Che cos'è un prompt

Un prompt, in italiano "input", è una stringa di testo che viene fornita ad un modello linguistico di intelligenza artificiale come guida su cosa generare come output. Ad esempio, se vogliamo far scrivere un articolo sulla storia dell'intelligenza artificiale a ChatGPT, il nostro prompt potrebbe essere:

"Per favore scrivi un articolo di 1000 parole in linguaggio semplice che spiega la storia dell'intelligenza artificiale, a partire dai primi studi negli anni '50 ad oggi, citando le principali tappe, scoperte e ricercatori che hanno contribuito allo sviluppo di questo campo."

Come si può notare, il prompt fornisce all'IA sia il tema generale su cui scrivere, sia istruzioni dettagliate sullo stile, lunghezza e contenuti da includere nell'articolo prodotto.

A cosa serve il prompt

I prompt hanno diversi scopi quando si comunica con un'intelligenza artificiale:

• Fornire un contesto chiaro su qual è l'argomento da trattare nella risposta
• Dare istruzioni precise su come deve essere strutturato e scritto l'output di testo
• Controllare dimensioni, stile, tono e livello di dettaglio del contenuto generato
• Porre domande specifiche a cui si vuole una risposta diretta
• Evitare risposte ambigue o fuorvianti

In sostanza, il prompt è il mezzo con cui l'utente guida e controlla ciò che viene prodotto dall'IA, ottenendo testi pertinenti ed utili. Senza un prompt adeguato, l'output rischia di non avere focus o di non rispettare i requisiti richiesti.

Come funzionano i prompt con l'intelligenza artificiale

Quando si invia un prompt ad un modello linguistico di AI come GPT-3 o ChatGPT, questo viene elaborato attraverso un processo in più fasi:

• Il testo del prompt viene tokenizzato, ossia scomposto in singole parole o unità
• Questi token vengono convertiti in vettori numerici attraverso un processo di embedding
• I vettori risultanti vengono forniti come input alla rete neurale del modello AI addestrato
• La rete neurale processa sequenzialmente il prompt token per token generando nuovi vettori di output
• I vettori di output vengono riconvertiti in parole per produrre il testo finale

L'IA quindi non si limita a ricercare una risposta pre-generata, ma crea attivamente nuovo testo parola per parola sulla base del training su enormi dataset di testi. Maggiore è la qualità dell'addestramento, migliore sarà la capacità del modello di generare output rilevanti a partire da un prompt.

Come scrivere prompt efficaci

Per sfruttare al meglio il potenziale delle AI conversazionali, è importante imparare a scrivere prompt che portino a risposte utili e di qualità. Ecco alcune best practice:

• Sii chiaro e specifico su ciò che vuoi venga generato come output. Ad esempio "Scrivi un paragrafo di introduzione per un saggio sul riscaldamento globale".
• Fornisci quanti più dettagli rilevanti possibili sul contesto e i requisiti. Ad esempio "Scrivi un post di blog informale di 500 parole che spiega i benefici della dieta mediterranea ad un pubblico di teenager".
• Indica sempre lunghezza, stile e tono desiderati per il testo.
• Fai domande dirette anziché vaghe per ottenere risposte precise su argomenti specifici.
• Fornisci esempi concreti di ciò che vuoi ottenere.
• Verifica i risultati ottenuti e migliora iterativamente i prompt sulla base di cosa ha funzionato o meno.
• Evita bias, discriminazioni e contenuti non etici nei prompt.

Con prompt chiari, dettagliati e ben formulati si può guidare al meglio l'IA a produrre testi di qualità elevata e perfettamente rispondenti alle proprie esigenze.

Riepilogo

• I prompt sono input testuali che istruiscono le AI conversazionali su cosa generare
• Servono per fornire focus, dettagli e controllare stile e lunghezza dei contenuti
• Vengono elaborati attraverso reti neurali addestrate su grandi dataset di testi
• Prompt efficaci producono output pertinenti, utili e di alta qualità
• È importante scrivere prompt chiari, dettagliati e migliorarli iterativamente

Imparando le basi per creare prompt efficaci è possibile sfruttare pienamente il potenziale delle moderne AI conversazionali nella generazione di nuovi contenuti.