Il documento guida di Google per la scrittura avanzata dei Prompt (aggiornato)

Recentemente, è stata pubblicata una dettagliata guida su come utilizzare al meglio i modelli linguistici tramite la tecnica del prompt engineering.

Questi metodi consentono di ottimizzare le interazioni con i large language models (LLM), migliorando la precisione e l’efficienza delle risposte nel contesto dello sviluppo software e delle applicazioni avanzate.

Tra le tecniche più significative ci sono il prompt zero-shot, one-shot e few-shot, che differiscono nel numero di esempi forniti al modello per adattarsi al compito richiesto.

Tecniche Avanzate di Prompting

Le tecniche avanzate di prompting offrono strumenti potenti per affrontare compiti complessi. Tra queste spiccano il Chain-of-Thought (CoT), che guida il modello attraverso una catena di ragionamenti, e il ReAct, che combina ragionamento interno con l’uso di strumenti esterni per potenziare la risoluzione dei problemi reali. Questi metodi sono particolarmente efficaci nel migliorare la logica e la coerenza delle risposte fornite dai LLM.

Applicazioni del Code Prompting

Le applicazioni del code prompting stanno rivoluzionando il modo in cui gli sviluppatori lavorano. Grazie ai LLM, è possibile generare codice funzionale, spiegare segmenti complessi di codice, automatizzare la creazione di test unitari e ottimizzare le prestazioni. Questi strumenti non solo migliorano la produttività, ma facilitano anche il processo di apprendimento, fornendo spiegazioni chiare e documentazione precisa.

Caratteristiche Chiave dei Metodi di Prompt Engineering

Ecco alcune delle caratteristiche principali dei metodi di prompt engineering:

• Flessibilità: Adattamento a diverse tipologie di compiti.
• Precisione: Miglioramento della qualità delle risposte fornite dai LLM.
• Efficienza: Riduzione del tempo necessario per ottenere risultati specifici.
• Creatività: Capacità di generare soluzioni innovative alle richieste dei utenti.
• Automazione: Possibilità di eseguire compiti ripetitivi in modo automatico.

Perché i Metodi di Prompt Engineering Sono Utili

I metodi di prompt engineering risultano particolarmente utili perché consentono di sfruttare appieno le potenzialità dei LLM, facendo risparmiare tempo e riducendo gli errori umani.

Migliorano la collaborazione tra l’intelligenza artificiale e gli esseri umani, facilitando la creazione di prodotti e servizi più efficienti e personalizzati secondo le esigenze specifiche degli utenti.

Guida di Google sul Web e Download PDF

Per coloro che desiderano approfondire l’argomento, la guida di Google è disponibile sul web.

La versione digitale della guida è in realtà parte di un organigramma di strategie prompt messe a disposizione da Google.

Queste guide possono essere consultate sul Google Cloud, da siti specializzati o da repository di documenti tecnici, permettendo agli sviluppatori e ai ricercatori di accedere rapidamente alle informazioni più aggiornate sul prompt engineering.

Sono disponibili anche diverse fonti in PDF del Prompt Engineering:

Direttamente da Google Workspace:

https://services.google.com/fh/files/misc/gemini-for-google-workspace-prompting-guide-101.pdf

Da Kaggle:

https://www.kaggle.com/whitepaper-prompt-engineering

Da Google Drive:

https://drive.google.com/file/d/1AbaBYbEa_EbPelsT40-vj64L-2IwUJHy/view

Conclusione

I metodi di prompt engineering rappresentano un passo avanti significativo nell’utilizzo dei large language models. Queste tecniche rivoluzionano il modo in cui sviluppatori e ricercatori lavorano con i modelli linguistici, migliorando precisione, efficienza e creatività nel campo dello sviluppo software e delle applicazioni avanzate.

Il futuro dell’intelligenza artificiale mostra chiaramente come i metodi di prompt engineering siano essenziali per massimizzare l’impiego dei LLM, aprendo le porte a nuove possibilità e applicazioni in diversi settori.