Prompt Engineering in ChatGPT

Il prompt engineering è l'arte di progettare e ottimizzare i prompt (ovvero le richieste) per ottenere risposte migliori da un modello di linguaggio come ChatGPT.
La progettazione di un prompt efficace può fare la differenza tra una risposta vaga e una risposta precisa e utile.
Questo processo implica la formulazione di domande chiare e mirate, che permettano al modello di comprendere appieno ciò che viene richiesto.

Funzioni di ChatGPT per le Risposte

1. Zero-Shot Learning: Il modello risponde a una richiesta senza aver ricevuto esempi precedenti, basandosi unicamente sul suo addestramento pregresso. Non viene fornito un contesto esplicito di esempi specifici.
2. One-Shot Learning: Il modello riceve un solo esempio di come dovrebbe rispondere a un determinato tipo di domanda. L'esempio guida la generazione della risposta, ma non è presente un lungo training preliminare.
3. Few-Shot Learning: In questo caso, vengono forniti al modello pochi esempi di come rispondere a richieste simili. Questi esempi sono fondamentali per orientare la risposta del modello, migliorando la sua comprensione del tipo di output desiderato.

Chain of Thought (CoT)

Il Chain of Thought (CoT) è una tecnica avanzata che incoraggia il modello a "pensare ad alta voce" durante il processo di generazione della risposta.
Invece di fornire immediatamente la risposta finale, il modello è guidato a eseguire una serie di passaggi logici intermedi per arrivare alla conclusione.
Questo approccio è utile per problemi complessi che richiedono ragionamento, come risolvere puzzle matematici, analizzare testi o prendere decisioni basate su più variabili. Quando un prompt include l'indicazione di pensare passo dopo passo, il modello applica il CoT per migliorare la coerenza e la qualità della risposta, soprattutto in contesti che richiedono deduzioni o calcoli. Ad esempio:
Prompt: "Risolvi il problema: se un treno parte da una stazione alle 10:00 e arriva a destinazione alle 12:30, quanto tempo impiega in totale?"
Il modello, utilizzando il CoT, potrebbe rispondere così:
1. Il treno parte alle 10:00.
2. Arriva alle 12:30.
3. La differenza tra le 10:00 e le 12:30 è di 2 ore e 30 minuti.
Risultato finale: il treno impiega 2 ore e 30 minuti.

ReACT (Reasoning and Acting)

Il modello ReACT combina Reasoning** (ragionamento) e Acting (azione).
Questa tecnica è progettata per incoraggiare il modello a eseguire azioni pratiche basate sul ragionamento che sviluppa.
In pratica, il modello non si limita a generare una risposta teorica, ma elabora un piano d'azione basato sul ragionamento.
Questo approccio è utile per compiti in cui il modello deve prendere decisioni operative, come nelle interazioni più complesse o nelle risposte di tipo dialogico.
Per esempio, un prompt che utilizza ReACT potrebbe essere:
Prompt: "Se una persona vuole preparare una pizza, cosa dovrebbe fare prima?"
Il modello, seguendo il framework ReACT, risponderebbe in modo strutturato, considerando i passaggi pratici: 1. Reasoning: Preparare una pizza richiede un piano. La prima cosa da fare è raccogliere gli ingredienti.
2. Acting: Prendere farina, lievito, pomodoro, mozzarella, e altri ingredienti.
La risposta unisce il ragionamento ai passi operativi che una persona dovrebbe intraprendere, generando una guida passo passo.

Principi Base per Ottenere Risposte Valide

1. Chiarezza e Precisione: Un prompt chiaro e ben definito è essenziale. Più è preciso il contesto fornito, più il modello potrà generare risposte accurate.
2. Contestualizzazione: Fornire informazioni aggiuntive o esempi consente al modello di comprendere meglio la richiesta. Questo è particolarmente importante quando si utilizza il few-shot learning o il CoT.
3. Semplicità e Concisione: Anche se il contesto è utile, un prompt eccessivamente complesso o vago può confondere il modello. La semplicità aiuta a focalizzarsi sul problema principale.
4. Indicazioni Specifiche: Indicare esplicitamente come si vuole la risposta, ad esempio se sotto forma di elenco, paragrafi, codice, o altre strutture, migliora la qualità dell'output.

Prompt LLM (Large Language Model)

Il prompt LLM è l'input che il modello riceve per generare una risposta.
Questo può includere domande, comandi, o esempi che aiutano a guidare il modello verso una risposta desiderata.
I prompt ben progettati sono cruciali per ottenere risposte precise e utili, specialmente in scenari complessi che richiedono ragionamento (come CoT) o azioni (come ReACT).

Filtri e Gestione del Bias

- Filtri: ChatGPT utilizza filtri di sicurezza per evitare risposte inadeguate, violente o offensive. Questi filtri sono integrati per garantire che il modello operi in modo responsabile e sicuro.
- Bias: Il bias si riferisce a tendenze o pregiudizi che il modello può mostrare, derivanti dai dati su cui è stato addestrato. Ad esempio, potrebbe riflettere stereotipi di genere, etnia, o altre forme di discriminazione.
- Evitare il Bias: Anche se è difficile eliminare completamente il bias, è fondamentale adottare misure per ridurlo. OpenAI implementa strategie come il fine-tuning su dataset più equilibrati e l'uso di filtri