Economia
Cos’è l’Ingegneria dei Prompt? A cosa serve?
Tempo di lettura: 4 minuti. L’ingegneria dei prompt serve a ottimizzare modelli di linguaggio Natural Language Processing (NLP). Scopriamo cosa significa e come funziona.
L’ingegneria dei prompt è diventata un metodo potente per ottimizzare i modelli di linguaggio nel campo del Natural Language Processing (NLP). Consiste nella creazione di prompt efficaci, spesso definiti come istruzioni o domande, per guidare il comportamento e l’output dei modelli di intelligenza artificiale (IA). Grazie alla sua capacità di potenziare la funzionalità e la gestione dei modelli di linguaggio, l’ingegneria dei prompt ha attirato molta attenzione. In questo articolo, esploreremo il concetto di ingegneria dei prompt, la sua importanza e il suo funzionamento.
Comprendere l’ingegneria dei prompt
L’ingegneria dei prompt coinvolge la creazione di domande o istruzioni precise e informative che permettono agli utenti di ottenere output desiderati dai modelli di IA. Questi prompt servono come input precisi che guidano il comportamento della modellazione del linguaggio e la generazione di testo. Gli utenti possono modificare e controllare l’output dei modelli di IA strutturando attentamente i prompt, aumentandone così l’utilità e l’affidabilità.
Storia dell’ingegneria dei prompt
In risposta alla complessità e alle crescenti capacità dei modelli di linguaggio, l’ingegneria dei prompt è cambiata nel tempo. Sebbene l’ingegneria dei prompt non abbia una lunga storia, le sue fondamenta possono essere rintracciate nella ricerca iniziale sul NLP e nella creazione di modelli di linguaggio IA. Ecco una breve panoramica della storia dell’ingegneria dei prompt:
Era pre-transformer (prima del 2017)
L’ingegneria dei prompt era meno comune prima dello sviluppo di modelli basati su transformer come il generative pre-trained transformer (GPT) di OpenAI. Modelli di linguaggio precedenti come le reti neurali ricorrenti (RNN) e le reti neurali convoluzionali (CNN) mancano di conoscenza contestuale e adattabilità, limitando il potenziale per l’ingegneria dei prompt.
Pre-training e l’emergere dei transformer (2017)
L’introduzione dei transformer, in particolare con il paper “Attention Is All You Need” di Vaswani et al. nel 2017, ha rivoluzionato il campo del NLP. I transformer hanno reso possibile il pre-training di modelli di linguaggio su larga scala e insegnare loro come rappresentare parole e frasi nel contesto. Tuttavia, durante questo periodo, l’ingegneria dei prompt era ancora una tecnica relativamente inesplorata.
Fine-tuning e l’ascesa di GPT (2018)
Un punto di svolta importante per l’ingegneria dei prompt si è verificato con l’introduzione dei modelli GPT di OpenAI. I modelli GPT hanno dimostrato l’efficacia del pre-training e del fine-tuning su specifici task a valle. Per una varietà di scopi, ricercatori e professionisti hanno iniziato a utilizzare tecniche di ingegneria dei prompt per guidare il comportamento e l’output dei modelli GPT.
Avanzamenti nelle tecniche di ingegneria dei prompt (2018-presente)
Man mano che la comprensione dell’ingegneria dei prompt cresceva, i ricercatori hanno iniziato a sperimentare diversi approcci e strategie. Questo includeva la progettazione di prompt ricchi di contesto, l’uso di template basati su regole, l’inclusione di istruzioni di sistema o utente, e l’esplorazione di tecniche come il tuning del prefisso. L’obiettivo era migliorare il controllo, mitigare i bias e migliorare le prestazioni complessive dei modelli di linguaggio.
Contributi della comunità e esplorazione (2018-presente)
Man mano che l’ingegneria dei prompt guadagnava popolarità tra gli esperti di NLP, accademici e programmatori hanno iniziato a scambiarsi idee, lezioni apprese e migliori pratiche. I forum di discussione online, le pubblicazioni accademiche e le librerie open-source hanno contribuito in modo significativo allo sviluppo dei metodi di ingegneria dei prompt.
Ricerca in corso e direzioni future (presente e oltre)
L’ingegneria dei prompt continua ad essere un’area attiva di ricerca e sviluppo. I ricercatori stanno esplorando modi per rendere l’ingegneria dei prompt più efficace, interpretabile e user-friendly. Tecniche come le ricompense basate su regole, i modelli di ricompensa e gli approcci con l’uomo nel ciclo vengono indagati per affinare le strategie di ingegneria dei prompt.
Significato
L’ingegneria dei prompt è essenziale per migliorare l’usabilità e l’interpretabilità dei sistemi di IA. Ha una serie di benefici, tra cui:
Controllo migliorato
Gli utenti possono dirigere il modello di linguaggio per generare risposte desiderate dando istruzioni chiare attraverso i prompt. Questo grado di supervisione può aiutare a garantire che i modelli di IA forniscono risultati che rispettano gli standard o i requisiti prestabiliti.
