Elvis Saravia
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a050c9a5f5
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@ -4,6 +4,6 @@ Prompt engineering è una disciplina relativamente nuova che consente di svilupp
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Chi si occupa di ricerca usa il prompt engineering per migliorare le capacità dei LLM su un'ampia gamma di compiti comuni e complessi, come la risposta a domande e il ragionamento aritmetico. Chi sviluppa software invece per progettare tecniche di prompt robuste ed efficaci che si interfacciano con i LLM e con altri strumenti.
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Prompt engineeringnon riguarda solo la progettazione e lo sviluppo di prompt. Comprende un'ampia gamma di competenze, tecniche ed utili per interagire e sviluppare con i LLM. È un'abilità importante per interfacciarsi, costruire e comprendere le capacità dei LLM. È possibile utilizzare l'ingegneria dei prompt per migliorare la sicurezza dei LLM e costruire nuove funzionalità, come l'aumento dei LLM con la conoscenza del dominio e gli strumenti esterni.
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Prompt engineering non riguarda solo la progettazione e lo sviluppo di prompt. Comprende un'ampia gamma di competenze, tecniche ed utili per interagire e sviluppare con i LLM. È un'abilità importante per interfacciarsi, costruire e comprendere le capacità dei LLM. È possibile utilizzare l'ingegneria dei prompt per migliorare la sicurezza dei LLM e costruire nuove funzionalità, come l'aumento dei LLM con la conoscenza del dominio e gli strumenti esterni.
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Motivati dall'elevato interesse per lo sviluppo con gli LLM, abbiamo creato questa nuova guida all'ingegneria dei prompt che contiene tutti i documenti più recenti, le guide all'apprendimento, i modelli, le lezioni, i riferimenti, le nuove funzionalità degli LLM e gli strumenti relativi all'ingegneria dei prompt.
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@ -134,7 +134,9 @@ Sentiment:
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neutral
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Perfect! This time the model returned `neutral` which is the specific label I was looking for. It seems that the example provided in the prompt helped the model to be specific in its output. To highlight why sometimes being specific is important, check out this example and spot the problem:
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Perfect! This time the model returned `neutral` which is the specific label I was looking for. It seems that the example provided in the prompt helped the model to be specific in its output.
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To highlight why sometimes being specific is important, check out the example below and spot the problem:
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*Prompt:*
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@ -149,7 +151,7 @@ Sentiment:
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Neutral
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What is the problem here?
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What is the problem here? As a hint, the made up `nutral` label is completely ignored by the model. Instead, the model outputs `Neutral` as it has some bias towards that label. But let's assume that what we really want is `nutral`. How would you fix this? Maybe you can try adding descriptions to the labels or add more examples to the prompt? If you are not sure, we will discuss a few ideas in the upcoming sections.
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@ -1,4 +1,4 @@
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# Suggermenti generali per la progettazione di Prompt
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# Suggerimenti generali per la progettazione di Prompt
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Ecco alcuni suggerimenti da tenere a mente durante la progettazione dei tuoi prompt:
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@ -53,7 +53,7 @@ Grandi aziende come Snap Inc. e Instacart stanno già integrando nei loro prodot
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## Conversazioni con ChatGPT
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### Convesazioni multi-giro
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### Conversazioni multi-giro
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Per iniziare a dimostrare le capacità di ChatGPT, utilizzeremo l'esempio dell'assistente chatbot di cui sopra e discuteremo i risultati. Rispetto a `text-davinci-003`, il modello `gpt-3.5-turbo` che alimenta ChatGPT utilizza un formato di chat come input. Il modello si aspetta una serie di messaggi come input e li usa per generare una risposta.
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@ -15,7 +15,7 @@ import GPT48 from '../../img/gpt4-8.png'
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Questa sezione è in fase di forte sviluppo.
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</Callout>
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In questa sezione, trattiamo le più recenti tecniche di iprompt engineeringa per GPT-4, inclusi suggerimenti, applicazioni, limitazioni e materiali di lettura aggiuntivi.
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In questa sezione, trattiamo le più recenti tecniche dii prompt engineering per GPT-4, inclusi suggerimenti, applicazioni, limitazioni e materiali di lettura aggiuntivi.
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## Introduzione a GPT-4
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@ -1,6 +1,6 @@
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# Prompt Engineering Notebooks
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Contains a collection of noteooks we have designed to help you get started with prompt engineering. More to be added soon!
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Contains a collection of notebooks we have designed to help you get started with prompt engineering. More to be added soon!
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| Description | Notebook |
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# Articoli scientifici
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Di seguito sono riportati gli articoli scientifici più recenti (ordinati in base alla data di pubblicazione) sul prompt engineerig. Aggiorniamo questa guida quotidianamente, in base all'arrivo di nuovi documenti. Ogni settimana inseriamo i riassunti di questi documenti nelle guide precedenti.
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Di seguito sono riportati gli articoli scientifici più recenti (ordinati in base alla data di pubblicazione) sul prompt engineering. Aggiorniamo questa guida quotidianamente, in base all'arrivo di nuovi documenti. Ogni settimana inseriamo i riassunti di questi documenti nelle guide precedenti.
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## Panoramica
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- [Methods of prompt programming](https://generative.ink/posts/methods-of-prompt-programming)
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- [Mysteries of mode collapse](https://www.lesswrong.com/posts/t9svvNPNmFf5Qa3TA/mysteries-of-mode-collapse)
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- [NLP for Text-to-Image Generators: Prompt Analysis](https://heartbeat.comet.ml/nlp-for-text-to-image-generators-prompt-analysis-part-1-5076a44d8365)
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- [NLP with Deep Learning CS224N/Ling284 - Lecture 11: Promting, Instruction Tuning, and RLHF](http://web.stanford.edu/class/cs224n/slides/cs224n-2023-lecture11-prompting-rlhf.pdf)
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- [NLP with Deep Learning CS224N/Ling284 - Lecture 11: Prompting, Instruction Tuning, and RLHF](http://web.stanford.edu/class/cs224n/slides/cs224n-2023-lecture11-prompting-rlhf.pdf)
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- [Notes for Prompt Engineering by sw-yx](https://github.com/sw-yx/ai-notes)
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- [On pitfalls (and advantages) of sophisticated large language models](https://arxiv.org/abs/2303.17511)
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- [OpenAI Cookbook](https://github.com/openai/openai-cookbook)
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Reference in New Issue