Migliorare le risposte di ChatGPT aumentando la Specificità delle Informazioni
In questo secondo articolo della serie sulle 26 tecniche per migliorare i prompt degli LLM, ci concentreremo su un gruppo di metodologie fondamentali per ottenere risposte precise e dettagliate. Parliamo delle tecniche che rientrano sotto il concetto di Specificità ed Informazioni, un insieme di approcci che possono aiutarci a ottenere risposte più mirate e accurate da un’intelligenza artificiale. Queste tecniche sono particolarmente utili per chi desidera generare contenuti ricchi e ben strutturati, che spaziano dalla scrittura creativa alla risoluzione di problemi complessi. Scopriamole insieme!
Few-Shot Prompting: L’Esempio che Guida
La tecnica del Few-Shot Prompting si basa sull’idea di fornire all'AI un esempio che servirà da guida per generare la risposta. In pratica, si introduce un modello di come dovrebbe apparire la risposta finale, in modo che l’intelligenza artificiale possa adattarsi a quella struttura e generare una risposta più pertinente e coerente.
Immaginiamo di voler chiedere all’AI di scrivere un breve dialogo tra due amici, Pippo e Pluto, che parlano del loro libro preferito. Senza alcun esempio, il prompt potrebbe essere formulato così:
Scrivi un breve dialogo tra due amici, Pippo e Pluto, che parlano del loro
libro preferito.
La risposta dell’AI sarà sicuramente interessante, ma potrebbe risultare un po’ generica. Tuttavia, se forniamo un esempio preciso, come il seguente:
Scrivi un breve dialogo tra due amici, Pippo e Pluto, che parlano del loro
libro preferito. Esempio: Pippo: Ciao Pluto, hai letto un libro interessante
nell'ultimo periodo? Pluto: Sì, ho letto un libro molto interessante sui
dinosauri, tu Pippo, hai letto qualcosa di interessante? Pippo: Sì, sto
leggendo un libro sulle armi medievali.
L'AI sarà in grado di seguire il modello che abbiamo dato, riproducendo lo stesso stile e la stessa struttura del dialogo. L’aggiunta di un esempio chiarisce non solo cosa ci aspettiamo in termini di contenuto, ma anche come l'AI dovrebbe organizzare le informazioni.
Chiarimenti e Comprensione: Rendere Facile Ciò che È Complesso
Un altro approccio utile è la tecnica dei Chiarimenti e Comprensione, che si rivela particolarmente utile quando desideriamo che l’AI spieghi concetti complessi in modo semplice e accessibile. La chiave sta nel chiedere all’intelligenza artificiale di riformulare il concetto, utilizzando un linguaggio più semplice e comprensibile per un pubblico che potrebbe non avere esperienza con il tema trattato.
Ad esempio, supponiamo che vogliamo sapere come funziona la firma digitale. Una richiesta semplice come:
Come funziona la firma digitale?
Potrebbe generare una risposta tecnica, che però potrebbe risultare difficile da comprendere per chi non è esperto di tecnologia. In questo caso, se riformuliamo la domanda in modo più esplicito:
Spiega come se parlassi a un bambino di 10 anni: come funziona la firma
digitale?
L'AI modificherà il suo approccio, semplificando il linguaggio e spiegando il concetto in modo che risulti chiaro anche a chi non ha alcuna preparazione tecnica. Questa tecnica permette di ottenere spiegazioni semplici, ma accurate, anche per argomenti complessi.
Risposte Imparziali: Evitare Stereotipi e Pregiudizi
Quando ci troviamo a richiedere risposte su temi delicati, come ad esempio la questione di quale sport sia più adatto a uomini e donne, è importante evitare risposte che possano riflettere pregiudizi o stereotipi. In effetti, le risposte degli LLM possono talvolta rispecchiare i bias presenti nei dati con cui sono stati addestrati.
Un esempio di domanda che potrebbe sollevare problematiche di bias potrebbe essere:
Quale pensi sia lo sport più adatto per gli uomini e le donne?
