Prompt LLM: come ottimizzare le interazioni con l’IA grazie al metodo ROMANE

I prompt LLM sono comandi di input che guidano i modelli linguistici di grandi dimensioni affinché diano risposte precise. La scrittura di prompt ben elaborati permette di migliorare la qualità dei risultati e rende più efficiente l’uso dell’IA generativa. Grazie ad approcci come il metodo ROMANE è possibile realizzare prompt LLM in modo chiaro e mirato.

Che cosa sono i prompt LLM?

I prompt LLM sono istruzioni o input trasmessi a un Large Language Model (LLM, modello linguistico di grandi dimensioni) allo scopo di generare le risposte o le azioni desiderate. Queste istruzioni possono essere domande, compiti e informazioni contestuali in forma parlata o scritta, ma anche immagini e altri dati. La qualità e la struttura del prompt influenzano sensibilmente la precisione e l’utilità della risposta data dal modello di IA. La formulazione di prompt LLM precisi è detta prompt engineering e mira a sfruttare al meglio le possibilità offerte dall’IA generativa.

Buone prassi per i prompt LLM

I prompt LLM sono di importanza cruciale per interagire in modo efficiente con l’intelligenza artificiale, in quanto istruzioni formulate in modo poco chiaro non sempre generano la risposta ideale. La panoramica seguente mostra gli aspetti da considerare solitamente nella creazione dei prompt LLM:

• Capire le capacità del modello di IA: conoscere i punti di forza e i punti deboli di un modello linguistico di grandi dimensioni, ma anche i dati usati per il suo addestramento, aiuta a ottimizzare i prompt in base alle capacità dell’IA.
• Formulare con precisione i prompt LLM: i prompt poco chiari risultano spesso in risposte imprecise o ambigue. Una formulazione chiara e precisa garantisce invece che il modello di IA interpreti correttamente il compito richiesto e fornisca quindi risultati mirati. Inoltre, è consigliabile scrivere prompt LLM brevi e concisi e utilizzare lo stesso tono che si desidera trovare nel risultato.
• Fornire il contesto: le informazioni contestuali facilitano la comprensione del prompt da parte dell’intelligenza artificiale. Un contesto chiaro aumenta sensibilmente la pertinenza e la precisione dell’output. Se si forniscono fonti aggiuntive, potrebbe essere utile limitare le informazioni che il modello di IA deve considerare.
• Ottimizzare i prompt gradualmente: i prompt LLM richiedono spesso modifiche e adattamenti. Se il prompt iniziale non produce il risultato desiderato, ti consigliamo di rifinire l’istruzione in base alla risposta data dal modello oppure di provare con prompt diversi.
• Utilizzare formulazioni neutre: l’uso di domande guidate può influenzare le risposte del modello. Assicurati quindi di formulare i prompt LLM in modo neutro per ottenere risultati oggettivi.
• Definire chiaramente il ruolo del modello di IA: l’assegnazione dei ruoli aiuta a ottenere risultati più pertinenti. Assegnare all’IA un ruolo specifico permette di personalizzare il contesto e ricevere risposte mirate.
• Utilizzare modelli per i prompt LLM: usa modelli collaudati per i prompt e adattali alle tue esigenze per ottenere risultati ottimali e personalizzati. Su internet sono ormai disponibili numerosi esempi di prompt LLM per diversi campi di applicazione.

Ottimizzazione dei prompt LLM con il metodo ROMANE

Esistono diversi metodi per ottimizzare l’utilizzo dei modelli linguistici di grandi dimensioni. Un approccio utilizzato comunemente è la cosiddetta formula ROMANE, che offre un metodo semplice per creare prompt LLM efficaci. La parola “ROMANE” è un acronimo composto dalle seguenti iniziali:

• Riconoscere il problema
• Osservare e analizzare
• Mettere a confronto le opzioni
• Agire e implementare
• Navigare e monitorare
• Esaminare e ottimizzare

Riconoscere il problema

I modelli linguistici di grandi dimensioni dispongono di una grande quantità di dati e informazioni, ma il modello di IA non sa quale sia l’intenzione dell’utente. Pertanto, è utile fornire del contesto e un ruolo specifico all’intelligenza artificiale, ad esempio quello di specialista SEO o di esperto di marketing. La definizione di un ruolo aiuta il modello linguistico a personalizzare le risposte e produrre risultati pertinenti nello stile desiderato o nell’area tematica richiesta. Inoltre, aiuta a individuare l’obiettivo del prompt.

Osservare e analizzare

Quando crei un prompt LLM, devi definire l’obiettivo principale in modo esatto e conciso. In combinazione con il ruolo assegnato, nella maggior parte dei casi l’IA è in grado di cogliere il risultato che desideri ottenere, anche se la descrizione fornita non è molto precisa. È possibile scrivere i prompt interessati come segue:

• Esempio 1: opera come specialista SEO e suggerisci degli argomenti per gli articoli di un blog con la parola chiave “prompt LLM” in modo che siano interessanti per i lettori.
• Esempio 2: sei un esperto di sopravvivenza. Spiega agli appassionati di outdoor poco esperti quali sono i cinque criteri più importanti per scegliere l’attrezzatura di sopravvivenza.

In questo modo si testano vari prompt per capire quale risponde meglio alle proprie esigenze.

Mettere a confronto le opzioni

Affinché il modello linguistico risolva compiti complessi in modo soddisfacente, ti consigliamo di suddividerli in sottoattività. Ad esempio, se l’IA deve proporre argomenti per gli articoli sui “prompt LLM”, è opportuno lasciare che lo strumento cerchi prima le parole chiave pertinenti per poi integrarle nei suggerimenti. Inoltre, puoi chiedere al modello IA di non limitarsi a definire i passaggi della soluzione in questione, ma anche di descriverli, ad esempio con un prompt come “Risolvi il compito passo per passo e spiega i singoli passaggi”. Anche in questo caso si confrontano diverse risposte per comprendere quali siano le più adatte ai propri scopi.

Agire e implementare

È possibile fornire alcuni esempi all’IA perché si faccia un’idea migliore del risultato desiderato. Più gli esempi scelti sono chiari, migliore sarà la capacità del modello di IA di comprendere i requisiti. Per imitare lo stile preferito, di solito all’IA bastano pochi punti di riferimento. Ad esempio, se devi creare un testo su un argomento specifico, di solito è sufficiente fornire due o tre formulazioni che soddisfino le aspettative dal punto di vista della struttura e della terminologia.

Navigare e monitorare

Se utilizzi prompt troppo lunghi, l’IA potrebbe non riuscire a considerare adeguatamente le informazioni più importanti. I modelli linguistici di grandi dimensioni, infatti, prestano particolare attenzione all’inizio e alla fine della finestra di contesto. Per questo motivo è opportuno evitare l’uso di intercalari, mentre conviene concentrarsi su pochi esempi concisi e riassumere le informazioni rilevanti il più possibile. In questa fase si continuano a generare prompt diversi e si valuta se l’output ottenuto è di volta in volta migliore.

Esaminare e ottimizzare

Spesso i risultati ottenuti dall’IA generativa dipendono molto dal caso. Inoltre, i risultati di uno stesso prompt per il modello linguistico di grandi dimensioni saranno sempre diversi di volta in volta. Chi ha più esperienza consiglia quindi di provare più volte lo stesso comando, modificandolo leggermente oppure utilizzando semplicemente un modello linguistico diverso se il comando non dà risultati soddisfacenti.