Riduzione del bias nei sistemi di IA
L’ingegneria dei prompt può essere utilizzata come strumento per ridurre il bias nei sistemi di IA. I bias nel testo generato possono essere individuati e ridotti progettando attentamente i prompt, portando a risultati più giusti ed equi.
Modifica del comportamento del modello
I modelli di linguaggio possono essere modificati per mostrare comportamenti desiderati utilizzando l’ingegneria dei prompt. Di conseguenza, i sistemi di IA possono diventare esperti in compiti o domini specifici, migliorando la loro precisione e affidabilità in particolari casi d’uso.
Come funziona l’ingegneria dei prompt
L’ingegneria dei prompt utilizza un processo metodico per creare prompt potenti. Ecco alcune azioni cruciali:
Specificare il compito
Stabilire l’obiettivo preciso o l’obiettivo che si desidera che il modello di linguaggio raggiunga. Qualsiasi compito di NLP, tra cui il completamento del testo, la traduzione e il riassunto, può essere coinvolto.
Identificare gli input e gli output
Definire chiaramente gli input richiesti dal modello di linguaggio e gli output desiderati che ci si aspetta dal sistema.
Creare prompt informativi
Creare prompt che comunicano chiaramente il comportamento atteso al modello. Queste domande dovrebbero essere chiare, brevi e appropriate per lo scopo dato. Trovare i migliori prompt può richiedere tentativi ed errori e revisioni.
Iterare e valutare
Mettere alla prova i prompt creati alimentandoli nel modello di linguaggio e valutando i risultati. Rivedere i risultati, cercare difetti e modificare le istruzioni per migliorare le prestazioni.
Calibrazione e fine-tuning
Tenere conto dei risultati della valutazione durante la calibrazione e il fine-tuning dei prompt. Questa procedura comporta apportare piccole modifiche per ottenere il comportamento del modello richiesto, assicurando che si allinei con il compito e i requisiti previsti.
Economia
OnlyFans sotto indagine Ofcom per mancate verifiche dell’età
Tempo di lettura: < 1 minuto. OnlyFans indagata da Ofcom UK per fallimenti nella verifica dell’età, mettendo in luce problemi di sicurezza online per minori.
OnlyFans, la nota piattaforma di contenuti per adulti, è al centro di un’indagine da parte del Garante britannico Ofcom per non aver impedito l’accesso ai minori ai materiali pornografici. L’indagine mira a valutare l’efficacia delle misure di verifica dell’età implementate dall’azienda.
Dettagli dell’indagine
Ofcom sospetta che la Fenix International Limited, società madre di OnlyFans, non abbia attuato misure di verifica dell’età sufficientemente rigorose. Inoltre, il regolatore sta indagando sulla possibilità che OnlyFans abbia fornito informazioni incomplete o inesatte in risposta a due richieste di informazioni nel giugno 2022 e giugno 2023. Queste richieste erano parte di un report pianificato su come le piattaforme di condivisione video proteggessero i minori da materiali inappropriati.
Risposta di OnlyFans
Un portavoce di OnlyFans ha dichiarato che, oltre a richiedere ai propri utenti di fornire nome e dettagli della carta di pagamento, la piattaforma utilizza un fornitore di servizi di verifica dell’età approvato dal governo, Yoti. Tuttavia, un problema di configurazione del software con Yoti ha generato un errore di reportistica, indicando una soglia di età errata di 23 anni, invece del limite di 20 anni impostato dall’azienda, pur rimanendo sempre sopra l’età legale di 18 anni. OnlyFans ha scoperto l’errore di reportistica e ha prontamente corretto il rapporto inviato a Ofcom.
Implicazioni e Regolamentazioni
L’indagine di Ofcom è condotta sotto le normative esistenti del Communications Act 2003, emendato nel 2020, che richiede alle piattaforme di condivisione video (VSP) con sede nel Regno Unito di adottare misure appropriate per prevenire l’accesso dei minori di 18 anni a materiale pornografico. Questa situazione solleva questioni significative riguardo la responsabilità delle piattaforme online nel proteggere i giovani utenti e nel rispettare le normative vigenti.
Economia
Google: altri licenziamenti nonostante ricavi Record
Tempo di lettura: 2 minuti. Nonostante i ricavi record, Google ha licenziato ingegneri in diversi team di sviluppo, compresi quelli di Python, Flutter e Dart
Nonostante un aumento sostanziale del profitto netto anno su anno, Google ha avviato un nuovo ciclo di licenziamenti che colpisce gli ingegneri di diversi team di sviluppo, incluso il team Python e un numero non specificato di ingegneri dei progetti Flutter e Dart.
