Dizionario AI › Prompting
L'active prompting è una tecnica che seleziona in modo mirato quali esempi includere in un prompt few-shot, dando priorità a quelli su cui il modello mostra maggiore incertezza o variabilita' nelle risposte, invece di sceglierli a caso o in ordine casuale. L'obiettivo è concentrare l'attenzione dell'esempio proprio dove il modello ne ha più bisogno.
Il processo prevede di testare il modello su un insieme di potenziali esempi, misurare quanto le sue risposte variano o quanto risultano incerte per ciascuno e poi costruire il prompt finale usando prioritariamente gli esempi che si sono rivelati più difficili o ambigui. In questo modo il prompt non si limita a mostrare casi facili già gestiti bene dal modello, ma rinforza proprio le aree di debolezza.
Questa tecnica è utile quando si costruiscono prompt few-shot riutilizzabili per compiti ricorrenti, dove selezionare gli esempi giusti può fare una differenza significativa nella qualità delle risposte: nella classificazione di testi ambigui, nella risoluzione di problemi matematici con più varianti o nella gestione di casi limite in un flusso di assistenza clienti.
Il termine "active" richiama il concetto di apprendimento attivo, un'idea già nota in ambito di machine learning dove il modello o il sistema sceglie attivamente quali dati etichettare per massimizzare l'apprendimento, qui trasposta alla selezione degli esempi in un prompt.
Grace nota se, quando costruisci esempi per guidare il modello, scegli i casi più ambigui o difficili invece dei più scontati.
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