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Immaginate di essere dei potenti e grandi maghi in grado (è chiaro) di evocare incredibili e affascinanti incantesimi. Ogni parola che pronuncerete naturalmente dovrà essere precisa, altrimenti rischierete di trasformare un innocuo coniglio in un furioso drago. E con i tempi che corrono, molto meglio un coniglietto peloso. Ecco, usare un modello di linguaggio (LLM) come GPT funziona in modo molto simile. La coerenza e la chiarezza dei vostri prompt sono fondamentali per ottenere risposte utili e pertinenti. Ma cosa significa realmente essere coerenti? E come possiamo dirigere efficacemente i nostri prompt?
La coerenza, il cuore dei prompt efficaci
La coerenza nei prompt è come una bussola per un esploratore, ci guida sempre nella direzione giusta. Un prompt ben formulato fornisce al modello le informazioni necessarie per comprendere il contesto e rispondere, di conseguenza, in maniera pertinente. Se noi provassimo a scrivere “Raccontami una storia divertente su un gatto”, questa indicazione sarebbe molto diversa da “Raccontami una storia triste su un gatto”. La chiarezza del prompt aiuta il modello a capire il tono e l’argomento, e in questo modo migliorando di gran lunga la qualità della risposta. Facciamo allora un semplice esempio di coerenza nei prompt
Inefficace sarà allora un prompt del tipo: “Parlami di gatti.”
Efficace invece uno più o meno così: “Quali sono le caratteristiche più comuni dei gatti domestici e come influenzano il loro comportamento quotidiano?“
Oltre alla coerenza, è essenziale dirigere i prompt in modo preciso. Pensatela allora come una richiesta ad un cameriere in un ristorante: più dettagli fornirete, più sarà probabile che otterrete ciò che desiderate. Utilizzando i modelli di linguaggio, i dettagli contano, sempre. Direzionare i prompt significa quindi specificare chiaramente cosa si desideri sapere ed ottenere, riducendo al minimo le possibilità di ambiguità. E allora facciamo un altro esempio, questa volta di direzionamento.
Sarà generico chiedere o digitare: “Parlami della Storia.”
Molto più specifico invece: “Parlami della Storia dell’Impero Romano concentrandoti sul periodo di massimo splendore sotto l’imperatore Augusto.”
Come funzionano i modelli di linguaggio
I modelli di linguaggio come GPT sono addestrati su enormi quantità di dati testuali, ma davvero tanti. Quello che fanno è usare algoritmi avanzati per analizzare un testo generando poi risposte basate sui pattern rilevati. Ma, come ogni macchina, hanno bisogno di input chiari per funzionare al meglio. Se i prompt sono vaghi o incoerenti, il modello può fraintendere e produrre risposte non pertinenti o confuse. E questo, credetemi, in certi contesti non fa altro che rallentare il lavoro di ricerca. Ci sarà bisogno quindi di una serie di step e di tecniche di addestramento.
La prima è quella del pre-addestramento, in cui i modelli vengono inizialmente formati, come abbiamo detto, su grandi dataset di testi che però sono prettamente generici. Questo gli consente (ci riferiamo ai modelli) di apprendere la struttura del linguaggio. La seconda, che reputo fondamentale, è quella del fine-tuning. In questa fase, il modello viene perfezionato utilizzando dati più specifici, spesso con la giusta supervisione umana, per migliorarne la precisione e la pertinenza nelle risposte.
Il fascino del fine-tuning
Il processo di fine-tuning è uno degli aspetti più critici e affascinanti nell’addestramento dei modelli di linguaggio come GPT. Mentre il pre-addestramento fornisce una solida base, è il fine-tuning che realmente affina il modello, rendendolo capace di rispondere in modo preciso e rilevante a domande specifiche (abbiamo detto specifiche, mi raccomando).
Questo è il momento in cui avviene un processo di adattamento di un modello pre-addestrato a un compito specifico utilizzando un dataset più piccolo e mirato. E se il pre-addestramento avviene su un vasto corpus di testi generici (come libri, articoli, e siti web), il fine-tuning si concentra su dati più specifici e spesso di maggiore qualità.
Perché è Importante?
Per il semplice (ma non troppo) motivo che permette al modello di adattarsi meglio a contesti specifici, migliorando la pertinenza delle risposte. Affinando il modello su dati mirati, si riducono di molto le probabilità di errori e di risposte non appropriate. In questo modo il modello potrà essere personalizzato per applicazioni particolari, diventando molto più utile e applicabile in settori specifici, come ad esempio quello della medicina. Ma quali sono le fasi attraverso cui accade tutto ciò?
Primo fra tutti viene selezionato un preciso dataset. E in questa fase è davvero importante utilizzare dati di alta qualità, ben etichettati e pertinenti al compito specifico. E sebbene questo dataset sia più piccolo rispetto a quello del pre-addestramento, deve essere comunque sufficientemente vasto da coprire tutte le variabili rilevanti. Seconda fase sarà quella della preparazione dei dati, e lo si farà rimuovendo gli errori, i duplicati e tutte le informazioni non necessarie.
Quando parliamo di dati e di addestramento e di modelli di apprendimento, non dobbiamo mai dimenticare che il tutto ha sempre bisogno (come l’aria) di una supervisione da parte di mente “umana”. Andrà quindi monitorato l’addestramento, assicurandosi che il modello stia imparando correttamente. Per la procedura vengono di solito usati algoritmi avanzati come la discesa del gradiente e la regolarizzazione. Alla fine, quello che si farà, avrà il volto di un test su di un dataset separato e non compreso nell’addestramento (con regolazione annessa dei parametri).
Conclusioni
Il fine-tuning è quindi un passaggio davvero essenziale, volto a trasformare un modello di linguaggio generico in uno strumento altamente specializzato e naturalmente utile. Attraverso la selezione accurata dei dati, la supervisione durante l’addestramento e la regolazione dei parametri, il modello può essere adattato per soddisfare esigenze specifiche, migliorando drasticamente la qualità e la pertinenza delle risposte. E questo è quello che poi porterà il modello stesso a diventare un esperto nel settore o campo di riferimento per il quale è stato “finemente” addestrato.