Dettagli dei Licenziamenti
Secondo un rapporto di The Register, il team Python risulta essere tra i più colpiti, insieme a numerosi ingegneri coinvolti nei progetti Flutter e Dart. Queste decisioni arrivano in un momento in cui Google, parte di Alphabet, ha segnalato un salto del 15% nei ricavi anno su anno, raggiungendo i 80,5 miliardi di dollari nel trimestre più recente. Il CEO Sundar Pichai ha attribuito molti dei successi dell’azienda ai progressi nell’intelligenza artificiale generativa.
Reazioni e implicazioni
Un utente Reddit, che si presenta come Kevin Moore, un Product Manager di Google, ha commentato: “I licenziamenti sono stati decisi ALMENO un paio di livelli sopra il nostro team e hanno colpito MOLTI team”. Ha aggiunto che “molte persone valide hanno ricevuto brutte notizie e molti ottimi progetti hanno perso persone”. La situazione solleva dubbi sul futuro di Flutter, un toolkit UI open-source che stava facendo progressi nel consentire agli sviluppatori di creare app cross-platform.
Contesto e Prospettive Future
Pur essendo una notizia sgradita per i diretti interessati, i licenziamenti erano probabilmente in preparazione da settimane. Pichai aveva già accennato a ulteriori riduzioni del personale quando l’azienda aveva tagliato circa 1.000 posti di lavoro a gennaio 2024. Da allora, sono seguiti altri licenziamenti su scala più ridotta.
Commento Ufficiale di Google
Parlando con The Register, un portavoce di Google ha affermato che l’azienda sta “investendo responsabilmente nelle sue massime priorità e nelle significative opportunità future”. Per posizionarsi al meglio di fronte a queste opportunità, “nella seconda metà del 2023 e all’inizio del 2024, numerosi team hanno apportato modifiche per diventare più efficienti e lavorare meglio, eliminare strati e allineare le risorse alle loro principali priorità di prodotto”.
I recenti licenziamenti di Google mettono in luce le sfide che anche le grandi aziende tecnologiche devono affrontare nel bilanciare crescita e efficienza. Nonostante i ricavi record, Google continua a ristrutturare le sue operazioni per rimanere competitiva e innovativa nell’industria in rapida evoluzione.
Economia
Apple, Regno Unito vuole più sicurezza informatica e l’Europa indica iPadOS Gatekeeper
Tempo di lettura: 2 minuti. Apple, nuove sfide normative con l’introduzione del PSTI Act nel Regno Unito e la designazione di iPadOS come servizio Gatekeeper
Apple si trova ad affrontare nuove sfide normative sia nel Regno Unito che in Europa, con l’introduzione di leggi rigorose sulla sicurezza informatica nel Regno Unito e l’applicazione delle regole del Digital Markets Act (DMA) dell’UE per iPadOS.
Nuova legge sulla Cybersecurity nel Regno Unito
Regno Unito ha introdotto il Product Security and Telecommunications Infrastructure (PSTI) Act, che impone ai produttori di dispositivi intelligenti come Apple di rafforzare le protezioni. Questa legge mira a colmare le lacune nelle misure di sicurezza attuali, abolendo le password di default, stabilendo un protocollo chiaro per la segnalazione delle vulnerabilità di sicurezza e fornendo informazioni dettagliate ai consumatori sulla durata del supporto del prodotto e degli aggiornamenti software. Per Apple, ciò comporterà una revisione di come i suoi prodotti sono conformi a questi standard rafforzati, con pesanti sanzioni previste per la non conformità.
Regolamentazione dell’UE su iPadOS
Parallelamente, la Commissione Europea ha classificato iPadOS come un servizio Gatekeeper sotto il Digital Markets Act, a seguito di un’indagine di quasi otto mesi sulla posizione di mercato del sistema operativo. Con questa designazione, iPadOS dovrà aderire a un’ampia gamma di regole, che permetteranno agli utenti europei di scaricare app al di fuori dell’Apple App Store, disinstallare app preinstallate e selezionare servizi predefiniti come browser da schermate di scelta. Apple rischia multe fino al 10% del suo fatturato globale, o fino al 20% in caso di infrazioni ripetute, se non rispetta le regole del DMA.
Implicazioni e Reazioni
Queste normative rappresentano significative sfide per Apple, che deve navigare attraverso complessi requisiti regolamentari in due importanti mercati. La necessità di adeguarsi rapidamente alle nuove leggi evidenzia l’importanza crescente di una gestione proattiva della conformità normativa nelle strategie aziendali globali di Apple. Inoltre, queste regolamentazioni possono avere un impatto sul modo in cui Apple progetta e vende i suoi dispositivi a livello globale, nonché influenzare le pratiche di altre aziende tecnologiche.
Con le nuove regolamentazioni nel Regno Unito ed in Europa, Apple è chiamata a adeguare significativamente alcune delle sue pratiche e politiche. Questi sviluppi normativi non solo modellano il paesaggio operativo di Apple, ma stabiliscono anche un precedente importante per la regolamentazione del settore tecnologico a livello globale.
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