Abbiamo ancora bisogno del Prompt Engineering?

Sin dal famigerato novembre 2022, il Prompt Engineering è considerato una delle migliori strategie per ottenere il massimo dall'intelligenza artificiale. Ma con l’avvento dei modelli di ragionamento, da o1 a DeepSeek-R1 al recentissimo o3-mini, questa tecnica è stata rivalutata. È ancora necessario il Prompt Engineering? Quali tecniche funzionano davvero? E in quali casi dovremmo preferire un modello di ragionamento ad uno normale? 

Questo articolo esamina le ultime ricerche per capire come ottimizzare i prompt e ottenere il massimo dagli ultimi modelli AI.

Le informazioni presentate si basano sui report pubblicati su PromptHub, una piattaforma specializzata nell’analisi e nell’ottimizzazione dei prompt per modelli di linguaggio avanzati.

Prompt Engineering: cosa cambia con i modelli di ragionamento?

I modelli di ragionamento sono progettati per gestire compiti complessi senza bisogno di istruzioni dettagliate. Rispetto ai modelli tradizionali, si distinguono per:

• Capacità di ragionamento autonomo: Elaborano risposte più articolate senza necessità di Chain-of-Thought espliciti (un prompt che spinge il modello a "ragionare" e spiegare i passaggi logici prima di rispondere).
• Minore dipendenza da Few-Shot Prompting: Una delle tecniche più diffuse di prompt engineering è il Few-Shot-Prompting, che consiste nell'includere nel prompt alcuni esempi per guidare la risposta del modello. Le ultime ricerche dimostrano che l’aggiunta di esempi può addirittura ridurre le prestazioni di modelli di ragionamento come o1.
• Migliore gestione di problemi complessi: Se un compito richiede più passaggi di ragionamento, modelli come o1-preview superano GPT-4o. Secondo i dati riportati da PromptHub, per compiti che richiedono più di cinque passaggi di ragionamento, i modelli come o1-preview superano i modelli tradizionali con un margine di 16,67% in accuratezza.

Strategie di Prompt Engineering: cosa funziona e cosa no

✅ Zero-Shot Prompting: il metodo più efficace

Secondo le ultime ricerche pubblicate su PromptHub, i modelli di ragionamento spesso ottengono risultati migliori con zero-shot prompting, ossia un semplice prompt senza esempi. Ad esempio:

• Nella traduzione di codice (da un linguaggio di programmazione a un altro), o1-preview ha superato GPT-4o anche senza CoT.
• Per la programmazione, i prompt più semplici hanno prodotto risultati migliori rispetto a quelli strutturati.

👉 Consiglio: Quando usi modelli avanzati, prova prima un prompt essenziale per vedere se il ragionamento integrato è sufficiente.

🚫 Few-Shot Prompting: utile o dannoso?

Alcuni studi hanno dimostrato che il Few-Shot Prompting può peggiorare le prestazioni dei modelli di ragionamento. Ad esempio, o1-mini ha mostrato un calo significativo di accuratezza quando riceveva più di due esempi.

👉 Consiglio: Se stai usando un modello di ragionamento, limita il numero di esempi o sperimenta con il formato del prompt.

✅ Chain-of-Thought: serve ancora?

Il CoT (un prompt che indica al modello di fare un ragionamento prima di dare una risposta) può migliorare le risposte di modelli come GPT-4o, ma è meno efficace per i modelli di ragionamento, che tendono a generare autonomamente sequenze logiche.

Secondo PromptHub, il CoT migliora le prestazioni di GPT-4o nella programmazione, ma riduce l’accuratezza di o1-mini nel 36,3% dei casi.

👉 Consiglio: Usa il CoT solo se noti che il modello fornisce risposte incomplete o imprecise.

🚫 Ensembling: costoso e poco utile

L’Ensembling, ovvero la combinazione di più risposte generate da modelli diversi, ha dimostrato miglioramenti minimi rispetto a un singolo prompt ben ottimizzato. Inoltre, richiede maggiori costi computazionali.

👉 Consiglio: Se il tempo gioca a tuo sfavore, punta su un prompt ben strutturato piuttosto che su molteplici esecuzioni.

Quando scegliere un modello di ragionamento rispetto a uno tradizionale?

Non tutti i compiti richiedono modelli avanzati. Le ricerche suggeriscono che:

• Per compiti a bassa complessità (es. generazione di testo semplice), modelli classici come GPT-4o o Claude 3.5 sono sufficienti.
• Per problemi con più di 5 passaggi logici, i modelli di ragionamento sono più efficaci.
• Se il formato di output è rigido (es. codice, SQL), GPT-4o è spesso la scelta migliore per evitare errori di formattazione.

Secondo un’analisi di PromptHub, o1-mini supera GPT-4o nei task complessi con un miglioramento medio del 16,67% quando la risposta contiene almeno 5 passaggi di ragionamento.

Il Prompt Engineering è ancora utile?

Sì, ma va adattato ai nuovi modelli. Il Zero-shot prompting è spesso la soluzione migliore, mentre tecniche come Few-shot e CoT sono sempre meno necessarie con i modelli di ragionamento. Se usati correttamente, questi modelli possono offrire prestazioni superiori con input essenziali, riducendo la necessità di prompt complessi. Si noti che, tuttavia, le tecniche di prompting sono numerose e ne esistono di più avanzate (per esempio, in questo articolo parliamo del Multi-Expert Prompting).

Per approfondire ulteriormente, consulta l'archivio di PromptHub.