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# Introduzione
Il prompt engineering - ingegneria dei prompt - è una disciplina relativamente nuova per lo sviluppo e l'ottimizzazione dei prompt per utilizzare in modo efficiente i modelli linguistici (LM) per un'ampia varietà di applicazioni e argomenti di ricerca. Le competenze ingegneristiche rapide aiutano a comprendere meglio le capacità e i limiti dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). I ricercatori utilizzano il prompt engineering per migliorare la capacità degli LLM su un'ampia gamma di attività comuni e complesse come la risposta alle domande e il ragionamento aritmetico. Gli sviluppatori utilizzano il prompt engineering per progettare tecniche di prompt robuste ed efficaci che si interfacciano con LLM e altri strumenti.
Il prompt engineering - ingegneria dei prompt - è una disciplina relativamente nuova per lo sviluppo e l'ottimizzazione dei prompt per utilizzare in modo efficiente i modelli linguistici (LM) per un'ampia varietà di applicazioni e argomenti di ricerca.
Le competenze di prompt engineering aiutano a comprendere meglio le capacità e i limiti dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM). I ricercatori utilizzano il prompt engineering per migliorare la capacità degli LLM su un'ampia gamma di attività comuni e complesse come la risposta alle domande e il ragionamento aritmetico. Gli sviluppatori utilizzano il prompt engineering per progettare tecniche di prompt robuste ed efficaci che si interfacciano con LLM e altri strumenti.
Questa guida copre le nozioni di base dei prompt per fornire un'idea approssimativa di come utilizzare i prompt per interagire e istruire modelli di linguaggi di grandi dimensioni (LLM).
Tutti gli esempi sono testati con `text-davinci-003` (utilizzando il playground di OpenAI) se non diversamente specificato. Utilizza le configurazioni predefinite, ovvero `temperature=0.7` e `top-p=1`.
Tutti gli esempi sono testati con `gpt-3.5-turbo` utilizzando il playground di OpenAI se non diversamente specificato. Utilizza le configurazioni predefinite, ovvero `temperature=1` e `top_p=1`. Gli esempi dovrebbero funzionare anche con altri modelli che hanno capacità simili a quelle di `gpt-3.5-turbo` ma le loro risposte potrebbero essere diverse.