Cos’è il prompt engineering
Definizione e concetti di base
Le rivoluzioni industriali hanno sempre avuto un impatto significativo sulla società, trasformando radicalmente il modo in cui l’uomo vive e lavora nel mondo. Dalla prima rivoluzione industriale, con l’avvento delle macchine a vapore e della produzione meccanizzata, fino alla terza rivoluzione industriale, con l’automazione e l’inizio dell’era digitale, queste svolte hanno portato a cambiamenti su vasta scala. L’industrializzazione ha trasformato il mondo agricolo in uno urbano, ha creato nuove opportunità di lavoro, ha accelerato lo sviluppo delle infrastrutture e ha portato a una crescente interconnessione tra le persone e le nazioni.
Oggi, mentre ci inoltriamo nel XXI secolo, abbiamo la fortuna di assistere all’emergere di una nuova rivoluzione che promette di lasciare un’impronta altrettanto profonda sulla società: il Machine Learning. Questa tecnologia, che si basa sull’Intelligenza Artificiale e l’elaborazione dei dati, apre le porte a un’era di possibilità senza precedenti. A differenza dei classici programmi algoritmici infatti, i modelli di Machine Learning sono in grado di apprendere dai dati, identificare pattern complessi, fare previsioni e prendere decisioni intelligenti senza essere esplicitamente programmati per farlo.
Il Machine Learning è destinato ad avere un impatto sempre più importante nelle nostre vite. Già oggi, assistiamo a progressi straordinari e pressoché quotidiani in campi come la medicina, la finanza, il trasporto e la sicurezza informatica. La capacità di elaborare enormi quantità di dati in tempi ridotti e di apprendere dalle esperienze passate apre nuove opportunità di scoperta scientifica, miglioramento delle prestazioni aziendali e miglioramento della qualità della vita delle persone.
Utilizzare il prompt engineering
Sviluppare i prompt
Sebbene tutti i settori industriali abbiano visto una crescita riguardo l’uso del Machine Learning in processi e prodotti, in questo articolo vogliamo focalizzare la nostra attenzione su un’area molto precisa, ma allo stesso tempo molto vasta: il cosiddetto Natural Language Processing (NLP). L’NLP è una branca dell’intelligenza artificiale che si occupa di far comprendere e processare ai computer il linguaggio umano. Inizialmente l’NLP era basato su rule-based systems e modelli linguistici statistici; gli approcci erano molto più “statistici” che neurali.
Ottimizzare i prompt
L’avvento delle reti neurali ricorrenti (RNN) e dei modelli sequence to sequence ha poi successivamente rivoluzionato questo mondo. Questi modelli, che includono varianti come le celle di memoria a lungo termine (LSTM) e i meccanismi di attenzione, sono stati impiegati con successo in attività come la traduzione automatica e la generazione di testo.
Scrittura e perfezionamento dei dati
Oggi, attraverso l’NLP, i computer possono analizzare, interpretare e generare testo in modo simile a come lo fanno le persone, consentendo loro di comprendere le intenzioni, rispondere a domande e persino svolgere compiti complessi come la traduzione automatica o l’elaborazione automatizzata dei documenti. In sostanza, l’NLP è il ponte che collega il linguaggio umano al mondo digitale, aprendo nuove possibilità di comunicazione tra le persone e le macchine. Già da queste semplici nozioni è evidente come questa branca particolare del ML abbia un potenziale devastante in termini di impatto sul mondo in cui viviamo.
Guidare i tool di AI generativa
Fornire i contesti ai tool dell’AI generativa
I progressi fatti nel campo dell’NLP negli ultimi anni hanno portato allo sviluppo di una moltitudine di modelli detti Large Language Models. Un LLM è un tipo di modello di intelligenza artificiale che viene addestrato su una vasta quantità di testo e che può generare testo in output a partire da un input testuale. Il primo LLM ad essere ampiamente disponibile per il grande pubblico è considerato GPT-2, rilasciato da OpenAI nel febbraio 2019.
GPT-2 ha dimostrato per la prima volta una notevole abilità nel generare testo coerente e di qualità su una vasta gamma di argomenti. Il suo rilascio ha suscitato notevole interesse e dibattito sulle potenziali implicazioni di modelli di linguaggio così avanzati.
È stato tuttavia con l’avvento di ChatGPT, nel novembre 2022 (e basato su GPT-3, un LLM con circa 175 miliardi di parametri), che il grande pubblico è venuto a conoscenza delle potenzialità del machine learning e si è ritrovato, di fatto, nel bel mezzo della nuova rivoluzione industriale cui stiamo assistendo. ChatGPT e i suoi innumerevoli prodotti derivati tramite le API messe a disposizione da OpenAI, sono ormai nell’immaginario collettivo sinonimo dell’epoca dell’intelligenza artificiale per tutti.
Creazione di input efficaci
Insomma, inutile girarci intorno: il machine learning sta causando e continuerà a causare una vera e propria rivoluzione nel mercato del lavoro, esattamente come è avvenuto nelle precedenti rivoluzioni industriali. E i LLM sono solo la punta dell’iceberg di un processo di integrazione che vede il machine learning sfondare nei più disparati settori. Dall’industria 4.0 all’arte visiva, dalla fotografia al marketing, gli LLM hanno dimostrato la capacità di generare testo coerente e contestualmente rilevante sulla base di determinati prompt.
Esempi pratici e applicazioni
Nel contesto del machine learning e dell’NLP, ci riferiamo ai prompt come agli input forniti a un LLM per generare una risposta (o un output). Un prompt può essere un’affermazione testuale, una domanda o qualsiasi altra forma di input che funge da punto di partenza per il processo di generazione di contenuti del modello.
