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.