Introduzione
Quando si passa a un nuovo modello, riscrivere i prompt è essenziale per evitare risultati incoerenti e sfruttare al meglio le capacità dell'AI.
Contesto
Molti professionisti lavorano con diversi modelli LLM e notano che, anche scegliendo modelli più avanzati, i risultati non migliorano sempre come previsto. Questo accade perché i prompt spesso sono "overfittati" al modello precedente, rendendo il confronto tra modelli poco attendibile.
3 motivi per riscrivere i prompt AI
1. Formato del prompt
Ogni modello AI ha preferenze specifiche sul formato del prompt. Ad esempio, i modelli OpenAI rispondono meglio a prompt in markdown, mentre Claude 3.5 di Anthropic predilige XML. Adattare il formato al modello migliora la qualità delle risposte.
"Claude è stato addestrato con molti dati XML, quindi funziona meglio con quel formato rispetto ad altri."
Zack Witten, Anthropic
2. Bias di posizione
I modelli AI non trattano ogni parte del prompt allo stesso modo. Alcuni danno più peso all'inizio, altri alla fine. Ad esempio, Qwen preferisce il contesto rilevante alla fine, mentre Llama lo predilige all'inizio. La posizione delle informazioni nel prompt influenza direttamente l'accuratezza delle risposte.
3. Bias intrinseci del modello
Ogni modello AI ha bias specifici dovuti ai dati di addestramento e alle regolazioni successive. Questi bias influenzano il comportamento e le risposte. Invece di contrastarli, è meglio adattare i prompt per sfruttare i bias del modello, ottenendo risultati più precisi e risparmiando token.
Lavorare con i bias, non contro
Monitorare l'uso reale del modello aiuta a capire i suoi bias e a scrivere prompt più efficaci. Ad esempio, se il modello tende a "inventare" certi campi JSON, può essere utile supportarli invece di cercare di evitarli.
Conclusione
I prompt AI si adattano ai modelli come i modelli si adattano ai dati. Cambiare modello richiede sempre una revisione dei prompt per ottenere risultati ottimali. Testare e valutare i nuovi prompt è la chiave per sfruttare al massimo le potenzialità dell'AI.
FAQ
- Perché è importante riscrivere i prompt AI quando si cambia modello?
Ogni modello AI interpreta i prompt in modo diverso, quindi riscriverli migliora la qualità delle risposte. - Come influisce il formato del prompt sui risultati?
Il formato preferito dal modello (markdown, XML) può aumentare la precisione delle risposte. - Cosa sono i bias di posizione nei prompt AI?
I modelli danno più peso a parti diverse del prompt, influenzando l'output finale. - Come posso sfruttare i bias del modello AI?
Adattando i prompt ai bias del modello si ottengono risposte più accurate e si riducono gli errori. - Quali rischi ci sono nel non riscrivere i prompt AI?
Si rischia di ottenere risultati incoerenti e di non sfruttare le capacità del nuovo modello. - Serve testare i prompt AI dopo aver cambiato modello?
Sì, testare ed eventualmente valutare i prompt è fondamentale per ottimizzare le performance.