In questo contesto è importante tenere a mente che quando si utilizzano modelli linguistici, la qualità di quello che possiamo ottenere in output è strettamente connessa alla qualità di quello che gli forniamo come input (prompt). Per ottenere un output di qualità dunque, è fondamentale partire da un input ben costruito e, soprattutto, ben pensato per lo scopo che vogliamo ottenere.
Quando utilizziamo questi modelli infatti, anche se la nostra natura di essere umani ci porta ad empatizzare con lo strumento poiché genera un testo in linguaggio naturale, dobbiamo ricordarci che non stiamo parlando con un essere umano e che, soprattutto, i modelli di LLM non hanno una vera e propria consapevolezza di quello di cui stiamo parlando né tantomeno sono in grado davvero di ragionare.
Quello che otteniamo in output invece, dipende strettamente da calcoli statistici che portano il modello a generare in output il testo che ha più probabilità di essere generato sulla base dei dati che ha visto durante la fase di training, dell’input che gli è stato fornito e di tutta una serie di iper-parametri che sono già settati quando usiamo ChatGPT che possiamo manovrare quando usiamo, ad esempio, le API di OpenAI.
Il prompt quindi aiuta a impostare il contesto e guida il modello nella generazione di output pertinenti e coerenti al prompt fornito. Abbiamo tutti provato almeno una volta dei modelli che facciano uso di prompt: DALL-E, Midjourney, ChatGPT, LLaMA, LaMDA e le sue infinite varianti sono solo alcuni fra i più famosi LLM in grado di generare contenuti sia multimediali che di testo puro. E vista la loro totale versatilità e la qualità sempre crescente degli output generati, perché non utilizzarli nei lavori che richiedono una dose quotidiana di creatività e di capacità di scrittura? Ecco solo alcune delle figure professionali che potrebbero trarre enormi vantaggi dal lavoro quotidiano con LLM:
- Scrittori e Redattori: gli scrittori e i redattori possono utilizzare LLM per ottenere ispirazione, generare idee o migliorare la produttività. Possono sfruttare i modelli di generazione del linguaggio per creare contenuti, articoli, storie o anche per superare il blocco dello scrittore.
- Giornalisti e Reporter: i giornalisti e i reporter possono utilizzare LLM per ottenere informazioni aggiuntive, analizzare grandi quantità di dati e generare reportage basati su diverse fonti. Questo può aiutare ad arricchire le storie e fornire ulteriori prospettive.
- Professionisti del Marketing e della Pubblicità: i professionisti del marketing e della pubblicità possono sfruttare LLM per generare testi persuasivi e creativi, creare slogan o tag line accattivanti, e personalizzare il messaggio in base al target di riferimento.
- Esperti di Assistenza Clienti: gli esperti di assistenza clienti possono utilizzare LLM per migliorare le risposte automatiche ai clienti, fornire informazioni e assistenza personalizzate in modo rapido ed efficiente attraverso chatbot o assistenti virtuali.
- Cineasti e Sceneggiatori: i cineasti e gli sceneggiatori possono utilizzare LLM per generare idee di sceneggiature, dialoghi e descrizioni dettagliate, facilitando il processo creativo e stimolando l’immaginazione.
- Insegnanti e Formatori: gli insegnanti e i formatori possono sfruttare LLM per generare materiale didattico, creare domande o esercizi per gli studenti, o addirittura per simulare conversazioni di apprendimento interattive.
- Autorità nel settore legale: professionisti del settore legale, come avvocati e giuristi, possono utilizzare LLM per assistenza nella ricerca legale, generazione di bozze di documenti legali e automatizzazione di processi di analisi di casi.
Questi sono solo alcuni esempi di lavori che possono trarre vantaggio dall’utilizzo dei Large Language Model. L’uso di LLM può estendersi a molte altre professioni in cui è richiesta la generazione di testo coerente, la sintesi di informazioni complesse o l’automazione di compiti specifici.
Il Corso di Data Masters su come diventare un Prompt Engineer
Il prompt engineering rappresenta un’area di crescente importanza e potenzialità nel campo dell’intelligenza artificiale. I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) stanno rivoluzionando numerosi settori, offrendo nuove opportunità per la creazione di contenuti, l’analisi dei dati e l’automazione dei processi. Per sfruttare appieno queste tecnologie, è essenziale comprendere come costruire prompt efficaci che guidino l’AI verso risultati pertinenti e di alta qualità. Imparare a padroneggiare questa competenza può aprire molte porte professionali, fornendo strumenti indispensabili per il futuro del lavoro.
Per chi è interessato a intraprendere la carriera di Prompt Engineer, in Data Masters offriamo un corso completo: “AI Prompt Engineering” progettato per fornire tutte le competenze necessarie. Il corso copre una vasta gamma di argomenti, dalla creazione di input efficaci allo sviluppo e all’ottimizzazione dei prompt.
Gli studenti impareranno a creare prompt precisi e performanti, sfruttando al meglio le potenzialità dei modelli di AI Generativa. Inoltre, il corso include moduli avanzati che coprono tecniche sofisticate, la valutazione dei modelli e l’uso di diverse piattaforme di prompting. Alla fine del percorso, gli studenti riceveranno una certificazione di completamento che potranno aggiungere al proprio CV e profilo LinkedIn, migliorando immediatamente il loro profilo professionale.
Che tu sia un principiante o un professionista esperto, questo corso ti aiuterà a padroneggiare l’arte del prompt engineering, aprendo nuove porte nel campo dell’Intelligenza Artificiale.