Il whitepaper di 69 pagine recentemente pubblicato da Google sul prompt engineering, scritto da Lee Boonstra, offre una guida completa per ottimizzare le interazioni con i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Ampiamente riportato dai media tecnologici, il documento ha rapidamente guadagnato popolarità come risorsa essenziale per sviluppatori, ricercatori e professionisti dell'IA che lavorano con gli LLM in ambienti di produzione. La sua popolarità è cresciuta rapidamente online, con discussioni e condivisioni sulle piattaforme di social media che hanno contribuito al suo status virale.

Tecniche Fondamentali di Prompting

Il whitepaper delinea diverse tecniche fondamentali di prompting che costituiscono la spina dorsale di un'interazione efficace con gli LLM. Il prompting zero-shot prevede di fornire istruzioni senza esempi, facendo affidamento sulla conoscenza pre-addestrata del modello

1. Il prompting one-shot e few-shot migliorano le prestazioni includendo uno o più esempi prima del compito, aiutando a chiarire le aspettative

2. Queste tecniche sfruttano la capacità del modello di apprendere dal contesto, migliorando l'accuratezza e la coerenza dei risultati.

Il prompting di sistema stabilisce regole generali o un contesto per l'intera conversazione, mentre il prompting di ruolo assegna all'LLM una persona specifica per migliorare la creatività e personalizzare le risposte3. Il prompting contestuale fornisce informazioni di base necessarie per migliorare la pertinenza e l'accuratezza dei risultati del modello4. Queste tecniche fondamentali offrono una cassetta degli attrezzi versatile per i prompt engineer, consentendo di perfezionare il comportamento degli LLM e ottenere risultati più mirati ed efficaci in diverse applicazioni.

Strategie Avanzate di Prompting

Il whitepaper introduce tecniche innovative per gestire compiti complessi con gli LLM. Il prompting Chain-of-Thought (CoT) guida il modello attraverso un ragionamento passo dopo passo, migliorando le risposte logiche per query intricate

1. ReAct (Reason + Act) combina il ragionamento interno con l'uso di strumenti esterni, migliorando le capacità di risoluzione di problemi nel mondo reale

2. Altre strategie avanzate includono:

• Tree-of-Thoughts (ToT): Esplora percorsi di ragionamento multipli prima di convergere su una soluzione
• Self-Consistency Voting: Richiede ripetutamente al modello di rispondere ad alta temperatura e seleziona la risposta più coerente
• System, Role, and Contextual Prompting: Adatta il comportamento degli LLM definendo regole generali, assegnando personaggi specifici o fornendo informazioni di contesto3

Questi metodi ampliano significativamente le potenziali applicazioni degli LLM, consentendo risultati più sofisticati e affidabili per compiti complessi.

Tecniche di Generazione del Codice

Le applicazioni di prompting per il codice si sono espanse significativamente, offrendo agli sviluppatori strumenti potenti per migliorare il loro flusso di lavoro e la produttività. I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) possono ora assistere in vari compiti di programmazione, dalla generazione di intere funzioni al debugging di algoritmi complessi. Alcune applicazioni chiave includono:

• Generazione di codice: Gli sviluppatori possono richiedere funzioni, classi o algoritmi specifici in un linguaggio di programmazione scelto. Ad esempio, un prompt come "Scrivi una funzione Python per implementare il quicksort" può produrre un'implementazione funzionante.
• Spiegazione del codice: Gli LLM possono scomporre frammenti di codice complessi, spiegandone la funzionalità riga per riga. Questo è particolarmente utile per comprendere codice legacy o per apprendere nuovi concetti di programmazione.
• Test automatizzati: I prompt possono essere progettati per generare test unitari per un determinato codice, aiutando a garantire la qualità del codice e riducendo gli sforzi di test manuali.
• Ottimizzazione del codice: Analizzando il codice esistente, gli LLM possono suggerire miglioramenti delle prestazioni o algoritmi più efficienti.
• Generazione di documentazione: Gli sviluppatori possono utilizzare i prompt per creare documentazione chiara e completa per il loro codice, inclusa la descrizione delle funzioni, le spiegazioni dei parametri e gli esempi di utilizzo3.

Queste applicazioni dimostrano come l'ingegneria dei prompt possa aumentare significativamente il processo di sviluppo software, dalla codifica iniziale alla manutenzione e ottimizzazione. Man mano che gli LLM continuano a evolversi, la loro capacità di assistere in compiti di programmazione sempre più complessi è destinata a crescere, trasformando ulteriormente il panorama dello sviluppo software.