Questa formulazione potrebbe portare l'AI a rispondere in modo che suggerisce differenze di genere, in linea con stereotipi sociali. Tuttavia, riformulando la domanda come segue:
Quale pensi sia lo sport più adatto per gli uomini e le donne? Cerca di evitare
stereotipi e dai una risposta imparziale.
L’intelligenza artificiale sarà più propensa a offrire una risposta che consideri aspetti individuali, come preferenze personali e capacità, piuttosto che fare distinzione tra i generi. Con un semplice accorgimento, possiamo ottenere risposte più equitative e precise.
Similitudine con un Esempio: Immaginare lo Stile
Un’altra tecnica potente è la Similitudine con un Esempio, che ci consente di chiedere all'AI di produrre un testo che segua lo stesso stile o la stessa struttura di un esempio che forniamo. Questo approccio è particolarmente utile quando vogliamo che l'AI scriva in un tono specifico, come quello letterario, tecnico o giornalistico.
Ad esempio, se vogliamo che l'AI descriva la Fontana di Trevi in uno stile ricco e letterario, possiamo darle un passo tratto da un’opera classica, come i Promessi Sposi, e chiedere di seguirlo. Ecco come potrebbe essere formulato il prompt:
Descrivi la Fontana di Trevi
Senza un esempio, l’AI produrrà una descrizione piuttosto standard. Ma se aggiungiamo un passaggio come questo:
Descrivi la Fontana di Trevi usando lo stesso linguaggio del seguente
paragrafo: "Quel ramo del lago di Como, che volge a mezzogiorno, tra due catene
non interrotte di monti, tutto a seni e a golfi, a seconda dello sporgere e del
rientrare di quelli, vien, quasi a un tratto, a ristringersi, e a prender corso
e figura di fiume..."
L’AI produrrà una descrizione con un linguaggio più ricercato e poetico, ispirandosi allo stile manzoniano, che evoca un’atmosfera molto diversa da quella di una descrizione semplice.
Specifica Inizio Testo: Dare il La a un Contenuto
Un'altra tecnica efficace è la Specifica Inizio Testo, che ci permette di fornire all’AI un paragrafo iniziale e chiedere di proseguirlo mantenendo lo stesso stile, tono e struttura. Questo è particolarmente utile quando abbiamo bisogno di completare un testo già in corso o di sviluppare un argomento seguendo un certo filo logico.
Immaginiamo di aver iniziato a scrivere un paragrafo sul rock degli anni '70:
La canzone rock degli anni ’70 rappresenta l’emblema della musica leggera.
Negli anni ’70 i migliori gruppi musicali rock si sono affacciati sulla
scena...
Se desideriamo che l’AI continui questo testo in modo coerente, possiamo chiederle di fare così:
Ti fornisco l’inizio del testo: "La canzone rock degli anni ’70 rappresenta
l’emblema della musica leggera. Negli anni ’70 i migliori gruppi musicali rock
si sono affacciati sulla scena." Concludi il paragrafo mantenendo lo stesso
stile e tono.
L’AI completerà il testo seguendo l’orientamento iniziale, creando una continuazione fluida e pertinente.
Requisiti Chiari
Una delle chiavi fondamentali per ottenere risposte efficaci e pertinenti da un'intelligenza artificiale è l'uso di Requisiti Chiari. Questa tecnica suggerisce che più le nostre richieste sono precise e dettagliate, maggiore sarà la qualità e l'accuratezza della risposta. In pratica, per ottenere contenuti interessanti e mirati, dobbiamo fornire al modello delle indicazioni chiare e ben definite. I requisiti possono essere espressi sotto forma di parole chiave, istruzioni specifiche, regole o suggerimenti che aiutano l'AI a orientarsi meglio nel generare la risposta desiderata.
Ad esempio, se chiediamo semplicemente:
Crea una lista di indumenti da portare in valigia per una vacanza al mare.
l’AI risponderà con una lista abbastanza generica, che potrebbe includere capi di abbigliamento comuni per una vacanza in spiaggia, come costumi da bagno, magliette e pantaloncini. Tuttavia, se riformuliamo il prompt includendo delle parole chiave specifiche, come nel seguente esempio:
Crea una lista di indumenti da portare in valigia per una vacanza al mare
includendo come parole chiave sole, occhiali, costume e oggetti essenziali.
il modello darà maggiore priorità agli elementi menzionati, come occhiali da sole e oggetti essenziali, orientandosi su una lista più dettagliata e mirata alle nostre esigenze. In questo caso, fornire requisiti chiari aiuta a guidare l'AI verso una risposta più in linea con ciò che desideriamo ottenere, evitando risposte vaghe o non pertinenti.
