# PAL (Programma-Assistito di Modelli Linguistici)
import { Callout, FileTree } from 'nextra-theme-docs'
import {Screenshot} from 'components/screenshot'
import PAL from '../../img/pal.png'
[Gao et al., (2022)](https://arxiv.org/abs/2211.10435) presenta un metodo che utilizza gli LLM per leggere problemi in linguaggio naturale e generare programmi come fasi intermedie del ragionamento. Denominato PAL (Program-Aided Language Model), si differenzia dal prompt della catena di pensiero perché, invece di utilizzare il testo in forma libera per ottenere la soluzione, scarica la fase di soluzione su un runtime programmatico, come un interprete Python.
<Screenshot src={PAL} alt="PAL" />
Image Source: [Gao et al., (2022)](https://arxiv.org/abs/2211.10435)
Vediamo un esempio che utilizza LangChain e OpenAI GPT-3. Siamo interessati a sviluppare una semplice applicazione che sia in grado di interpretare la domanda posta e fornire una risposta sfruttando l'interprete Python.
In particolare, siamo interessati a creare una funzionalità che consenta di utilizzare il LLM per rispondere a domande che richiedono la comprensione dei dati. Forniremo al LLM un prompt che include alcuni esempi adottati da [qui](https://github.com/reasoning-machines/pal/blob/main/pal/prompt/date_understanding_prompt.py).