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Le richieste svolgono un ruolo fondamentale nella comunicazione e nell'indirizzamento del comportamento dell'intelligenza artificiale dei modelli linguistici di grandi dimensioni. Fungono da input o query che gli utenti possono fornire per ottenere risposte specifiche da un modello.
Le sottigliezze del prompt
Una progettazione efficace delle richieste è essenziale per ottenere i risultati desiderati con i modelli di intelligenza artificiale LLM. Il prompt engineering, noto anche come progettazione prompt, è un campo emergente che richiede creatività e attenzione ai dettagli. Implica la selezione delle parole, delle frasi, dei simboli e dei formati corretti che guidano il modello nella generazione di testi di alta qualità e pertinenti.
Se si è già sperimentato ChatGPT, è possibile vedere come il comportamento del modello cambia notevolmente in base agli input forniti. Ad esempio, i prompt seguenti producono output molto diversi:
Please give me the history of humans.
Please give me the history of humans in 3 sentences.
La prima richiesta genera un report lungo, mentre la seconda richiesta genera una risposta concisa. Se si crea un'interfaccia utente con spazio limitato, la seconda richiesta sarà più adatta alle proprie esigenze. È possibile ottenere un comportamento ulteriormente perfezionato aggiungendo altri dettagli alla richiesta, ma il suo possibile andare troppo lontano e produrre output irrilevanti. In qualità di tecnico di richiesta, è necessario trovare il giusto equilibrio tra specificità e pertinenza.
Quando si lavora direttamente con i modelli LLM, è anche possibile usare altri controlli per influenzare il comportamento del modello. Ad esempio, è possibile usare il temperature parametro per controllare la casualità dell'output del modello. Altri parametri, ad esempio top-k, top-p, penalità di frequenza e penalità di presenza influenzano anche il comportamento del modello.
Ingegneria prompt: una nuova carriera
A causa della quantità di controllo esistente, la progettazione dei prompt è una competenza fondamentale per chiunque lavori con i modelli di intelligenza artificiale LLM. Si tratta anche di una competenza molto richiesta perché più organizzazioni adottano modelli di intelligenza artificiale LLM per automatizzare le attività e migliorare la produttività. Un buon tecnico può aiutare le organizzazioni a sfruttare al meglio i propri modelli di intelligenza artificiale LLM progettando richieste che producono gli output desiderati.
Diventare un ottimo tecnico della richiesta con il kernel semantico
Il kernel semantico è uno strumento prezioso per la progettazione dei prompt, perché consente di sperimentare richieste e parametri diversi in più modelli diversi usando un'interfaccia comune. In questo modo è possibile confrontare rapidamente gli output di modelli e parametri diversi e scorrere i prompt per ottenere i risultati desiderati.
Dopo aver acquisito familiarità con la progettazione dei prompt, è anche possibile usare il kernel semantico per applicare le competenze agli scenari reali. Combinando le richieste con funzioni e connettori nativi, è possibile creare potenti applicazioni basate sull'intelligenza artificiale.
Infine, grazie all'integrazione approfondita con Visual Studio Code, Semantic Kernel semplifica anche l'integrazione della progettazione dei prompt nei processi di sviluppo esistenti.
- Creare i prompt direttamente nell'editor di codice preferito.
- Scrivere test per loro usando i framework di test esistenti.
- E distribuirli nell'ambiente di produzione usando le pipeline CI/CD esistenti.
Suggerimenti aggiuntivi per la progettazione di richieste
Diventare un tecnico esperto richiede una combinazione di conoscenze tecniche, creatività e sperimentazione. Ecco alcuni suggerimenti per excel nella progettazione dei prompt:
- Comprendere i modelli di intelligenza artificiale LLM: acquisire una conoscenza approfondita del funzionamento dei modelli di intelligenza artificiale LLM, tra cui l'architettura, i processi di training e il comportamento.
- Conoscenza del dominio: acquisire conoscenze specifiche del dominio per progettare richieste in linea con gli output e le attività desiderati.
- Sperimentazione: esplorare parametri e impostazioni diversi per ottimizzare i prompt e ottimizzare il comportamento del modello per attività o domini specifici.
- Feedback e iterazione: analizzare continuamente gli output generati dal modello e scorrere le richieste in base al feedback degli utenti per migliorare la qualità e la pertinenza.
- Rimani aggiornato: tieniti al passo con i progressi più recenti nelle tecniche di ingegneria, ricerca e procedure consigliate per migliorare le tue competenze e rimanere avanti nel campo.
L'ingegneria dei prompt è un campo dinamico e in evoluzione e i tecnici esperti di prompt svolgono un ruolo fondamentale per sfruttare in modo efficace le funzionalità dei modelli di intelligenza artificiale LLM.