Test di Comprensione
Il Test di Comprensione è una tecnica particolarmente utile quando desideriamo non solo una spiegazione di un argomento, ma anche un modo per verificare la nostra effettiva comprensione del concetto trattato. Questa metodologia permette di trasformare una semplice richiesta di spiegazione in una vera e propria sessione di apprendimento interattivo con l'AI. Il processo prevede due fasi principali: prima si chiede una spiegazione chiara e dettagliata del tema, e successivamente si propone un test di comprensione, senza fornire immediatamente le risposte. Sarà solo in un secondo momento, dopo aver risposto al test, che l'intelligenza artificiale fornirà il feedback sulle risposte date, indicando se sono corrette o sbagliate.
Ad esempio, supponiamo che desideriamo comprendere meglio come funzionano gli aggettivi possessivi in inglese. Potremmo formulare un prompt come il seguente:
Spiegami gli aggettivi possessivi in inglese e includi un test di comprensione
alla fine, non darmi le risposte ma dimmi se sono giuste o sbagliate quando ti
risponderò.
Con questa richiesta, l'AI non solo ci fornirà una spiegazione dettagliata e facilmente comprensibile sull'uso degli aggettivi possessivi, ma creerà anche un test di comprensione da completare. Il bello di questa tecnica è che, anziché fornirci subito le risposte, l'AI ci incoraggerà a riflettere sulle nostre risposte prima di confermarne la correttezza, creando un'esperienza di apprendimento più coinvolgente e interattiva. In questo modo, l'utente può verificare il livello di comprensione del concetto e migliorare la propria conoscenza in modo attivo.
Testi Dettagliati
La tecnica dei Testi Dettagliati ci permette di ottenere contenuti completi, approfonditi e ben strutturati da parte dell'intelligenza artificiale. Quando desideriamo un testo su un determinato argomento, possiamo specificare chiaramente non solo il tema che vogliamo trattare, ma anche il formato in cui desideriamo che il contenuto venga scritto. Che si tratti di un saggio, di un articolo, di una recensione o di qualsiasi altro tipo di testo, questa tecnica consente di guidare l’AI a produrre risposte più articolate, che coprano tutti gli aspetti rilevanti del tema in questione.
Ad esempio, se vogliamo un testo che esplori in profondità il processo di impollinazione, potremmo formulare la richiesta in modo chiaro e diretto:
Scrivi un testo dettagliato per me sul tema dell'impollinazione aggiungendo
tutte le informazioni necessarie.
Con questo prompt, l'intelligenza artificiale comprenderà che ci serve un contenuto che non solo tratti l'impollinazione, ma che fornisca anche tutte le informazioni utili, dai principi base del processo fino agli aspetti più tecnici e scientifici, senza tralasciare alcun dettaglio importante. L'AI risponderà con un testo che esplora a fondo l'argomento, assicurandosi che tutte le informazioni pertinenti vengano incluse e presentate in modo chiaro e completo, permettendoci di ottenere un contenuto che soddisfa le nostre esigenze di approfondimento.
Conclusione
In questo articolo abbiamo esplorato una serie di tecniche fondamentali per ottenere risposte precise e mirate da un'intelligenza artificiale. L’utilizzo delle metodologie di Specificità ed Informazioni permette di indirizzare l’AI verso risposte più dettagliate, pertinenti e coerenti con le nostre aspettative. Che si tratti di creare contenuti scritti, spiegare concetti complessi o evitare bias, l'applicazione di queste tecniche aiuta a migliorare notevolmente la qualità delle risposte. Nel prossimo articolo approfondiremo altre metodologie altrettanto utili, continuando il nostro viaggio nell’arte di migliorare i prompt per ottenere il massimo dagli LLM.
