Nell’ambito dell’AI il prompt engineering e il prompt design rappresentano due pilastri fondamentali per il successo dei modelli linguistici. Il primo consente di ottimizzare tali modelli per svolgere attività specifiche, mentre il secondo permette di ottenere risultati i c.d. output accurati e pertinenti dagli stessi.
Differenza fra le due tecniche Come già sottolineato in un precedente contributo del mini dizionario, un prompt è un testo in linguaggio naturale che ha lo scopo di descrivere il compito, o i compiti, che un sistema di AI deve eseguire. Più difficile invece è fornire una definizione e distinguere i concetti di prompt engineering e prompt design. Nella tabella seguente sintetizziamo le principali differenze e le peculiarità delle due tecniche. PROMPT ENGINEERING PROMPT DESIGN Finalità va oltre il prompt design e consiste nella messa a punto e nella modifica dei modelli per migliorarne le prestazioni su compiti specifici ad esempio riassumere un testo, estrarre informazioni, generare un codice, ecc… consente di formulare istruzioni o domande chiare ed efficaci per indurre i modelli a generare risposte accurate e pertinenti ed evitare pregiudizi o informazioni fuorvianti ad ad esempio permette di inserire le giuste istruzioni da fornire a un modello affinché esso restituisca un risultato atteso Requisiti è necessario comprendere approfonditamente i dati e il contesto in cui i prompt verranno utilizzati è fondamentale usare strategie visive e semantiche per ottenere risultati desiderati e coinvolgenti Metodologie per affinare la tecnica - incorporare regole o standard predefiniti di prompt in modo che i modelli rispettino vincoli, garantiscano coerenza nei risultati e mitighino i pregiudizi - aumentare i dati per guidare le risposte o generare dati di addestramento aggiuntivi in modo da migliorare le prestazioni del modello - utilizzare tecniche come la parafrasi dei dati e il loro filtraggio per migliorare la comprensione da parte del modello dei vari contesti - analizzare i risultati restituiti per apportare modifiche ed eseguire test fino all’ottenimento dei risultati desiderati - contestualizzare il compito richiesto in modo da fornire il maggior numero di dettagli ed elementi utili all’ottenimento di un risultato pertinente - controllare la specificità dei risultati per valutare il livello di accuratezza nelle risposte del modello - modificare i prompt per ottenere informazioni più generali o dettagliate in base alle esigenze contestuali - gestire i risultati ambigui fornendo ulteriore contesto o vincoli aggiuntivi in modo da indurre il modello a generare risposte più accurate Perché sono importanti nel mondo legale L’importanza di creare prompt efficaci è già avvertita in alcuni paesi come gli USA dove esistono delle vere e proprie legal prompt guide. Il prompt engineering, infatti, è un processo che può essere utilizzato per creare e ottimizzare modelli di AI che siano in grado di affrontare in modo efficace questioni legali, fornire informazioni accurate e assistere il cliente in varie attività. Gli avvocati, ad esempio, possono automatizzare attività “amministrative” routinarie in modo sicuro ed efficiente, usando l’AI come un vero e proprio assistente virtuale. Prompt ben strutturati si traducono in risposte pertinenti e di alta qualità, ottimizzando il tempo e aumentando la produttività dei professionisti. Se questi imparano interrogare il modello in modo appropriato possono ridurre notevolmente il rischio che l’AI produca risposte imprecise o irrilevanti. Attraverso il legal prompting, inoltre, gli avvocati possono perfezionare gli output ottenuti e comprendere quali prompt producono risultati più affidabili di altri. Questa conoscenza consentirà loro di utilizzare strumenti di AI in modo sicuro garantendo una maggiore consapevolezza di dove è necessario impostare i c.d. guardrail in modo da scongiurare risposte false e su come utilizzare i modelli in modo responsabile. Allo stesso modo il prompt design può risultare utile al professionista per massimizzare l'utilizzo delle risorse computazionali e la capacità predittiva del modello, ponendo particolare attenzione a diversi fattori cruciali quali la lunghezza e la complessità del prompt. Se esso è troppo lungo o complesso, infatti, può confondere il modello e influire negativamente sulle sue prestazioni. Attraverso l'utilizzo di una sintassi ben strutturata o domande chiuse, il prompt design permette di creare richieste bilanciate che evitano di suggerire output indesiderati o di influenzare eccessivamente la generazione automatica delle risposte. Grazie a questa formulazione, infine, il modello ha una parità di probabilità di generare diverse tipologie di risposte appropriate, senza sovrastimare o sottostimare alcuna categoria specifica. In sintesi La scelta accurata delle parole, delle frasi e delle domande nel prompt è destinata a fare la differenza nella comprensione e nell'interpretazione corretta delle richieste degli utenti da parte dei modelli di AI. Il ricorso al prompt engineering e al prompt design risulta pertanto decisivo per fornire all’AI una guida chiara e precisa sulle informazioni richieste, gli obiettivi da raggiungere e i vincoli imposti, consentendogli di generare risposte coerenti, pertinenti e in linea con le aspettative degli utenti o con il contesto specifico in cui viene utilizzato contribuire a far comprendere al modello le sfumature del linguaggio naturale, come il tono, l'ironia, il contesto culturale e le ambiguità linguistiche, aiutandolo a interpretare in modo adeguato le richieste e garantendo agli utenti un'esperienza di conversazione più efficace rendere i prompt adattabili, considerando che l'ambiente in cui il modello viene utilizzato può evolvere nel tempo e richiedere nuove risposte o comportamenti tale adattabilità permette di modificare o personalizzare le richieste per affrontare situazioni o risolvere problematiche con l’emergere di nuovi scenari migliorare e perfezionare i prompt esistenti attraverso i feedback degli utilizzatori. Gli utenti finali possono fornire informazioni preziose sull'efficacia del prompt nel raggiungere gli obiettivi desiderati in modo da migliorare costantemente il design e l'ingegneria del prompt.