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Context engineering

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  Negli ultimi mesi, chi lavora con i modelli linguistici ha iniziato a notare uno spostamento sottile ma significativo: il problema non è più cosa scrivere nel prompt , ma cosa mettere nel contesto . È la differenza tra dare un'istruzione ben formulata e costruire l'intero ambiente informativo in cui un modello deve operare — memoria, strumenti, cronologia, vincoli, stato del sistema. Si parla ormai apertamente di context engineering come disciplina distinta dal prompt engineering, e la distinzione non è solo terminologica. 🔹 1. Il prompt come istruzione, il contesto come ambiente Un prompt ben scritto ottimizza una singola interazione. Il contesto, invece, è tutto ciò che il modello "vede" prima di rispondere: documenti recuperati, risultati di strumenti, conversazioni pregresse, regole di sistema, persino la cronologia di errori già commessi in quella sessione. Con l'adozione crescente di agenti che lavorano su compiti lunghi — scrivere codice, orchestrare...

Corso di Prompt Engineering: 1 Fondamenti teorici

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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...

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