Prompting diretto (”Direct Prompting”)

È il modo più semplice di usare un'IA che risponde a comandi testuali. Consiste nel porre domande o dare istruzioni dirette e molto semplici.

L'obiettivo è ottenere una risposta specifica e immediata, senza ulteriori dettagli o contestualizzazioni. Di solito, abbiamo un'idea del tipo di risposta che riceveremo; spesso sappiamo già quale contenuto desideriamo (come il riassunto di un testo).

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Ad esempio: "Riassumi questo testo in tre frasi" o "Cosa significa la parola tetrapiloctomia?".

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Prompting senza esempi (”Zero-shot prompting”)

In questo approccio non si forniscono esempi, ma si richiede una risposta specifica che attinge alla conoscenza di base del modello. È simile al prompting diretto: si tratta di una semplice consultazione, l'obiettivo è ottenere dal modello una risposta su argomenti generici o noti senza necessità di contesto aggiuntivo.

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Spiega come funziona l'energia solare.

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Prompting contestuale (”Contextual prompting”)

Questa tecnica prevede di fornire alla macchina un contesto o informazioni aggiuntive prima di porre una domanda, per orientare meglio la risposta. L'obiettivo è guidare la risposta imponendo dei limiti all'IA che utilizziamo: basandosi su un contesto specifico, questo tipo di prompt riduce le possibili ambiguità della risposta, incoraggiando l'uso di determinate forme linguistiche piuttosto che altre.

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Immagina di essere un esperto di sostenibilità: come descriveresti l'importanza del riciclo?

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Siamo in un contesto accademico. Come definiresti le intelligenze artificiali?

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Prompting iterativo (”Chain-of-Thought prompting”)

In questo approccio si utilizza una sequenza di domande per guidare il modello passo dopo passo verso una risposta complessa o un'analisi articolata. Ciò aiuta a mantenere la focalizzazione sul compito e la chiarezza durante la generazione della risposta, poiché stiamo scoprendo che – proprio come noi umani – queste macchine funzionano meglio se diamo loro compiti da risolvere gradualmente.

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Dato un problema di [qualsiasi natura (fisica, matematica, programmazione o analisi dei dati)]

• individuare il problema principale
• poi quelli correlati
• successivamente cercare, analizzare e spiegare tutte le possibili soluzioni passo dopo passo </aside>

Prompting con esempi (”Few-shot prompting”)

Quando vogliamo che le IA eseguano un compito basandosi su modelli prestabiliti, possiamo fornire uno o più esempi (detti "shot") di risposte desiderate prima di porre la domanda finale. Questo indica al modello la struttura o lo stile di risposta atteso.

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Se ti chiedo di descrivere la parola 'gatto', puoi rispondere così: 'Un gatto è un animale domestico a quattro zampe, con un carattere indipendente'. Ora, descrivi la parola 'cane'."

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