RIASSUNTO GUIDA AL PROMPT GPT-4.1

GPT-4.1 Prompting Guide

Autori: OpenAI
Titolo originale: GPT-4.1 Prompting Guide

Questo articolo fornisce una guida dettagliata su come sfruttare al meglio le capacità del modello GPT-4.1, successore di GPT-4o, attraverso tecniche di prompting avanzate.
Ecco i punti chiave:

• Introduzione a GPT-4.1:

  • GPT-4.1 rappresenta un avanzamento significativo in termini di capacità di codifica, comprensione delle istruzioni e gestione di contesti più ampi rispetto a GPT-4o.

• Principi Generali di Prompting:

  • Anche con GPT-4.1, restano valide le buone pratiche di fornire esempi di contesto, istruzioni specifiche e chiare, e di indurre la pianificazione tramite il prompting.
  • Tuttavia, per ottenere il massimo da questo modello, potrebbe essere necessaria una migrazione dei prompt esistenti.

• Comportamento del Modello:

  • GPT-4.1 tende a seguire le istruzioni in modo più preciso e letterale rispetto ai suoi predecessori.
  • Questo significa che, se il comportamento del modello non è quello desiderato, è spesso sufficiente una singola frase per chiarire inequivocabilmente l’obiettivo.

• Agentic Workflows:

  • GPT-4.1 è particolarmente adatto per costruire “agentic workflows”, ovvero flussi di lavoro in cui il modello agisce come un agente autonomo.
  • L’addestramento del modello ha posto un’enfasi sulla fornitura di diverse traiettorie di risoluzione dei problemi agentiche.

• Suggerimenti per System Prompt:

  • Per sfruttare appieno le capacità agentiche di GPT-4.1, si raccomanda di includere tre tipi di promemoria nei prompt degli agenti:
    • Persistenza: assicurarsi che il modello comprenda di essere in una conversazione multi-messaggio e che non ceda prematuramente il controllo all’utente.
    • Tool-calling: incoraggiare il modello a utilizzare pienamente i suoi strumenti, riducendo la probabilità di allucinazioni o risposte inventate.
    • Pianificazione (opzionale): assicurarsi che il modello pianifichi esplicitamente e rifletta su ogni chiamata di strumento.

• Utilizzo degli Strumenti (Tool Calls):

  • È consigliabile utilizzare esclusivamente il campo “tools” nell’API di OpenAI per passare gli strumenti, piuttosto che iniettare manualmente le descrizioni degli strumenti nel prompt.
  • Gli sviluppatori dovrebbero nominare chiaramente gli strumenti e fornire descrizioni dettagliate nel campo “description”.

• Prompting-Induced Planning & Chain-of-Thought:

  • È possibile indurre il modello a produrre un piano esplicito, passo dopo passo, utilizzando una variante del componente di prompt di pianificazione mostrato nell’articolo.

• Long Context:

  • GPT-4.1 ha una finestra di contesto di input di 1M di token, utile per attività come l’analisi di documenti strutturati, il re-ranking, la selezione di informazioni rilevanti e il ragionamento multi-hop utilizzando il contesto.

• Instruction Following:

  • GPT-4.1 mostra un’eccezionale capacità di seguire le istruzioni, consentendo agli sviluppatori di modellare e controllare precisamente gli output.

• Workflow Raccomandato:

  • Iniziare con una sezione “Response Rules” o “Instructions” generale con guida di alto livello e punti elenco.
  • Aggiungere una sezione per specificare maggiori dettagli per un comportamento specifico, come “# Sample Phrases”.
  • Se ci sono passaggi specifici che si desidera che il modello segua nel suo workflow, aggiungere un elenco ordinato e istruire il modello a seguire questi passaggi.

• Common Failure Modes:

  • Questi modi di fallimento non sono unici per GPT-4.1, ma vengono condivisi qui per consapevolezza generale e facilità di debug.
    • Istruire un modello a seguire sempre un comportamento specifico può occasionalmente indurre effetti avversi.
    • Quando vengono fornite frasi di esempio, i modelli possono usare quelle citazioni testuali e iniziare a suonare ripetitivi per gli utenti. Assicurati di istruire il modello a variarle se necessario.
    • Senza istruzioni specifiche, alcuni modelli possono essere desiderosi di fornire ulteriori prose per spiegare le loro decisioni, o produrre più formattazione nelle risposte di quanto possa essere desiderato. Fornire istruzioni e potenzialmente esempi per contribuire a mitigare.

• Delimitatori:

  • Si raccomanda di iniziare con Markdown, e di usare titoli Markdown per le sezioni principali e le sottosezioni (includendo una gerarchia più profonda, fino a H4+). Usare backtick inline o blocchi di backtick per avvolgere precisamente il codice, e liste numerate o puntate standard come necessario.

• Appendix: Generating and Applying File Diffs:

  • Le capacità di generazione di diff sono state notevolmente migliorate nei modelli GPT-4.1, rendendo più agevole la gestione delle modifiche di file.

• Other Effective Diff Formats

  • Si raccomanda di provare i formati diff che condividono due aspetti chiave: (1) non utilizzano numeri di linea e (2) forniscono sia il codice esatto da sostituire che il codice esatto con cui sostituirlo, con delimitatori chiari tra i due.

L’articolo si conclude fornendo una panoramica sulla struttura dei prompt, suggerimenti per l’organizzazione e l’utilizzo di delimitatori efficaci.