Come diventare Prompt Engineer: guida completa

L'AI generativa ha cambiato il modo in cui interagiamo con e pensiamo all'intelligenza artificiale. Con le AI conversazionali come ChatGPT e Claude di Anthropic, ti basta digitare pochi prompt nello strumento e di solito il modello risponde esattamente con le informazioni che hai richiesto. Ora, la domanda è: chi sono i professionisti che creano questi straordinari modelli di AI?

ML engineer, AI engineer, data scientist e, ovviamente, prompt engineer sono costantemente al lavoro per ricercare e portare sul tavolo incredibili capacità dell'AI. Quindi, iniziare una carriera come prompt engineer potrebbe essere la prossima grande opportunità, proprio come lo era diventare sviluppatore software nei primi anni 2000.

Che tu sia già un professionista dei dati o che l'AI sia la tua passione, questa guida fa per te. In questo articolo, ti daremo istruzioni passo passo su come diventare prompt engineer. Iniziamo!

Cosa fa un Prompt Engineer?

Oggi chiunque, anche senza competenze tecniche, può andare su ChatGPT e chiedere ciò che desidera. Allora perché servono i prompt engineer? Perché sanno come “chiedere” al modello di AI di generare risultati accurati. Formulano le domande giuste e creano prompt mirati per far sì che il modello produca i migliori risultati.

Immagina di aver bisogno di codice Python per sviluppare una pagina di login: potresti chiedere a GPT qualcosa come: “Scrivi un codice Python per creare una pagina di login”, mentre chi conosce il prompting lo formulerebbe così: “Agisci come uno sviluppatore Python e mostra a uno sviluppatore junior come creare una pagina di login che abbia campi di input per username e password, insieme a un pulsante di accesso.” Questa è l’essenza della disciplina, e puoi approfondirla nel nostro corso Understanding Prompt Engineering.

I prompt engineer si occupano anche di aspetti molto tecnici nella gestione dei modelli linguistici di grandi dimensioni. Testano e ottimizzano i modelli di AI usando i prompt. Il processo prevede il monitoraggio del comportamento del modello analizzando le risposte a vari prompt. Poi cercano schemi e bias, eseguono test A/B sui dati di output e perfezionano i prompt per aggirare le limitazioni. Allo stesso modo, devono comprendere i limiti e i punti di forza del modello e migliorare i prompt in modo iterativo in base alle risposte.

In generale, i prompt engineer sono figure chiave nell’ottimizzare l’intero processo di generazione dei prompt per applicazioni personalizzate.

Responsabilità del prompt engineer

Ecco un riepilogo di ciò che fa un prompt engineer nel lavoro quotidiano: 

• Progettare prompt efficaci: Sviluppare prompt precisi e adatti al contesto per ottenere le risposte desiderate dai modelli di AI.
• Testare il comportamento dell’AI: Analizzare come i modelli rispondono a diversi prompt, identificando schemi, bias o incoerenze negli output generati.
• Rifinire e ottimizzare i prompt: Migliorare continuamente i prompt tramite test iterativi per aumentare accuratezza e affidabilità delle risposte.
• Eseguire test A/B: Confrontare l’efficacia di diversi prompt e perfezionarli in base al feedback degli utenti e alle metriche di performance.
• Documentare i framework di prompt: Creare librerie di prompt riutilizzabili e ottimizzati per casi d’uso o settori specifici.
• Collaborare con gli stakeholder: Lavorare con sviluppatori, team di prodotto e clienti per allineare gli output generati dall’AI agli obiettivi di business o di progetto.
• Effettuare il fine-tuning dei modelli di AI: Regolare modelli pre-addestrati per migliorarne il comportamento in applicazioni specifiche, usando prompt mirati durante il processo di training.
• Garantire un uso etico dell’AI: Identificare e mitigare bias nei prompt e negli output per assicurare equità, inclusività e rispetto delle linee guida etiche.
• Formare e sensibilizzare gli utenti: Aiutare utenti finali e team a comprendere le best practice per interagire efficacemente con i modelli di AI.

