Includere dettagli nella query per ottenere risposte più rilevanti
Spiegazione: Quando si interagisce con un modello di linguaggio, è fondamentale fornire dettagli specifici nella query. Questo permette al modello di comprendere meglio il contesto e di fornire risposte più accurate e pertinenti.
Esempio: Invece di chiedere “Quali sono i benefici dell’esercizio?”, puoi chiedere “Quali sono i benefici dell’esercizio aerobico per la salute cardiovascolare negli adulti?”
Chiedere al modello di adottare una persona
Spiegazione: È possibile chiedere al modello di adottare una particolare persona o prospettiva durante la risposta. Questo può essere utile per ottenere risposte più personalizzate o per simulare una discussione con un esperto in un determinato campo.
Esempio: Puoi dire “Rispondi come se fossi un medico specializzato in cardiologia” per ottenere una risposta più specifica e dettagliata su argomenti medici.
Usare delimitatori per indicare chiaramente le diverse parti dell’input
Spiegazione: L’uso di delimitatori (come virgolette, parentesi o linee divisorie) aiuta a separare chiaramente le diverse parti dell’input. Questo rende più facile per il modello capire cosa è richiesto e rispondere di conseguenza.
Esempio: Puoi strutturare la tua domanda così: “Spiega i benefici dell’esercizio fisico. [Benefici fisici] [Benefici mentali]”
Specificare i passaggi necessari per completare un compito
Spiegazione: Quando si chiede al modello di completare un compito complesso, è utile specificare i passaggi necessari. Questo aiuta a garantire che il modello fornisca una risposta strutturata e completa.
Esempio: “Descrivi i passaggi per creare un sito web: 1. Scegliere un dominio, 2. Selezionare un hosting, 3. Installare un CMS, 4. Personalizzare il design, 5. Pubblicare contenuti.”
Fornire esempi
Spiegazione: Fornire esempi concreti può aiutare il modello a comprendere meglio il tipo di risposta desiderata. Gli esempi servono come guida e rendono più chiaro il contesto della domanda.
Esempio: “Come posso migliorare la mia dieta? (Esempio: Aggiungere più frutta e verdura, ridurre gli zuccheri raffinati, bere più acqua)”
Specificare la lunghezza desiderata dell’output
Spiegazione: Indicare la lunghezza desiderata dell’output aiuta a ottenere risposte che siano della giusta dimensione per le tue esigenze. Puoi specificare se vuoi una risposta breve, media o dettagliata.
Esempio: “Spiega i benefici dell’esercizio fisico in 100 parole.”
Istruire il modello a rispondere usando un testo di riferimento
Spiegazione: Quando si desidera che il modello fornisca risposte basate su un testo specifico, è utile istruirlo a fare riferimento a quel testo. Questo garantisce che le risposte siano coerenti con le informazioni contenute nel testo di riferimento.
Esempio: Se stai discutendo di una teoria scientifica, puoi dire “Rispondi basandoti sul capitolo 3 del libro ‘Introduzione alla Fisica’.” In questo modo, il modello utilizzerà le informazioni specifiche di quel capitolo per formulare la sua risposta.
Istruire il modello a rispondere con citazioni da un testo di riferimento
Spiegazione: Per aumentare l’accuratezza e la credibilità delle risposte, si può chiedere al modello di includere citazioni dirette da un testo di riferimento. Questo è particolarmente utile in contesti accademici o di ricerca, dove è importante supportare le affermazioni con fonti specifiche.
Esempio: Se stai chiedendo informazioni su un concetto filosofico, puoi dire “Rispondi citando direttamente dal libro ‘Etica Nicomachea’ di Aristotele.” Il modello includerà citazioni pertinenti per supportare la risposta.
Spiegazione: Quando si desidera che il modello fornisca risposte basate su un testo specifico, è utile istruirlo a fare riferimento a quel testo. Questo garantisce che le risposte siano coerenti con le informazioni contenute nel testo di riferimento.
