Strategie di Prompting per LLM: Zero Shot, Few Shot e Chain of Thought

Il prompting può essere descritto come l'arte di formulare input testuali che guidano il modello AI verso la generazione di risposte desiderate. In altre parole, è il modo in cui "conversiamo" con l'AI, fornendogli indizi o contesti per ottenere le informazioni o i risultati di cui abbiamo bisogno. Questo processo è essenziale perché, nonostante la potenza e la sofisticazione dei LLM, come GPT-4 di OpenAI, il modo in cui vengono posti i quesiti può influenzare notevolmente la qualità e la precisione delle risposte generate.L'importanza del prompting risiede nella sua capacità di massimizzare le potenzialità dei modelli AI. Una formulazione corretta e strategica del prompt può fare la differenza tra una risposta generica e una risposta precisa e utile. Questo è particolarmente rilevante in contesti professionali, come il digital marketing, dove la capacità di ottenere informazioni accurate e pertinenti può tradursi in vantaggi competitivi significativi.

Nel corso di questo articolo, esploreremo tre tecniche fondamentali di prompting: Zero Shot Prompting, Few Shot Prompting e Chain of Thought Prompting. Analizzeremo come ciascuna di queste tecniche può essere utilizzata per migliorare le prestazioni dei modelli AI, esaminando vantaggi, svantaggi e applicazioni pratiche. Infine, condivideremo alcune best practices e daremo uno sguardo alle tendenze future nel campo del prompting, offrendo consigli pratici per i professionisti del digital marketing che desiderano ottimizzare l'uso dell'AI nelle loro strategie.

Prepariamoci quindi a entrare nel mondo affascinante del prompting, dove ogni parola conta e ogni frase può aprire nuove porte alla conoscenza e all'innovazione.

Il Zero Shot Prompting si riferisce alla capacità di un modello di linguaggio di eseguire un compito senza avere esempi specifici forniti durante l'addestramento. Invece, il modello utilizza la conoscenza generale acquisita da un vasto corpus di dati per rispondere a nuovi compiti. Questo è possibile grazie alla capacità del modello di generalizzare e comprendere istruzioni basate solo su una descrizione del compito.

Lo Zero Shot Prompting si rivela particolarmente efficace in una varietà di applicazioni dove la rapidità, la versatilità e l'adattabilità sono fondamentali. Questa tecnica trova ampio utilizzo in contesti dove la classificazione rapida e accurata di testi è essenziale per prendere decisioni informate e guidare azioni tempestive.

Ad esempio:

Classificazione del Sentimento: il modello può classificare il sentimento di un testo senza esempi specifici. Ad esempio, con il prompt "Classificare il testo come positivo, negativo o neutro: 'Penso che le vacanze siano ok.'", il modello risponderà "Neutro".