L’ingegneria dei prompt permette di ottimizzare i risultati ottenuti agendo solamente su ciò che viene fornito ai LLM. Negli ultimi anni si sono proposte diverse tecniche per strutturare in modo opportuno i prompt per risolvere task anche complessi senza dover riaddestrare il modello iniziale. Vedremo alcune tecniche semplici come zero-shoot, few shoot e Chain-of-Thought (CoT).
La creazione dei prompt per i modelli LLM, come ChatGPT, può considerasi una nuova arte. Dalla strutturazione delle domande all’utilizzo del contesto, è possibile migliorare l’esperienza di conversazione ed estrarre il massimo valore dalle interazioni con gli LLM. Mediante esempi pratici vedremo come strutturare al meglio i prompt per generare conversazioni coinvolgenti e significative con l’AI in base al compito prefissato.
L’avvento di ChatGPT e dei modelli LLM (Large Language Models) ha rivoluzionato il mondo. Quasi tutti i settori hanno subito una rivoluzione e stanno adottando questi potenti mezzi dell’intelligenza artificiale per costruire nuovi strumenti e servizi. Ma come si costruiscono i prompt, ossia le istruzioni, per far generare a questi modelli ciò che ci interessa? L’ingegneria dei prompt è la disciplina che si occupa proprio di questo aspetto. Scopriamo alcuni suggerimenti per migliorare le nostre richieste ai tool di intelligenza artificiale.
Gli algoritmi di clustering permettono di raggruppare i dati in base alle loro caratteristiche intrinseche. Esistono molti algoritmi che sono stati sviluppati negli anni. Il clustering gerarchico, grazie ad una rappresentazione grafica chiamata dendrogramma permette di visualizzare in modo immediato la composizione dei clusters e interpretare le loro caratteristiche. Scopriamo, passo passo, il suo funzionamento e come interpretare i risultati ottenuti.
Gli algoritmi di clustering permettono di raggruppare i dati in base alle loro caratteristiche intrinseche. Esistono molti algoritmi che sono stati sviluppati negli anni. Il K-Means è quello sicuramente più popolare e semplice. Scopriamo, passo passo, come questo metodo riesce ad individuare cluster di dati usando solo il numero di gruppi che devono essere estratti.
Gli algoritmi di clustering permettono di raggruppare i dati in base alle loro caratteristiche intrinseche. Esistono molti algoritmi che sono stati sviluppati negli anni. Tra quelli più famosi non possiamo dimenticare il DBSCAN. Scopriamo, passo passo, come questo metodo riesce ad individuare cluster di dati di qualsiasi forma e dimensione grazie a soli due parametri.
ChatGPT è il prodotto di punta di OpenAI. Questo chatbot, completamente gratuito, ci permette di interagire con l’intelligenza artificiale per generare idee, articoli, codice e molto altro. Scopriamo le sue caratteristiche e alcuni possibili campi applicativi.
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