

• Prompt originario: “Bosco.”
• Prompt migliorato: “Un bosco buio, avvolto nella nebbia, al chiaro di luna.”

5. Combinazione di elementi insoliti

• Prompt originario: “Tavolo e frutta.”
• Prompt migliorato: “Un tavolo di angurie con un piatto di banane a fette essiccate.”

6. Prospettiva e dimensione

• Prompt originario: “Montagne.”
• Prompt migliorato: “Un’enorme montagna con la forma di una tazza da tè di vetro rovesciata.”

7. Astrazione

• Prompt originario: “Sensazioni.”
• Prompt migliorato: “Visualizzazione della gioia come un’esplosione luminosa di colori.”

Esempi di prompt per i generatori di video

Nei generatori di video le difficoltà dal punto di vista del prompt engineering non sono soltanto cogliere un singolo momento o un fotogramma, ma anche una sequenza temporale dinamica di azioni ed eventi. Un buon prompt engineering aiuta a specificare con precisione l’azione desiderata, l’ambiente, la durata e le interazioni degli elementi nel video:

1. Azione

• Prompt originario: “Gatto che corre.”
• Prompt migliorato: “Gatto arancione che si avvicina lentamente a una pozzanghera e poi salta.”

2. Ambiente e atmosfera

• Prompt originario: “Scena su una spiaggia.”
• Prompt migliorato: “Una spiaggia deserta al tramonto, con le onde che si infrangono dolcemente sulla battigia e un gruppo di uccelli che volano all’orizzonte.”

3. Sviluppo temporale

• Prompt originario: “Un fiore che cresce.”
• Prompt migliorato: “Una rosa che in 30 secondi da bocciolo diventa un fiore completamente aperto.”

4. Azioni dinamiche

• Prompt originario: “Sport.”
• Prompt migliorato: “Un giocatore di pallacanestro che negli ultimi secondi della partita fa il tiro da tre punti decisivo.”

5. Combinazione di elementi e transizioni

• Prompt originario: “Momenti della giornata.”
• Prompt migliorato: “Il panorama di una città dalla mattina alla sera, con le luci che si accendono al calar del sole.”

6. Storia e racconto

• Prompt originario: “Un uccello che vola.”
• Prompt migliorato: “Un uccellino che prova per la prima volta a volare. Dopo alcuni tentativi falliti riesce finalmente a prendere il volo e a tornare al sicuro nel suo nido.”

Le migliori prassi per il prompt engineering

Con un prompt engineering mirato è possibile ottenere risultati ottimali dagli strumenti di IA generativa, in particolare i modelli linguistici. Di seguito alcune prassi comprovate da tenere in considerazione per formulare i prompt:

• Essere precisi: formulare un prompt con chiarezza aiuta l’IA a comprendere meglio cosa ci si aspetta da lei.
• Essere specifici: assicurati che i prompt siano sufficientemente specifici per definire il tipo di risposta desiderata.
• Sperimentare: se non ottieni subito la risposta desiderata, prova a riformulare la domanda o ad aggiungere più contesto.
• Istruzioni per la formattazione: se desideri che la risposta sia fornita in un formato specifico (ad esempio elenco, breve paragrafo, linguaggio formale), indicalo nel prompt.
• Risposte di esempio: può essere utile fornire all’IA un esempio della risposta desiderata per indirizzarla nella direzione corretta.
• Contesto: alcune IA funzionano meglio se prima della domanda vera e propria ricevono maggiori informazioni o un contesto più completo.
• Evitare ambiguità: evita formulazioni non chiare o ambigue.
• Delimitare e indirizzare: se temi che l’IA possa rispondere in modo non imparziale, o se desideri che usi un determinato stile o una determinata prospettiva, fornisci istruzioni chiare.
• Controllare: è importante controllare le risposte di un’IA con spirito critico e assicurarsi che siano precise e prive di pregiudizi indesiderati.
• Approccio iterativo: spesso è utile procedere in modo iterativo e perfezionare la domanda in base alle risposte ricevute.

Quali qualifiche deve avere un prompt engineer?

Lavorare come prompt engineer offre opportunità promettenti a chi conosce bene le dinamiche della lingua e ha una mentalità creativa. Con la crescente diffusione delle tecnologie IA e NLP nei settori più svariati, la domanda di prompt engineer qualificati è destinata ad aumentare.

Anche se non è richiesta una formazione specifica, può essere utile un titolo di studio in un campo affine. Non occorre tassativamente saper ad esempio programmare, ma una laurea in informatica o linguistica può aiutare a comprendere i modelli linguistici e sviluppare i prompt. Il prompt engineering consiste soprattutto nel capire come funziona la lingua e come deve essere strutturata per conseguire i risultati desiderati. Possono essere utili le abilità seguenti:

• Comprensione dell’IA e dell’apprendimento automatico: capire il funzionamento delle reti neurali, in particolare dei modelli linguistici, per comprendere meglio i meccanismi che stanno alla base dei risultati.
• Pensiero analitico: per analizzare i risultati e adattare di conseguenza i prompt bisogna avere un pensiero analitico.
• Capacità di comunicazione: la capacità di formulare istruzioni chiare e precise è essenziale per il prompt engineering.
• Individuazione degli errori: saper riconoscere le imprecisioni o gli errori nelle risposte di un modello di IA e apportare le modifiche necessarie.
• Conoscenze specifiche: a seconda del campo d’impiego può essere necessario disporre di conoscenze tecniche in determinati settori per poter strutturare in modo efficiente i prompt e le risposte, per poi valutarli.
• Apprendimento continuo: l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico evolvono rapidamente. Per un buon prompt engineering occorre quindi formarsi continuamente ed essere disponibili ad adattarsi sempre alle nuove tecnologie.
• Lavoro di squadra: spesso un prompt engineer deve collaborare con altri tecnici, quali data scientist, ingegneri software o business analyst.