Tabella: Confronto tra ruoli chiave nell’AI

Come diventare Prompt Engineer

Diventare prompt engineer è una scelta intelligente, soprattutto perché la Gen AI è una delle tecnologie in più rapida crescita, con una crescita significativa prevista per i prossimi dieci anni e un valore atteso del settore pari a 356,10 miliardi di dollari entro il 2030. Ecco un approfondimento su come diventare prompt engineer.

Impara le basi

1. Padroneggia Python

I prompt engineer hanno bisogno di una solida comprensione della programmazione in Python. Saper programmare in Python ti permette di imparare l’NLP e i modelli di deep learning più rapidamente.

Come prompt engineer, potresti non costruire un intero modello linguistico da zero. Ma alcune posizioni ben retribuite nel prompt engineering si aspettano che tu analizzi i dati generati dai modelli linguistici e ne ricavi insight per migliorare il modello. E quando si tratta di gestire i dati, Python spicca.

Segui questi passaggi per imparare Python per il prompt engineering:

• Impara la sintassi
• Esplora le librerie NumPy, Pandas, Matplotlib e Scikit-learn
• Fai pratica con NLTK, spaCy, TextBlob e altre librerie di linguaggio naturale
• Allena l’analisi dei dati
• Impara i modelli di machine learning
• Esercitati con il coding in Python

2. Comprendi le basi dell’AI

Inizia il tuo percorso professionale familiarizzando con la tecnologia che andrai a sfruttare. In questo caso, dovresti prima capire cos’è l’AI e poi esplorarne i sottoinsiemi. L’idea di base dell’intelligenza artificiale è affascinante: far sì che le macchine si comportino in modo intelligente e simile agli esseri umani per svolgere compiti specifici.

Machine learning, elaborazione del linguaggio naturale, data science, deep learning e molti altri campi fanno parte di questa grande area dell’AI. Dapprima, ottieni una panoramica di ciascuna di queste tecnologie e capisci come si differenziano tra loro.

Consulta le risorse qui sotto per imparare le basi dell’AI:

• AI Fundamentals Skill Track: qui imparerai le basi dell’AI, gli LLM come ChatGPT, i concetti di Gen AI e una panoramica del Machine Learning.
• Understanding Artificial Intelligence Course: tratta l’AI nella vita quotidiana, al lavoro, nelle organizzazioni che integrano l’AI e i modelli generativi.

I large language model hanno un forte legame con il deep learning e l’NLP. Anche se non tutti i prompt engineer costruiscono un modello di AI da zero, ci si aspetta che abbiano solide competenze di NLP e deep learning per comprendere il modello linguistico a cui rivolgono i prompt.

3. Studia l’NLP

L’elaborazione del linguaggio naturale è uno dei temi più caldi dell’AI al momento. Permette ai computer di leggere e interpretare le lingue umane. E, soprattutto, consente alle macchine di generare risposte in linguaggio naturale simili a quelle umane.

Inoltre, l’NLP ti aiuta a progettare prompt mirati che possono indirizzare un modello di AI a generare output precisi. Quindi, come prompt engineer, l’NLP è qualcosa che dovresti padroneggiare. Esplora librerie come NLTK, spaCy e Transformers per prepararti a gestire i dati testuali.

Ti conviene iniziare padroneggiando l’elaborazione testuale di base e poi approfondire tecniche come tokenizzazione, analisi del sentiment e sintesi del testo.

Ecco alcuni tra i migliori articoli e corsi sull’NLP:

• What is Natural Language Processing?
• Introduction to Natural Language Processing in Python
• Natural Language Processing Skill Track

4. Padroneggia il deep learning e i modelli Transformer

Nel percorso per diventare prompt engineer, incontrerai spesso large language model come GPT, Gemini, LLaMA 3 e altri. Questi LLM non sono altro che modelli di deep learning su larga scala progettati per comprendere e generare linguaggio naturale. Per gestirli in modo efficace, ti serve una solida padronanza dei concetti di deep learning.

