Glossario

Few-shot learning

Che cos’è Few-shot learning?

Il few-shot learning è la capacità di un modello di svolgere un compito partendo da pochi esempi. Con i modelli linguistici avviene di solito direttamente nell’input: si mostrano due o tre coppie di domanda e risposta desiderata, e il modello applica formato e stile ai nuovi casi, senza ulteriore addestramento. Esempio: tre richieste di clienti classificate correttamente spesso bastano perché le successive vengano ordinate con lo stesso schema.

Come aiuta KI.ordo

In KI.ordo puoi inserire esempi direttamente nelle istruzioni di un agente per definire tono e formato delle risposte.

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Termini correlati

Apprendimento zero-shot

L'apprendimento zero-shot indica che un modello riesce a svolgere un compito senza averne visto prima esempi concreti. I grandi modelli linguistici, ad esempio, eseguono una traduzione o una classificazione basandosi solo sulla descrizione nel prompt. Se la qualità non basta, spesso aiuta il few-shot learning: si aggiungono alcuni esempi della risposta desiderata.

LLM
Prompting
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Prompt

Un prompt è l'input con cui si dice a un modello di IA che cosa fare: una domanda, un compito o un'istruzione, spesso con contesto, esempi e formato desiderato. La qualità della risposta dipende molto da quanto il prompt è chiaro e completo. Ad esempio, invece di «Scrivi qualcosa sul nostro prodotto», meglio «Scrivi tre brevi vantaggi del prodotto X per le imprese artigiane, con tono oggettivo».

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Modello

Metaprompt

Un metaprompt è un’istruzione con cui si chiede a un modello linguistico di redigere o migliorare autonomamente prompt o istruzioni di sistema. Si descrivono obiettivo, pubblico e tono desiderato e si forniscono esempi; il modello formula istruzioni strutturate con ruolo, regole e limiti. Si ottengono così più rapidamente buone prime versioni, che vengono poi testate e affinate da persone. Esempio: da “assistenza clienti per un negozio di biciclette” nasce una bozza completa di istruzioni.

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agenti
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Modello

Modello linguistico di grandi dimensioni (LLM)

Un modello linguistico di grandi dimensioni (Large Language Model, LLM) è una rete neurale addestrata su enormi quantità di testo, in grado quindi di comprendere e generare linguaggio. Funziona calcolando passo dopo passo il token successivo più probabile. Gli LLM scrivono, riassumono, traducono, rispondono a domande e generano codice; esempi noti sono Claude, GPT, Gemini e Llama. Senza accesso a fonti aggiornate conoscono solo ciò che era nei dati di addestramento.

Modelli linguistici
IA generativa
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