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Glossario

Prompt

Che cos’è 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».

Come aiuta KI.ordo

In KI.ordo le istruzioni di un agente stabiliscono in modo permanente come risponde alle domande; il modello «Scrivere istruzioni per un agente» aiuta a formularle.

Scopri di più →: Prompt

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Termini correlati

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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Modello

Prompt negativo

Un prompt negativo stabilisce che cosa un modello di IA non deve esplicitamente generare o fare. Nella generazione di immagini, ad esempio con Stable Diffusion, è un campo di input separato per elementi indesiderati come “sfocato” o “testo nell’immagine”. Nei modelli linguistici si tratta di regole nelle istruzioni, ad esempio “Non inventare prezzi” o “Non fornire consulenza legale”. Questi limiti rendono i risultati più prevedibili, ma non sostituiscono la verifica.

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Prompting ricorsivo

Il prompting ricorsivo indica tecniche in cui l'output di un modello linguistico viene riutilizzato come nuovo input, ad esempio per far rivedere e migliorare una bozza o per scomporre passo dopo passo un compito grande in sottocompiti. Esempio: prima nasce la bozza di un'offerta, poi il modello la valuta con una checklist, infine la migliora. Spesso aumenta la qualità, ma richiede tempo di calcolo aggiuntivo e un chiaro criterio di arresto.

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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.

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