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Progetto #1: Sviluppo e Valutazione di Prompt per la Generazione di Testo

Obiettivo del Progetto

Dimostrare la comprensione e l'applicazione pratica di principi e pratiche standard di prompt engineering, creando e ottimizzando uno o più prompt che generino output coerenti, pertinenti e qualitativamente elevati utilizzando almeno due modelli di linguaggio differenti (es. ChatGPT e Gemini). Gli studenti dovranno anche analizzare le risposte generate per confrontarne la qualità.


Struttura del Progetto

1. Introduzione e Obiettivi

Scrivi un breve documento in cui spieghi:

  • Gli obiettivi del progetto.
  • L'importanza della prompt engineering per ottenere risposte di qualità.
  • Una panoramica delle differenze attese tra i modelli scelti (es. ChatGPT e Gemini).

2. Sviluppo dei Prompt

Crea almeno due prompt distinti per un compito specifico (obiettivo del progetto). I compiti possono riguardare, a scelta dello studente, aree come:

  • Scrittura creativa: generazione di un racconto breve con vincoli specifici.
  • Risposta a domande tecniche: spiegazione di un concetto complesso in termini semplici.
  • Creazione di un piano strutturato: come progettare una campagna di marketing o un piano di studio.
  • Conversazioni simulate: come rispondere in modo empatico o convincente in una situazione ipotetica.

Quindi, ad esempio, si può creare un prompt di scrittura creativa e l'altro di risposta di domande tecniche. 

Per ogni prompt:

  • Descrivi il compito che il prompt intende svolgere.
  • Spiega come il prompt incorpora i principi fondamentali della prompt engineering:
    • Chiarezza e contesto.
    • Struttura e richieste specifiche.
    • Test iterativo per ottimizzare l’output.
  • Spiega le pratiche standard adottate nel prompt.
  • Scrivi il testo esatto del prompt.

3. Generazione degli Output

  • Esegui i prompt sviluppati con i modelli scelti (es. ChatGPT e Gemini). Esegui lo stesso prompt su tutti i modelli scelti, così da poter confrontare il risultato.
  • Fornisci screenshot o trascrizioni delle risposte generate dai modelli.

4. Analisi Comparativa

Confronta i risultati ottenuti dai due modelli. Per ciascun output:

  • Valuta la qualità in base a criteri quali:
    • Pertinenza rispetto alla richiesta.
    • Accuratezza delle informazioni.
    • Completezza delle risposte.
    • Chiarezza e stile della risposta.
  • Spiega le differenze osservate tra i modelli e come potrebbero dipendere:
    • Dalla formulazione del prompt.
    • Dalle caratteristiche intrinseche dei modelli.

5. Iterazione e Ottimizzazione

  • Migliora uno dei prompt sulla base delle osservazioni raccolte (seleziona e applica in modo opportuno le pratiche standard).
  • Rigenera gli output con i modelli.
  • Documenta i miglioramenti ottenuti, spiegando le modifiche apportate.

6. Conclusioni

Scrivi un breve rapporto finale che includa:

  • Una sintesi delle lezioni apprese sull'importanza della prompt engineering.
  • I punti di forza e debolezza osservati nei modelli utilizzati.
  • Riflessi personali sull'esperienza e sulle competenze sviluppate.

Valutazione

Il progetto sarà valutato in base a:

  1. Completezza (20%): Ogni sezione è presente e ben sviluppata.
  2. Qualità dei prompt (30%): I prompt sono chiari, specifici e ben strutturati.
  3. Analisi critica (20%): Le osservazioni sui risultati sono dettagliate e ben argomentate.
  4. Ottimizzazione (20%): L'evoluzione dei prompt dimostra comprensione e capacità di miglioramento.
  5. Presentazione (10%): Ordine, coerenza e qualità visiva della documentazione.

Output Finale

Gli studenti consegneranno:

  • Un documento scritto (PDF) contenente:
    • Tutte le sezioni sopra descritte.
    • Risposte generate dai modelli.
  • File di testo o codice con i prompt utilizzati.

Nota

Durante l’esame, il docente potrà verificare:

  • L’aderenza ai principi e pratiche della prompt engineering.
  • La capacità dello studente di analizzare criticamente i risultati.
  • La capacità di migliorare i prompt e adattarli ai contesti.
Ultime modifiche: mercoledì, 29 gennaio 2025, 11:20