Prompt engineering vs fine-tuning: le differenze principali

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) possono essere personalizzati in due modi principali: il prompt engineering e il fine-tuning. La differenza fondamentale è che il prompt engineering modifica i prompt per orientare le conoscenze esistenti del modello, mentre il fine-tuning riaddestra il modello su nuovi dati per adattarne il comportamento o la conoscenza di dominio.

Il prompt engineering è solitamente l’approccio più rapido e leggero. Il fine-tuning è più potente, ma richiede più risorse e competenze tecniche.

Il prompt engineering è più adatto per sperimentazioni rapide, attività flessibili e casi in cui non è necessario un comportamento personalizzato a lungo termine.

Il fine-tuning è più adatto per creare strumenti specifici, ridurre i bias e migliorare le prestazioni in contesti specializzati.

Quali sono i vantaggi del prompt engineering rispetto al fine-tuning?

Il prompt engineering offre la possibilità di adattare modelli linguistici di grandi dimensioni senza modificarne il processo di addestramento. Invece di riaddestrare il modello, è sufficiente perfezionare il modo in cui si pongono domande o si forniscono istruzioni. Questo lo rende il punto di partenza più pratico per chiunque sperimenti con l’intelligenza artificiale.

I principali vantaggi dell’utilizzo del prompt engineering includono:

• Velocità e flessibilità. Non è necessario dedicare settimane alla preparazione di set di dati o all’esecuzione di attività di addestramento. Modificando i prompt, è possibile mettere a punto l’output del modello quasi istantaneamente, utile per il brainstorming di idee, la creazione di prototipi rapidi o la gestione di attività che cambiano spesso.
• Costi inferiori. Il fine-tuning richiede potenza di calcolo e spazio di archiviazione, i quali possono essere costosi. Con il prompt engineering, tutto ciò di cui hai bisogno è l’accesso al LLM, rendendola un’opzione conveniente per startup, freelance o piccoli team.
• Preparazione dei dati non richiesta. La creazione di un set di dati per il fine-tuning richiede tempo e competenze tecniche. Il prompt engineering salta completamente questo passaggio. Puoi testare le tue idee senza dover raccogliere migliaia di esempi.
• Indipendenza dal modello. Il prompt engineering funziona su diversi LLM. Che tu stia utilizzando ChatGPT, Gemini o un altro modello, prompt ben strutturati possono guidare l’output senza ulteriore riaddestramento.
• Facilità nella manutenzione. Se i requisiti del progetto cambiano, aggiornare un prompt è molto più rapido che ripetere il fine-tuning. Ciò rende il prompt engineering la soluzione ideale per progetti che richiedono frequenti modifiche.

Quali sono gli svantaggi del prompt engineering rispetto al fine-tuning?

Sebbene il prompt engineering sia rapido ed economico, non è sempre la soluzione migliore. Lavorando nei limiti di un modello esistente, ci sono alcuni compromessi da tenere a mente.

Ecco i principali svantaggi nell’affidarsi esclusivamente al prompt engineering:

• Risultati meno coerenti. Anche con prompt scritti con cura, i risultati possono variare. Ad esempio, porre la stessa domanda due volte può dare risposte leggermente diverse. Questa incoerenza può rappresentare un problema se si necessitano risultati affidabili e ripetibili.
• Personalizzazione limitata. Dal momento che non si sta riaddestrando il modello, non è possibile insegnargli nuove conoscenze. Se hai bisogno di un modello che comprenda dati medici specifici, documenti legali o linee guida aziendali, il solo prompt engineering non sarà sufficiente.
• Problemi di scalabilità. Quando i progetti diventano complessi, potrebbero essere necessarie decine di prompt concatenati per ottenere i risultati corretti. Questo aumenta il rischio di errori e rende il flusso di lavoro più difficile da gestire nel tempo.
• Presenza di bias. I modelli linguistici di grandi dimensioni vengono addestrati su enormi set di dati, che possono contenere bias. Il prompt non rimuove tali bias, ma si limita ad aggirarli. Il fine-tuning è il modo più efficace per adattare il comportamento di un modello in quest’area.
• Elevata dipendenza dalle competenze nel prompting. La qualità dei risultati dipende in larga misura da come vengono formulati i prompt. Senza una struttura o una strategia chiara, i risultati possono essere poveri o irrilevanti. Imparare le migliori pratiche di prompt engineering è essenziale se si vogliono ottenere risultati coerenti.

In breve, il prompt engineering è un ottimo punto di partenza, ma presenta dei limiti. Se il progetto richiede precisione, competenze specifiche o automazione su larga scala, il fine-tuning potrebbe essere più adatto.

Quali sono i vantaggi del fine-tuning?

Il fine-tuning va oltre la semplice regolazione dei prompt: modifica effettivamente il modo in cui un modello “pensa”, riaddestrandolo su nuovi dati. Questo lo rende un’opzione più efficace quando si cerca affidabilità a lungo termine, conoscenza di dominio o prestazioni costanti.

