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napo 2023-04-14 09:54:31 +02:00
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pages/techniques/_meta.it.json
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@ -1,14 +1,14 @@
{ {
"zeroshot": "Zero-shot Prompting", "zeroshot": "Prompt Zero-shot",
"fewshot": "Few-shot Prompting", "fewshot": "Prompt Few-shot",
"cot": "Chain-of-Thought Prompting", "cot": "Prompt Chain-of-Thought",
"consistency": "Self-Consistency", "consistency": "Self-Consistency",
"knowledge": "Generate Knowledge Prompting", "knowledge": "Prompt Generate Knowledge",
"ape": "Automatic Prompt Engineer", "ape": "Automatic Prompt Engineer",
"activeprompt": "Prompt Attivo", "activeprompt": "Prompt Attivo",
"dsp": "Directional Stimulus Prompting", "dsp": "Prompt Directional Stimulus",
"react": "ReAct", "react": "ReAct",
"multimodalcot": "Multimodal CoT", "multimodalcot": "Multimodal CoT",
"graph": "Graph Prompting" "graph": "Graph Prompt"
} }

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pages/techniques/cot.it.mdx
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@ -1,11 +1,11 @@
# Chain-of-Thought Prompting # Prompt Chain-of-Thought
import {Screenshot} from 'components/screenshot' import {Screenshot} from 'components/screenshot'
import COT from '../../img/cot.png' import COT from '../../img/cot.png'
import ZEROCOT from '../../img/zero-cot.png' import ZEROCOT from '../../img/zero-cot.png'
## Chain-of-Thought (CoT) Prompting ## Chain-of-Thought (CoT) Prompt
<Screenshot src={COT} alt="COT" /> <Screenshot src={COT} alt="COT" />

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pages/techniques/dsp.it.mdx
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@ -1,4 +1,4 @@
# Directional Stimulus Prompting # Prompt Directional Stimulus
import { Callout, FileTree } from 'nextra-theme-docs' import { Callout, FileTree } from 'nextra-theme-docs'
import {Screenshot} from 'components/screenshot' import {Screenshot} from 'components/screenshot'

2
pages/techniques/fewshot.it.mdx
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@ -1,4 +1,4 @@
# Few-Shot Prompting # Prompt Few-Shot
Sebbene i modelli di grandi dimensioni dimostrino notevoli capacità di apprendimento zero-shot, non sono ancora all'altezza di compiti più complessi quando si utilizza questa impostazione. Il prompt few-shot può essere utilizzato come tecnica per consentire l'apprendimento in contesto, in cui forniamo dimostrazioni nel prompt per guidare il modello verso prestazioni migliori. Le dimostrazioni servono come condizionamento per gli esempi successivi in cui vorremmo che il modello generasse una risposta. Sebbene i modelli di grandi dimensioni dimostrino notevoli capacità di apprendimento zero-shot, non sono ancora all'altezza di compiti più complessi quando si utilizza questa impostazione. Il prompt few-shot può essere utilizzato come tecnica per consentire l'apprendimento in contesto, in cui forniamo dimostrazioni nel prompt per guidare il modello verso prestazioni migliori. Le dimostrazioni servono come condizionamento per gli esempi successivi in cui vorremmo che il modello generasse una risposta.

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pages/techniques/graph.it.mdx
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@ -1,4 +1,4 @@
# GraphPrompts # Graph Prompt
[Liu et al., 2023](https://arxiv.org/abs/2302.08043) presenta GraphPrompt, un nuovo framework di prompting per i grafi per migliorare le prestazioni dei compiti a valle. [Liu et al., 2023](https://arxiv.org/abs/2302.08043) presenta GraphPrompt, un nuovo framework di prompting per i grafi per migliorare le prestazioni dei compiti a valle.

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pages/techniques/knowledge.it.mdx
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@ -1,4 +1,4 @@
# Generated Knowledge Prompting # Prompt Generated Knowledge
import {Screenshot} from 'components/screenshot' import {Screenshot} from 'components/screenshot'
import GENKNOW from '../../img/gen-knowledge.png' import GENKNOW from '../../img/gen-knowledge.png'

2
pages/techniques/zeroshot.it.mdx
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@ -1,4 +1,4 @@
# Zero-Shot Prompting # Prompt Zero-Shot
Oggi i LLM, addestrati su grandi quantità di dati e regolati per seguire le istruzioni, sono in grado di eseguire compiti a colpo zero. Nella sezione precedente abbiamo provato alcuni esempi a colpo zero. Ecco uno degli esempi utilizzati: Oggi i LLM, addestrati su grandi quantità di dati e regolati per seguire le istruzioni, sono in grado di eseguire compiti a colpo zero. Nella sezione precedente abbiamo provato alcuni esempi a colpo zero. Ecco uno degli esempi utilizzati:
*Prompt:* *Prompt:*