Chain of Thought
La chain of thought è una tecnica di prompting in cui chiedi al modello di ragionare passo dopo passo prima di rispondere, scrivendo ad alta voce i passaggi intermedi, il che migliora nettamente la precisione su problemi a più passaggi di matematica, logica e pianificazione.
Niente gergo, niente formule
In parole semplici, che cos'è?
Un modello linguistico che risponde a una domanda difficile al primo colpo si comporta come chi deve dire “quanto fa 17 × 24?” sotto pressione: azzecca il primo risultato plausibile. La chain of thought cambia il compito: gli chiedi di scrivere prima il ragionamento (“prima moltiplica 17 × 20, poi 17 × 4, poi somma”) e solo dopo concludere. Ogni passaggio scritto diventa contesto per il successivo, così gli errori hanno la possibilità di emergere a metà strada invece di nascondersi nel numero finale. La attivi con un'istruzione semplice (“ragiona passo dopo passo”) o, meglio, mostrando un esempio svolto nel prompt (few-shot). Costa più token e più latenza, e il modello può comunque razionalizzare una risposta sbagliata con passaggi dall'aria sicura: per qualsiasi cosa abbia conseguenze reali, la catena va verificata da un umano o da una calcolatrice, non solo il risultato.
- 01
Il problema. Una domanda troppo lunga per chiudere in un colpo solo.
- 02
La bozza. Il modello scrive i passaggi intermedi prima di qualsiasi conclusione.
- 03
Il controllo. Ogni passaggio viene letto contro i precedenti; la logica rotta rimanda indietro.
- 04
La risposta. Una catena che regge diventa la risposta finale.
Termini che gli stanno vicini.
Prompt Engineering
Il prompt engineering è la pratica di scrivere prompt in modo che un modello linguistico esegua un compito in modo affidabile: istruzioni chiare, il contesto giusto, esempi concreti dell'output desiderato e test su casi reali prima di fidarti.
LeggiTemperature
La temperature è un'impostazione del modello linguistico che controlla quanto sono casuali le sue scelte di parole: valori bassi fanno scegliere sempre la parola più probabile, valori alti lasciano vincere opzioni più rare e variate.
LeggiLarge Language Model
Un large language model (LLM) è un sistema AI allenato su enormi collezioni di testo per prevedere il token successivo, il che gli dà una capacità generale di scrivere, riassumere, tradurre e ragionare senza essere programmato per ogni singolo compito.
Leggi§ 04
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