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# Prompt Zero-Shot
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I grandi LLM di oggi, come GPT-3, sono regolati per seguire le istruzioni e sono addestrati su grandi quantità di dati; quindi sono in grado di eseguire alcuni compiti "zero-shot".
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Nella sezione precedente abbiamo provato alcuni esempi zero-shot. Ecco uno degli esempi utilizzati:
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*Prompt:*
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```
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Classificare il testo in neutro, negativo o positivo.
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Testo: Penso che le vacanze siano ok.
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Sentimento:
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```
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*Output:*
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```
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Neutro
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```
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Si noti che nel prompt non abbiamo fornito al modello alcun esempio di testo insieme alle relative classificazioni; l'LLM capisce già il "sentiment": si tratta delle capacità zero-shot al lavoro.
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La messa a punto delle istruzioni ha dimostrato di migliorare l'apprendimento zero-shot [Wei et al. (2022)](https://arxiv.org/pdf/2109.01652.pdf). La messa a punto delle istruzioni è essenzialmente il concetto di perfezionamento dei modelli su insiemi di dati descritti tramite istruzioni. Inoltre, l'[RLHF](https://arxiv.org/abs/1706.03741) (reinforcement learning from human feedback, apprendimento per rinforzo dal feedback umano) è stato adottato per scalare la messa a punto delle istruzioni, in cui il modello viene allineato per adattarsi meglio alle preferenze umane. Questo recente sviluppo alimenta modelli come ChatGPT. Discuteremo tutti questi approcci e metodi nelle prossime sezioni.
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Quando zero-shot non funziona, si raccomanda di fornire dimostrazioni o esempi nel prompt, il che porta ai prompt few-shot. Nella prossima sezione mostreremo i prompt few-shot.
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