Esempio: Se stai discutendo di una teoria scientifica, puoi dire “Rispondi basandoti sul capitolo 3 del libro ‘Introduzione alla Fisica’.” In questo modo, il modello utilizzerà le informazioni specifiche di quel capitolo per formulare la sua risposta.
Esempio di Applicazione
Domanda: “Qual è la definizione di energia secondo il libro ‘Introduzione alla Fisica’?”
Risposta Istruita: “Secondo il capitolo 3 del libro ‘Introduzione alla Fisica’, l’energia è definita come ‘la capacità di un sistema di compiere lavoro’.”
Risposta con Citazioni: “Nel capitolo 3 del libro ‘Introduzione alla Fisica’, si legge: ‘L’energia è la capacità di un sistema di compiere lavoro.'”
Usare la classificazione delle intenzioni per identificare le istruzioni più rilevanti per una query dell’utente
Spiegazione: La classificazione delle intenzioni è una tecnica utilizzata per determinare l’intento principale dietro una query dell’utente. Identificando correttamente l’intenzione, il modello può selezionare le istruzioni più pertinenti e fornire una risposta più adeguata.
Esempio: Se un utente chiede “Come posso migliorare la mia dieta?”, l’intenzione potrebbe essere “ottenere consigli nutrizionali”. Il modello può quindi fornire istruzioni specifiche su come migliorare la dieta, come aumentare l’assunzione di verdure e ridurre gli zuccheri raffinati.
Per applicazioni di dialogo che richiedono conversazioni molto lunghe, riassumere o filtrare il dialogo precedente
Spiegazione: Nelle conversazioni lunghe, è utile riassumere o filtrare il dialogo precedente per mantenere il contesto rilevante e ridurre la quantità di informazioni che il modello deve elaborare. Questo aiuta a mantenere la coerenza e la pertinenza delle risposte.
Esempio: In una conversazione di supporto tecnico, dopo diverse interazioni, il modello può riassumere dicendo: “Finora abbiamo verificato la connessione internet e riavviato il router. Qual è il problema attuale?”
Riassumere documenti lunghi in modo frammentario e costruire un riassunto completo in modo ricorsivo
Spiegazione: Per gestire documenti molto lunghi, è efficace riassumere sezioni più piccole del documento e poi combinare questi riassunti parziali in un riassunto completo. Questo approccio frammentario e ricorsivo permette di creare un riassunto accurato e comprensibile del documento intero.
Esempio: Se devi riassumere un libro, puoi iniziare riassumendo ogni capitolo. Poi, puoi combinare i riassunti dei capitoli per creare un riassunto del libro intero.
Esempio di Applicazione
Domanda: “Puoi spiegare come migliorare la mia dieta, considerando che ho già ridotto gli zuccheri raffinati?”
Risposta con Classificazione delle Intenzioni: “Per migliorare ulteriormente la tua dieta, potresti aumentare l’assunzione di verdure fresche, integrare proteine magre come pollo e pesce, e assicurarti di bere molta acqua.”
Riassunto di una Conversazione Lunga: “Abbiamo discusso delle tue abitudini alimentari attuali, incluso il fatto che hai ridotto gli zuccheri raffinati. Ora, concentriamoci su come aumentare l’assunzione di nutrienti essenziali.”
Riassunto di un Documento Lungo: “Capitolo 1: Introduzione alla nutrizione. Capitolo 2: Benefici delle verdure. Capitolo 3: Importanza delle proteine. Riassunto completo: Una dieta equilibrata include una varietà di alimenti nutrienti, con un’enfasi su verdure fresche e proteine magre.”
Usare la classificazione delle intenzioni per identificare le istruzioni più rilevanti per una query dell’utente
Spiegazione: La classificazione delle intenzioni è una tecnica utilizzata per determinare l’intento principale dietro una query dell’utente. Identificando correttamente l’intenzione, il modello può selezionare le istruzioni più pertinenti e fornire una risposta più adeguata.
