Dizionario AI › Prompting
L'analogical prompting è una tecnica in cui si chiede al modello di richiamare o generare autonomamente problemi simili già risolti, prima di affrontare il problema specifico posto dall'utente, così da usare quelle analogie come guida per il ragionamento. Il modello identifica una struttura ricorrente e la applica al caso nuovo.
A differenza del few-shot, dove gli esempi sono forniti dall'utente nel prompt, qui è il modello stesso a generare esempi analoghi pertinenti al problema, basandosi sulla propria conoscenza pregressa. Il prompt chiede tipicamente di individuare uno o più problemi simili con relativa soluzione, per poi trasferire lo schema risolutivo al problema originale.
Questa tecnica si rivela efficace in compiti di ragionamento matematico, logico o di programmazione, dove esistono pattern ricorrenti che il modello può riconoscere: davanti a un nuovo esercizio di geometria, il modello può richiamare un problema analogo già visto durante l'addestramento e adattarne il procedimento, oppure davanti a un bug di codice può ricordare pattern di errore simili incontrati in passato.
Il nome deriva dal ragionamento per analogia, un meccanismo cognitivo studiato a lungo in psicologia e intelligenza artificiale, adottato nel prompting come tecnica esplicita quando si è osservato che invitare il modello a generare da solo esempi simili migliora la qualità del ragionamento rispetto al chiedere direttamente la soluzione.
Grace osserva se, negli scenari di problem solving, chiedi al modello di richiamare casi analoghi prima di arrivare alla soluzione specifica.
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