SILICIO E NUVOLE

6 Ottimizzazione iterativa e metriche 1. Prompt tuning vs Prompt Engineering Il cuore di questo modulo è capire la differenza tra prompt tuning e prompt engineering . - Prompt Engineering : progettazione strategica del prompt per ottenere risposte precise e coerenti dal modello AI. - Prompt Tuning : raffinamento iterativo del prompt attraverso prove, modifiche e ottimizzazione per massimizzare l’efficacia. 2. Chain-of-Validation e Prompt Evaluation Per garantire che un modello risponda correttamente, si usano procedure sistematiche di controllo: - Chain-of-Validation : concatenazione di controlli intermedi per verificare ogni fase della risposta. - Prompt Evaluation : valutazione della qualità della risposta generata secondo criteri predefiniti, come accuratezza e completezza. 3. Definizione di KPI qualitativi Non basta far funzionare un prompt: serve misurare la qualità. Alcuni KPI fondamentali includono: Accuratezza: quanto la risposta corrisponde al dato ...

5 Prompt per il codice e l’automazione 1) Prompting in ambienti di sviluppo (Python, JS, Bash, SQL) 1.1 Pattern di prompt “comando completo” Usa questo scheletro, adattandolo al linguaggio: Contesto: (cosa devo fare e perché) Vincoli: (librerie, versioni, complessità, performance) Output atteso: (firma funzione, formato, test inclusi?) Stile: (commenti, docstring, tipizzazione, lint) Template breve Contesto: voglio <obiettivo> . Linguaggio: <Python/JS/Bash/SQL> . Vincoli: <librerie/versioni/limiti> . Output: <file singolo/funzione + test + istruzioni> . Stile: <docstring/tipi/commenti chiari> . 1.2 Esempi concreti Python – Funzione + test Prompt efficace Scrivi in Python 3.11 una funzione media(lista: list[float]) -> float che ritorna la media arrotondata a 2 decimali. Aggiungi test con pytest , docstring e gestione di lista vuota con ValueError . Soluzione def media(lista: list[float]) -> float: """ ...

4 Strutture logiche e pattern semantici 1) Come “pensa” il modello — pattern e bias Concetto chiave: i modelli non "capiscono" come un umano: predicono la prossima sequenza di token basandosi su pattern statistici appresi da grandi testi. Cosa produce questo, concretamente: Pattern riconosciuti: frasi tipiche, formule narrative, cliché. Bias prevedibili: risposte prototipiche, effetto “popular answer”, ricorsività, tendenza a rispondere in modo sicuro/anonimo. Rischi pratici: hallucinations (fatti inventati), stereotipi, ripetitività, oversharing di info sensibili. 2) Strategie di mitigazione rapide: Fornire contesto preciso e vincoli. Chiedere prove / fonti o “citami le fonti” (e valutare criticamente). Richiedere più prospettive : “Dammi 3 punti di vista contrastanti”. Usare prompt di controllo : “Elenca le incertezze nella tua risposta”. 3) Scaffolding e Chaining — suddividere per ottenere coerenza Scaffolding = spezzare un compito complesso in pa...

3 Prompt per compiti diversi 🔹 1. Prompt per Scrittura e Revisione di Contenuti Applicazioni: Redazione automatica e assistita: articoli, post, email, relazioni Correzione e riscrittura: miglioramento grammaticale, sintattico e stilistico Esempi: ✍️ “Scrivi un post di blog in stile ironico su come affrontare il lunedì mattina al lavoro.” ✍️ “Rivedi il seguente testo per chiarezza e tono professionale.” Suggerimenti: Specificare stile , lunghezza , tono Fornire esempi di output desiderato 🔹 2. Prompt per Compiti di Classificazione, Sintesi, Analisi, Estrazione Applicazioni: Estrazione di entità (NER), sintesi di documenti lunghi, classificazione testuale Esempi: 🗂️ “Classifica queste recensioni in ‘positive’, ‘neutre’ o ‘negative’.” 📑 “Riassumi il seguente testo in 5 bullet point.” 🔍 “Estrai i nomi di persona, organizzazioni e date dal testo.” Suggerimenti: Indicare con chiarezza il formato dell’output (es. lista, JSON, tabella) Aggiungere vincoli...

2 Costruire prompt efficaci ✅ Prompt diretti vs indiretti Prompt diretto : chiaro, esplicito, orientato all’output ( Scrivi un riassunto del romanzo Il Gattopardo in 5 righe ). Prompt indiretto : costruisce contesto e ruolo prima della richiesta ( Sei un insegnante di lettere che spiega Il Gattopardo a studenti delle superiori. Puoi proporre un riassunto efficace in 5 righe? ). 🔍 Nota : i prompt indiretti sono spesso più efficaci per generare output contestualizzati, con tono e livello adeguati. 🧩 Componenti di un prompt efficace Un prompt può essere scomposto in blocchi logici : Istruzione : cosa vuoi che l’IA faccia? Contesto : per chi? In quale situazione? Con quale ruolo? Delimitatori : lunghezza, stile, struttura ( in 3 punti , massimo 200 parole , usa un tono ironico ) Ruolo : fingi di essere un docente, uno psicologo, un game designer, ecc. 🛠 Esempio di prompt completo : “Fingi di essere un copywriter esperto. Scrivi una descrizione prodotto per un profumo ...

1 Fondamenti Teorici del Prompt Engineering Durata: 2h Obiettivo: Comprendere le basi concettuali che guidano il funzionamento dei modelli generativi per interagire in modo consapevole, strategico e replicabile. 🧠 1. Architettura e comportamento dei modelli generativi ▶️ Transformer Architecture Tutti i LLM (Large Language Models) si basano sull’architettura Transformer , introdotta nel paper "Attention Is All You Need" . Questa struttura utilizza: Encoder-decoder (traduzione, sintesi) Solo decoder (GPT, Claude, LLaMa): genera testo predicendo il token successivo in una sequenza. ▶️ Modelli principali a confronto Modello Architettura Punto di forza Contesto max GPT-3.5 Decoder-only Risposte rapide, buona sintesi ~4K token GPT-4 Decoder-only Precisione, logica, stile narrativo fino a 128K token Claude 3.5 Mixture of Experts Comprensione contestuale elevata, analisi documentale fino a 200K token Mistral Decoder-only open source Adat...