ChatGPT, per esempio, è alimentato da oltre 175 miliardi di “neuroni”. Per capire cosa sono e come vengono “nutriti”, dovresti prima conoscere l’idea delle reti neurali, lo scheletro di molti algoritmi di deep learning.

Successivamente, potresti sapere che la “T” in GPT sta per “Transformer”. I popolari large language model, incluso ChatGPT, si basano sull’architettura Transformer.

Le architetture Transformer usano quello che è noto come “meccanismo di attenzione”, una tecnica per migliorare l’accuratezza concentrandosi solo sulle parti rilevanti dei dati in input. Studiare queste architetture ti aiuterà a creare prompt efficaci.

Sviluppa competenze pratiche per diventare Prompt Engineer

Anche se non serve necessariamente una laurea per entrare nel prompt engineering, dovresti avere esperienza pratica in alcune competenze tecniche. Vediamo i linguaggi e le tecniche in cui eccellere.

5. Pratica con i modelli pre-addestrati

I prompt engineer trascorrono una parte considerevole del tempo lavorando con modelli pre-addestrati. Nel caso non lo sapessi, i modelli pre-addestrati sono modelli di base di AI addestrati in modo estensivo su grandi quantità di dati. È il primissimo passo per costruire un qualsiasi large language model.

Se vuoi davvero padroneggiare il prompt engineering, familiarizza con i modelli pre-addestrati esistenti come GPT-4, Llama 3, Claude 3 e altri. Inserisci prompt diversi e studia come reagiscono. Comprendi le loro capacità di generazione del testo e individua le limitazioni.

Inoltre, comprendi i parametri su cui questi modelli sono addestrati. A volte dovrai regolare gli iperparametri per ottenere risultati specifici.

6. Fine-tuning per applicazioni personalizzate

Solo poche aziende possono permettersi di addestrare LLM da zero. Ecco perché le altre ti coinvolgono come prompt engineer, affidandoti il compito di effettuare il fine-tuning dei modelli pre-addestrati per le loro applicazioni su misura.

Per esempio, un modello pre-addestrato potrebbe non essere in grado di generare un file HTML secondo le tue esigenze di design. Ma puoi fare fine-tuning su dataset specifici per UI e HTML per ottenere gli output desiderati.

In generale, un prompt engineer dovrebbe essere in grado di effettuare il fine-tuning di qualsiasi modello pre-addestrato per compiti specifici. Questo si fa alimentando i modelli con dataset piccoli e mirati.

Preprocessing dei dati, regolazione degli iperparametri e transfer learning sono competenze indispensabili per eseguire il fine-tuning di un modello pre-addestrato in autonomia.

Ricorda, la profondità di queste competenze tecniche varia in base ai requisiti della posizione per cui ti candidi.

Di solito, per ruoli entry-level bastano i concetti di NLP e la capacità di ideare prompt efficaci per iniziare. Tuttavia, una posizione senior o molto ben retribuita può richiedere esperienza pratica più approfondita con librerie NLP, algoritmi di deep learning e tecniche avanzate di prompting.

Ecco alcune guide complete per aiutarti a imparare il fine-tuning:

• An Introductory Guide to Fine-Tuning LLMs
• Fine-tuning GPT-3 Using the OpenAI API and Python
• Fine-tuning LLaMA 2: A Step-by-Step Guide to Customizing the Large Language Model
• How to Fine Tune GPT 3.5: Unlocking AI's Full Potential
• FLAN-T5 Tutorial: Guide and Fine-Tuning

Tecniche di Prompt Engineering

Esplora diverse tecniche di prompting e impara a essere creativo nella scrittura. Vediamo come puoi migliorare nella creazione dei prompt.

7. Padroneggia l’arte del Prompt

I modelli linguistici producono risultati in base agli input che fornisci. Se riesci a spiegare a un modello di AI esattamente ciò che vuoi e a regolarlo per ottenere gli output desiderati, ecco fatto: puoi definirti prompt engineer.

Scrivere prompt chiari e migliorare quelli esistenti sono due dei compiti principali dei prompt engineer. Devono formulare domande e frasi che indirizzino il modello verso risposte pertinenti.

