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# Prompt attivo
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import { Callout, FileTree } from 'nextra-theme-docs'
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import {Screenshot} from 'components/screenshot'
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import ACTIVE from '../../img/active-prompt.png'
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I metodi Chain-of-thought (CoT, a catena del pensiero) si basano su un insieme fisso di esempi annotati manualmente da umani. Il problema è che gli esempi potrebbero non essere i più efficaci per i diversi compiti. Per ovviare a questo problema, [Diao et al., (2023)](https://arxiv.org/pdf/2302.12246.pdf) hanno recentemente proposto un nuovo approccio di prompting chiamato Active-Prompt, per adattare i LLM a diversi prompt di esempio specifici per i vari compiti (progettati manualmente con ragionamenti CoT).
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Di seguito viene illustrato l'approccio. Il primo passo consiste nell'interrogare l'LLM con o senza alcuni esempi CoT. Vengono generate *k* possibili risposte per un insieme di domande di addestramento. Sulla base delle *k* risposte viene calcolata una metrica di incertezza (viene utilizzato il disaccordo). Le domande più incerte vengono selezionate per l'annotazione manuale da parte di umani. I nuovi esempi annotati vengono poi utilizzati per dedurre ogni domanda.
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<Screenshot src={ACTIVE} alt="ACTIVE" />
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Fonte immagine: [Diao et al., (2023)](https://arxiv.org/pdf/2302.12246.pdf)
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