Quali sono alcune tecniche avanzate per l'ingegneria rapida nelle attività di codifica

1. Comprensione dell'interpretazione del modello delle query relative alla codifica: ciò implica avere una profonda comprensione dei concetti di programmazione ed essere in grado di articolarli in modo che il modello possa elaborarli in modo efficace. L'obiettivo è creare suggerimenti che si allineino con le rappresentazioni interne del modello e i meccanismi di attenzione.[1]

2. Concatenamento di prompt e prompt a più turni: scomposizione di un'attività di codifica complessa in una sequenza di prompt, in cui l'output di un prompt viene utilizzato come input per quello successivo. Ciò consente al modello di affrontare il compito passo dopo passo.[2][3]

3. Suggerimento della catena di pensiero (CoT): fornire al modello esempi di ragionamento passo passo per risolvere un problema, guidandolo a generare la propria catena di ragionamento.[4][5] È stato dimostrato che ciò migliora significativamente le prestazioni in compiti di ragionamento complessi.

4. Prompt di autocoerenza: un'estensione di CoT in cui vengono campionati più percorsi di ragionamento e viene selezionata la risposta più autocoerente. Ciò è utile per problemi aperti con più soluzioni valide.[4]

5. Automatic Prompt Engineering (APE): una tecnica che tratta il prompt stesso come il "programma" da ottimizzare, utilizzando modelli linguistici per generare e cercare tra i prompt candidati per trovare quello più efficace per una determinata attività. [5]

6. Fornire contesto ed esempi pertinenti: includere informazioni specifiche del dominio, linee guida sullo stile di codifica ed esempi di input-output nel prompt può aiutare a indirizzare il modello verso una generazione di codice più accurata e pertinente.[1][3]

La chiave è sperimentare in modo iterativo la progettazione, il test e il perfezionamento dei prompt per trovare i prompt più efficaci per le attività di codifica e il modello linguistico specifici. Un'attenta ingegneria tempestiva può migliorare significativamente le capacità di modelli linguistici di grandi dimensioni per l'assistenza alla codifica.

[1] Prompt Engineering per attività di codifica - Verso la scienza dei dati[2] Tecniche avanzate di ingegneria rapida - Mercity AI[3] Prompt Engineering nel 2024: tecniche, usi e avanzate... - Acorn[4] Advanced Prompt Engineering: cosa comporta? - DataScientest.com[5] prompts-advanced-usage.md - GitHub