Per farlo, devi saper scrivere bene; un consiglio per scrivere prompt migliori è includere contesto e istruzioni. Tuttavia, per diventare un vero maestro del prompt engineering, dovrai imparare alcune tecniche avanzate, come vedremo nella sezione successiva.

8. Tecniche avanzate di prompting

Ti abbiamo già suggerito di sperimentare con modelli pre-addestrati, e vale la pena ribadirlo. Usa DALL·E, GPT-2, GPT-3 o BERT per esercitarti con diverse tecniche di prompting e osservare come si comportano.

Esistono varie strategie di prompting come lo zero-shot, one-shot, prompting iterativo e molte altre. Puoi impararle e metterle in pratica per diventare un prompt engineer d’eccellenza.

Per non perderti nulla, scopri LangChain. Abbiamo una guida completa su LangChain per prompt engineer, ma in breve LangChain è un framework per massimizzare accuratezza e rilevanza degli output del modello.

Crescita professionale e applicazioni reali

Avere una laurea in informatica o in un campo ingegneristico correlato è un vantaggio, ma non è l’unica strada. Puoi diventare prompt engineer senza laurea completando corsi di certificazione, lavorando su progetti reali e continuando a formarti. Vediamo ciascun passaggio per costruire la tua carriera nel prompt engineering.

9. Progetti reali e costruzione del portfolio

Con un’idea chiara della tecnologia AI e delle competenze sopra, puoi iniziare ad applicare le tue nuove conoscenze a progetti reali. Che tu sia un professionista o uno studente universitario, offriti come volontario per progetti che richiedono prompt engineering.

Ecco alcuni ottimi progetti di AI da cui puoi partire:

• 7 AI Projects for All Levels
• 5 Projects You Can Build with Generative AI Models
• 7 NLP Projects for All Levels

Se il tuo progetto usa un modello pre-addestrato, acquisisci una comprensione tecnica di come è costruito e come si comporta. Prova modi diversi di chiedere al modello di fare le cose e osserva le risposte. Usa le tecniche avanzate di prompting che hai imparato per attivare il modello. Così trasformerai la teoria in competenze pratiche.

Man mano, puoi partecipare a competizioni su AI conversazionale e LLM su piattaforme come Kaggle per confrontarti con i tuoi pari. Ricorda, tutto ciò che fai in questo passaggio può entrare nel tuo portfolio, rafforzando ulteriormente il tuo profilo.

Avere un portfolio professionale è fondamentale in ogni fase della carriera. Datacamp offre un builder di portfolio con modifica semplice e bellissimi template predefiniti. Sfrutta questo builder di portfolio gratuito per mostrare competenze, esperienze, progetti e interessi in modo attraente.

10. Continua a imparare e partecipa alla community AI

Segui corsi online: recentemente sono stati aggiunti molti corsi di prompt engineering. I corsi di certificazione non solo ti aiutano ad acquisire competenze, ma aggiungono anche evidenze al tuo profilo che dimostrano che hai davvero imparato la tecnologia.

È fondamentale restare aggiornato sulle ultime tendenze, soprattutto in tecnologie in pieno boom come Sora di OpenAI. Il modo migliore per restare al passo è coinvolgersi nella community giusta. Per questo, segui i principali ricercatori e sviluppatori di prompt engineering su siti come LinkedIn, Medium e Twitter.

Conclusione

Ora è il momento giusto per iniziare con la Gen AI. Le aziende tech stanno cercando prompt engineer più che mai per implementare l’AI conversazionale nei loro business.

Il percorso per diventare prompt engineer è sia gratificante che stimolante. Chiunque può diventarlo con la giusta combinazione di competenze tecniche e non tecniche menzionate in questo articolo.

Se fai sul serio con la tua carriera nel prompt engineering, esplora i seguenti corsi di Datacamp:

• Understanding Prompt Engineering
• Introduction to ChatGPT
• Large Language Models Concepts
• ChatGPT Prompt Engineering for Developers