Usare i prompt per ottenere i completamenti dai modelli
Dopo aver distribuito il modello, è possibile testare il modo in cui completa i prompt. Un prompt è la parte di testo di una richiesta inviata all'endpoint dei completamenti del modello distribuito. Le risposte sono dette completamenti e possono essere in forma di testo, codice o altri formati.
Tipi di richieste
I prompt possono essere raggruppati in tipi di richieste in base all'attività.
| Tipo di attività | Esempio di prompt | Esempio di completamento |
|---|---|---|
| Classificare il contenuto | Tweet: Mi è piaciuto il viaggio. Valutazione: |
Positivi |
| Generare nuovo contenuto | Elenca i modi di viaggiare | 1. Bicicletta 2. Auto ... |
| Tenere una conversazione | Un assistente di intelligenza artificiale amichevole | Vedere gli esempi |
| Trasformare (traduzione e conversione di simboli) | In inglese: Buongiorno Francese: |
bonjour |
| Riepilogare il contenuto | Fornisci un riassunto del contenuto {text} |
Il contenuto descrive i metodi di Machine Learning. |
| Riprendere da dove si è lasciato | Un modo per coltivare i pomodori | è quello di piantare i semi. |
| Dare risposte concrete | Quante lune ha la Terra? | Uno |
Qualità dei completamenti
Diversi fattori influiscono sulla qualità dei completamenti che si otterranno da una soluzione di intelligenza artificiale generativa.
- Il modo in cui viene progettato un prompt. Altre informazioni sulla progettazione dei prompt sono disponibili qui.
- I parametri del modello (trattati successivamente)
- I dati su cui viene eseguito il training del modello, che possono essere adattati tramite l'ottimizzazione del modello con la personalizzazione
È possibile avere un maggiore controllo sui completamenti restituiti eseguendo il training di un modello personalizzato rispetto alla progettazione dei prompt e alla regolazione dei parametri.
Effettuare chiamate
È possibile iniziare a effettuare chiamate al modello distribuito tramite l'API REST, Python, C# o da Studio. Se il modello distribuito ha una base GPT-3.5 o GPT-4, usare la documentazione sui completamenti della chat, che include endpoint di richiesta e variabili diversi rispetto ad altri modelli di base.