# Few-Shot Prompting

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.

Secondo [Touvron et al. 2023](https://arxiv.org/pdf/2302.13971.pdf) l'uso di poche proprietà appaiono per la prima volta quando i modelli vengono scalati a una dimensione sufficiente [(Kaplan et al., 2020)](https://arxiv.org/abs/2001.08361).

Dimostriamo il prompt a pochi colpi con un esempio presentato da [Brown et al. 2020](https://arxiv.org/abs/2005.14165). Nell'esempio, il compito consiste nell'utilizzare correttamente una nuova parola in una frase.

*Prompt:*
```
Il "whatpu" è un piccolo animale peloso originario della Tanzania. Un esempio di frase che utilizza la parola whatpu è:
Eravamo in viaggio in Africa e abbiamo visto questi simpaticissimi whatpu.
Fare un "farduddle" significa saltare su e giù molto velocemente. 
Un esempio di frase che usa la parola farduddle è:
```

*Output:*
```
Quando abbiamo vinto la partita, abbiamo iniziato a festeggiare tutti insieme.
```

Possiamo osservare che il modello ha in qualche modo imparato a svolgere il compito fornendogli un solo esempio (cioè, 1-shot). Per compiti più difficili, possiamo sperimentare l'aumento delle dimostrazioni (ad esempio, 3-shot, 5-shot, 10-shot, ecc.).

Seguendo i risultati di [Min et al. (2022)](https://arxiv.org/abs/2202.12837), ecco qualche altro consiglio sulle dimostrazioni/esempi quando si fanno pochi shot:

- "lo spazio delle etichette e la distribuzione del testo di input specificato dalle dimostrazioni sono entrambi importanti (indipendentemente dal fatto che le etichette siano corrette per i singoli input)".
- anche il formato utilizzato gioca un ruolo fondamentale nelle prestazioni, anche se si utilizzano solo etichette casuali, è molto meglio che non averne affatto.  
- ulteriori risultati mostrano che anche la selezione di etichette casuali da una vera distribuzione di etichette aiuta (invece che da una distribuzione uniforme).

Proviamo alcuni esempi. Partiamo innanzitutto un esempio con etichette casuali (cioè le etichette Negativo e Positivo assegnate in modo casuale agli ingressi):

*Prompt:*
```
E' fantastico! // Negativo
Questo è brutto! // Positivo
Wow, quel film era fantastico! // Positivo
Che spettacolo orribile! //
```

*Output:*
```
Negativo
```

Si ottiene ancora la risposta corretta, anche se le etichette sono state generate casualmente. Si noti che abbiamo mantenuto anche il formato, il che aiuta. In effetti, con ulteriori esperimenti, sembra che i nuovi modelli GPT che stiamo sperimentando stiano diventando più robusti anche nei confronti dei formati casuali. Esempio:

*Prompt:*
```
Positivo Questo è fantastico! 
Questo è brutto! Negativo
Wow, questo film era fantastico!
Positivo
Che spettacolo orribile! --
```

*Output:*
```
Negativo
```

Non c'è coerenza nel formato di cui sopra, ma il modello ha comunque previsto l'etichetta corretta. Dobbiamo condurre un'analisi più approfondita per confermare se questo vale per compiti diversi e più complessi, comprese diverse varianti di prompt.

### Limiti di un Few-shot Prompting

Il prompt standard di few-shot funziona bene per molti compiti, ma non è ancora una tecnica perfetta, soprattutto quando si tratta di compiti di ragionamento più complessi. Dimostriamo perché questo è il caso. Ricordate l'esempio precedente in cui abbiamo fornito il seguente compito:

```
La somma dei numeri dispari di questo gruppo è un numero pari: 15, 32, 5, 13, 82, 7, 1. 

D: 
```

Se si riprova, il modello produce il seguente risultato:

```
Sì, i numeri dispari di questo gruppo si sommano a 107, che è un numero pari.
```

Questa non è la risposta corretta, che non solo evidenzia i limiti di questi sistemi, ma anche la necessità di un prompt engineering più avanzato.

Proviamo ad aggiungere alcuni esempi per vedere se la richiesta a few-shot migliora i risultati.

*Prompt:*
```
La somma dei numeri dispari di questo gruppo è un numero pari: 4, 8, 9, 15, 12, 2, 1.
R: La risposta è Falsa.

La somma dei numeri dispari di questo gruppo è un numero pari: 17,  10, 19, 4, 8, 12, 24.
R: La risposta è Corretta

La somma dei numeri dispari di questo gruppo è un numero pari: 16,  11, 14, 4, 8, 13, 24.
R: La risposta è Corretta

La somma dei numeri dispari di questo gruppo è un numero pari: 17,  9, 10, 12, 13, 4, 2.
R: La risposta è Falsa.

La somma dei numeri dispari di questo gruppo è un numero pari: 15, 32, 5, 13, 82, 7, 1. 
R: 
```

*Output:*
```
La risposta è Corretta
```

Non ha funzionato. Sembra che un prompt di few-shot non sia sufficiente per ottenere risposte affidabili per questo tipo di problemi di ragionamento. L'esempio precedente fornisce informazioni di base sul compito. Se si guarda più da vicino, il tipo di compito che abbiamo introdotto comporta alcune fasi di ragionamento in più. In altre parole, potrebbe essere utile scomporre il problema in fasi e dimostrarlo al modello. Più recentemente, il [chain-of-thought (CoT) prompting] (https://arxiv.org/abs/2201.11903) è stato diffuso per affrontare compiti più complessi di ragionamento aritmetico, di senso comune e simbolico.

Nel complesso, sembra che fornire esempi sia utile per risolvere alcuni compiti. Quando il prompt zero-shot e quello a few-shot non sono sufficienti, potrebbe significare che quanto appreso dal modello non è sufficiente per svolgere bene il compito. Da qui si consiglia di iniziare a pensare a una messa a punto dei modelli o a sperimentare tecniche di prompt più avanzate. A seguire parleremo di una delle tecniche di prompting più diffuse, chiamata prompting a catena di pensieri (chain of thought), che ha guadagnato molta popolarità.