Esempio: Se un utente chiede “Come posso migliorare la mia dieta?”, l’intenzione potrebbe essere “ottenere consigli nutrizionali”. Il modello può quindi fornire istruzioni specifiche su come migliorare la dieta, come aumentare l’assunzione di verdure e ridurre gli zuccheri raffinati.
Per applicazioni di dialogo che richiedono conversazioni molto lunghe, riassumere o filtrare il dialogo precedente
Spiegazione: Nelle conversazioni lunghe, è utile riassumere o filtrare il dialogo precedente per mantenere il contesto rilevante e ridurre la quantità di informazioni che il modello deve elaborare. Questo aiuta a mantenere la coerenza e la pertinenza delle risposte.
Esempio: In una conversazione di supporto tecnico, dopo diverse interazioni, il modello può riassumere dicendo: “Finora abbiamo verificato la connessione internet e riavviato il router. Qual è il problema attuale?”
Riassumere documenti lunghi in modo frammentario e costruire un riassunto completo in modo ricorsivo
Spiegazione: Per gestire documenti molto lunghi, è efficace riassumere sezioni più piccole del documento e poi combinare questi riassunti parziali in un riassunto completo. Questo approccio frammentario e ricorsivo permette di creare un riassunto accurato e comprensibile del documento intero.
Esempio: Se devi riassumere un libro, puoi iniziare riassumendo ogni capitolo. Poi, puoi combinare i riassunti dei capitoli per creare un riassunto del libro intero.
Esempio di Applicazione
Domanda: “Puoi spiegare come migliorare la mia dieta, considerando che ho già ridotto gli zuccheri raffinati?”
Risposta con Classificazione delle Intenzioni: “Per migliorare ulteriormente la tua dieta, potresti aumentare l’assunzione di verdure fresche, integrare proteine magre come pollo e pesce, e assicurarti di bere molta acqua.”
Riassunto di una Conversazione Lunga: “Abbiamo discusso delle tue abitudini alimentari attuali, incluso il fatto che hai ridotto gli zuccheri raffinati. Ora, concentriamoci su come aumentare l’assunzione di nutrienti essenziali.”
Riassunto di un Documento Lungo: “Capitolo 1: Introduzione alla nutrizione. Capitolo 2: Benefici delle verdure. Capitolo 3: Importanza delle proteine. Riassunto completo: Una dieta equilibrata include una varietà di alimenti nutrienti, con un’enfasi su verdure fresche e proteine magre.”
Usare la classificazione delle intenzioni per identificare le istruzioni più rilevanti per una query dell’utente
Spiegazione: La classificazione delle intenzioni è una tecnica utilizzata per determinare l’intento principale dietro una query dell’utente. Identificando correttamente l’intenzione, il modello può selezionare le istruzioni più pertinenti e fornire una risposta più adeguata.
Esempio: Se un utente chiede “Come posso migliorare la mia dieta?”, l’intenzione potrebbe essere “ottenere consigli nutrizionali”. Il modello può quindi fornire istruzioni specifiche su come migliorare la dieta, come aumentare l’assunzione di verdure e ridurre gli zuccheri raffinati.
Per applicazioni di dialogo che richiedono conversazioni molto lunghe, riassumere o filtrare il dialogo precedente
Spiegazione: Nelle conversazioni lunghe, è utile riassumere o filtrare il dialogo precedente per mantenere il contesto rilevante e ridurre la quantità di informazioni che il modello deve elaborare. Questo aiuta a mantenere la coerenza e la pertinenza delle risposte.
Esempio: In una conversazione di supporto tecnico, dopo diverse interazioni, il modello può riassumere dicendo: “Finora abbiamo verificato la connessione internet e riavviato il router. Qual è il problema attuale?”
