Best practice sui prompt per i modelli di comprensione di Amazon Nova
La progettazione dei prompt si riferisce alla pratica di ottimizzare l’input testuale in un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) per migliorare l’output e ricevere le risposte desiderate. I prompt consentono a un LLM di svolgere un’ampia varietà di attività tra cui classificazione, risposta a domande, generazione di codice, scrittura creativa e altro ancora. La qualità dei prompt forniti a un LLM può influire sulla qualità delle risposte del modello. Questa sezione fornisce le informazioni necessarie per iniziare a progettare i prompt. Include anche strumenti per aiutarti a trovare il miglior formato di prompt possibile per il tuo caso d’uso quando utilizzi un LLM su Amazon Bedrock.
L’efficacia dei prompt dipende dalla qualità delle informazioni fornite e dalla realizzazione del prompt stesso. I prompt possono comprendere istruzioni, domande, dettagli contestuali, input ed esempi per guidare efficacemente il modello e migliorare la qualità dei risultati. Questo documento descrive strategie e tattiche per ottimizzare le prestazioni della famiglia di modelli di Amazon Nova. I metodi qui presentati possono essere utilizzati in varie combinazioni per aumentarne l’efficacia. Incoraggiamo gli utenti a sperimentare questi metodi per identificare gli approcci più adatti alle loro esigenze specifiche.
Prima di iniziare la progettazione dei prompt, ti consigliamo di disporre dei seguenti elementi, in modo da poter sviluppare in modo iterativo il prompt più ottimale per il tuo caso d’uso:
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Definisci il tuo caso d’uso: definisci il caso d’uso che desideri realizzare su 4 dimensioni
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Qual è l’attività: definisci l’attività che desideri eseguire tramite il modello
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Qual è il ruolo: definisci il ruolo che il modello deve assumere per svolgere tale attività
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Qual è lo stile della risposta: definisci la struttura o lo stile della risposta che deve essere seguito in base al consumatore dell’output.
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Quale insieme di istruzioni occorre seguire: definisci l’insieme di istruzioni che il modello deve seguire per rispondere secondo i criteri di successo
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Criteri di successo: definisci chiaramente i criteri di successo o i criteri di valutazione. Può trattarsi di un elenco di punti o di alcune metriche di valutazione specifiche (ad esempio: controlli della lunghezza, punteggio BLEU, Rouge, formato, fattualità, fedeltà).
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Prompt di prova: infine, è necessario un prompt di prova per avviare il processo iterativo di progettazione dei prompt.
La famiglia di modelli di Amazon Nova è composta da due ampie categorie di modelli: i modelli di comprensione modelli (Amazon Nova Micro, Lite, Pro e Premier) e i modelli di generazione di contenuti (Amazon Nova Canvas e Reel). Le seguenti linee guida riguardano il modello di comprensione del testo e i modelli di comprensione visiva. Per indicazioni sulla creazione di prompt per generare immagini, consulta Best practice di prompting per Amazon Nova Canvas, mentre per generare video, consulta Best practice di prompting per Amazon Nova Reel.
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