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pages/techniques/_meta.it.json

@@ -1,14 +1,14 @@
 {
-    "zeroshot": "Zero-shot Prompting",
-    "fewshot": "Few-shot Prompting",
-    "cot": "Chain-of-Thought Prompting",
+    "zeroshot": "Prompt Zero-shot",
+    "fewshot": "Prompt Few-shot",
+    "cot": "Prompt Chain-of-Thought",
     "consistency": "Self-Consistency",
-    "knowledge": "Generate Knowledge Prompting",
+    "knowledge": "Prompt Generate Knowledge",
     "ape": "Automatic Prompt Engineer",
     "activeprompt": "Prompt Attivo",
-    "dsp": "Directional Stimulus Prompting",
+    "dsp": "Prompt Directional Stimulus",
     "react": "ReAct",
     "multimodalcot": "Multimodal CoT",
-    "graph": "Graph Prompting"
+    "graph": "Graph Prompt"
 }
   

pages/techniques/cot.it.mdx

@@ -1,11 +1,11 @@
-# Chain-of-Thought Prompting
+# Prompt Chain-of-Thought
 
 import {Screenshot} from 'components/screenshot'
 import COT from '../../img/cot.png'
 import ZEROCOT from '../../img/zero-cot.png'
 
 
-## Chain-of-Thought (CoT) Prompting
+## Chain-of-Thought (CoT) Prompt
 
 <Screenshot src={COT} alt="COT" />
 

pages/techniques/dsp.it.mdx

@@ -1,4 +1,4 @@
-# Directional Stimulus Prompting
+# Prompt Directional Stimulus
 
 import { Callout, FileTree } from 'nextra-theme-docs'
 import {Screenshot} from 'components/screenshot'

pages/techniques/fewshot.it.mdx

@@ -1,4 +1,4 @@
-# Few-Shot Prompting
+# Prompt Few-Shot
 
 Sebbene i modelli di grandi dimensioni dimostrino notevoli capacità di apprendimento zero-shot, non sono ancora all'altezza di compiti più complessi quando si utilizza questa impostazione. Il prompt few-shot può essere utilizzato come tecnica per consentire l'apprendimento in contesto, in cui forniamo dimostrazioni nel prompt per guidare il modello verso prestazioni migliori. Le dimostrazioni servono come condizionamento per gli esempi successivi in cui vorremmo che il modello generasse una risposta.
 

pages/techniques/graph.it.mdx

@@ -1,4 +1,4 @@
-# GraphPrompts
+# Graph Prompt
 
 [Liu et al., 2023](https://arxiv.org/abs/2302.08043) presenta GraphPrompt, un nuovo framework di prompting per i grafi per migliorare le prestazioni dei compiti a valle.
 

pages/techniques/knowledge.it.mdx

@@ -1,4 +1,4 @@
-# Generated Knowledge Prompting
+# Prompt Generated Knowledge
 
 import {Screenshot} from 'components/screenshot'
 import GENKNOW from '../../img/gen-knowledge.png'

pages/techniques/zeroshot.it.mdx

@@ -1,4 +1,4 @@
-# Zero-Shot Prompting
+# Prompt Zero-Shot
 Oggi i LLM, addestrati su grandi quantità di dati e regolati per seguire le istruzioni, sono in grado di eseguire compiti a colpo zero. Nella sezione precedente abbiamo provato alcuni esempi a colpo zero. Ecco uno degli esempi utilizzati:
 
 *Prompt:*