Riassumere documenti lunghi in modo frammentario e costruire un riassunto completo in modo ricorsivo
Spiegazione: Per gestire documenti molto lunghi, è efficace riassumere sezioni più piccole del documento e poi combinare questi riassunti parziali in un riassunto completo. Questo approccio frammentario e ricorsivo permette di creare un riassunto accurato e comprensibile del documento intero.
Esempio: Se devi riassumere un libro, puoi iniziare riassumendo ogni capitolo. Poi, puoi combinare i riassunti dei capitoli per creare un riassunto del libro intero.
Esempio di Applicazione
Domanda: “Puoi spiegare come migliorare la mia dieta, considerando che ho già ridotto gli zuccheri raffinati?”
Risposta con Classificazione delle Intenzioni: “Per migliorare ulteriormente la tua dieta, potresti aumentare l’assunzione di verdure fresche, integrare proteine magre come pollo e pesce, e assicurarti di bere molta acqua.”
Riassunto di una Conversazione Lunga: “Abbiamo discusso delle tue abitudini alimentari attuali, incluso il fatto che hai ridotto gli zuccheri raffinati. Ora, concentriamoci su come aumentare l’assunzione di nutrienti essenziali.”
Riassunto di un Documento Lungo: “Capitolo 1: Introduzione alla nutrizione. Capitolo 2: Benefici delle verdure. Capitolo 3: Importanza delle proteine. Riassunto completo: Una dieta equilibrata include una varietà di alimenti nutrienti, con un’enfasi su verdure fresche e proteine magre.”
Valutare gli output del modello con riferimento a risposte standard di alta qualità
Spiegazione: Per garantire che le risposte del modello siano accurate e di alta qualità, è utile confrontarle con risposte standard che sono già state valutate come eccellenti. Questo processo di valutazione aiuta a identificare eventuali discrepanze e a migliorare la precisione delle risposte future.
Esempio: Se il modello fornisce una risposta a una domanda di biologia, puoi confrontare questa risposta con una risposta standard tratta da un libro di testo di biologia riconosciuto. Se ci sono differenze significative, puoi correggere il modello o aggiungere ulteriori istruzioni per migliorare la qualità delle risposte.
Queste strategie sono progettate per migliorare la precisione, la rilevanza e la qualità delle risposte fornite dai modelli linguistici, riducendo al minimo errori e risposte inventate
Spiegazione: Implementare queste tattiche aiuta a migliorare la performance complessiva dei modelli di linguaggio. La precisione si riferisce alla correttezza delle informazioni fornite, la rilevanza si riferisce alla pertinenza delle risposte rispetto alla domanda posta, e la qualità riguarda la chiarezza e la completezza delle risposte. Ridurre al minimo gli errori e le risposte inventate è cruciale per mantenere la fiducia degli utenti e l’affidabilità del modello.
Esempio: Utilizzando una combinazione di valutazione degli output e confronto con risposte standard, un team di sviluppo può iterare sul modello per migliorare continuamente le sue risposte. Questo processo continuo di miglioramento aiuta a garantire che il modello fornisca risposte che sono non solo corrette, ma anche utili e pertinenti alle esigenze degli utenti.
Esempio di Applicazione
Domanda: “Quali sono i benefici dell’esercizio fisico regolare?”
Risposta del Modello: “L’esercizio fisico regolare migliora la salute cardiovascolare, aumenta la forza muscolare e favorisce il benessere mentale.”
Confronto con Risposta Standard: “Secondo l’American Heart Association, l’esercizio fisico regolare può ridurre il rischio di malattie cardiache, migliorare la gestione del peso, aumentare la forza muscolare e ossea, e migliorare la salute mentale e l’umore.”
Valutazione: La risposta del modello è corretta ma potrebbe essere migliorata includendo ulteriori dettagli come quelli presenti nella risposta standard. Questo processo di confronto e valutazione aiuta a perfezionare le risposte del modello.