Ecco i principali vantaggi del fine-tuning di un LLM:

• Conoscenza di dominio specifica. Il fine-tuning consente di addestrare il modello su set di dati specializzati, come articoli di ricerca medica, contratti legali o ticket di supporto aziendale. In questo modo, il modello sviluppa competenze specifiche nel tuo settore e fornisce risposte molto più accurate.
• Riduzione dei bias. Durante la fase di pre-addestramento, gli LLM spesso rilevano bias. Il fine-tuning ti dà il controllo per riaddestrare il modello con set di dati curati e bilanciati che riducono al minimo i comportamenti indesiderati e migliorano l’equità.
• Risultati coerenti. A differenza del prompt engineering, che può produrre risultati leggermente diversi ogni volta, i modelli su cui è stato applicato il fine-tuning sono più stabili. Una volta addestrati, rispondono in modo prevedibile alla stessa query, rendendoli affidabili per attività aziendali ripetute.
• Investimento a lungo termine migliore. Sebbene il prompt engineering sia rapido, non è sempre scalabile. Il fine-tuning crea una versione personalizzata del modello che è possibile utilizzare ripetutamente senza dover riprogettare i prompt per ogni situazione. Questo è particolarmente utile se la tua organizzazione utilizza l’AI per l’assistenza clienti, la generazione di contenuti o altre operazioni quotidiane su larga scala.

Investendo nel fine-tuning, le aziende possono adattare un modello di intelligenza artificiale al proprio brand, alla conoscenza del settore e alle esigenze di conformità. Il processo richiede maggiori risorse iniziali, ma ripaga in termini di prestazioni e accuratezza.

Prompt engineering vs fine-tuning: qual è la differenza nel processo?

Aspetto	Prompt engineering	Fine-tuning
Idea centrale	Modificare i prompt per guidare l’output del modello	Riaddestrare il modello su nuovi dati
Velocità	Rapido (risultati immediati)	Più lento (richiede tempo per l’addestramento)
Costi	Bassi (non è necessario un riaddestramento)	Superiori (richiede risorse di elaborazione)
Personalizzazione	Limitata (non è possibile aggiungere nuove conoscenze)	Alta (può aggiungere conoscenza di dominio specifica)
Coerenza	Varia (gli output possono cambiare)	Stabile (risultati coerenti)
Ottimo per	Prototipazione, sperimentazione, attività flessibili	Strumenti specializzati, riduzione dei bias, utilizzo a lungo termine

La differenza principale tra prompt engineering e fine-tuning risiede nel modo in cui si adatta il modello alle proprie esigenze. Entrambi gli approcci possono migliorare i risultati, ma il modo in cui funzionano è completamente diverso:

• Il prompt engineering consiste nell’elaborare istruzioni migliori. Si guida il comportamento del modello perfezionando il modo in cui si pongono le domande, aggiungendo contesto o impostando vincoli. Il modello non “impara” nulla di nuovo, ma semplicemente interpreta le istruzioni in modo più efficace.
• Il fine-tuning prevede il riaddestramento del modello stesso. Invece di modificare i prompt, si forniscono al modello nuovi dati in modo da aggiornare i pattern interni. Col tempo, il modello diventa più efficace nel gestire argomenti, stili o attività specifici.

Per riassumere, il prompt engineering modifica il modo in cui si interagisce con il modello, mentre il fine-tuning modifica il modello stesso.

Ciò influisce anche sull’impegno richiesto. Il prompt engineering è rapido e leggero, ed è quindi adatto alla sperimentazione. Il fine-tuning richiede molte risorse, ma offre miglioramenti più profondi e duraturi.

Come funziona il prompt engineering?

Il prompt engineering modella attentamente le istruzioni fornite a un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM). Invece di modificare l’addestramento del modello, ci si concentra sull’input, il prompt, per influenzare l’output.

In sostanza, il processo è semplice: si modificano i prompt per rendere la richiesta chiara e strutturata. Tuttavia, per ottenere risultati affidabili, il prompt engineering spesso comporta la sperimentazione di diverse tecniche:

1. Istruzioni chiare. Il modello funziona meglio quando si è specifici. Ad esempio, invece di chiedere “Scrivi un piano di marketing“, potresti dire “Crea un piano di marketing di una pagina per un nuovo servizio di abbonamento al caffè chiamato ‘Bean Box’. Rivolgiti a giovani professionisti di età compresa tra 25 e 35 anni. Concentrati su una strategia di social media utilizzando Instagram e TikTok, delineando tipologie specifiche di contenuti e un budget di 5.000 $ per il primo trimestre“.
2. Definizione del ruolo. Puoi guidare il modello assegnandogli un ruolo, ad esempio “Sei un esperto di sicurezza informatica“. Questo conferisce all’output un tono più professionale o focalizzato sul settore specifico.
3. Contesto ed esempi. L’aggiunta di informazioni di base o la visualizzazione di esempi di risposte aiuta il modello a non perdere di vista lo scopo. Questo approccio, noto come few shot prompting, è particolarmente efficace per attività complesse.

Per i casi d’uso avanzati, i team utilizzano un processo di ottimizzazione dei prompt strutturato. Questo prevede il test sistematico delle varianti, l’applicazione di modelli e il perfezionamento dei prompt fino a quando il modello non fornisce risultati coerenti.

Il vantaggio principale è la velocità: non è necessario riaddestrare o utilizzare grandi set di dati. Puoi modificare, invece, il modo in cui formuli le istruzioni e osservare cambiamenti immediati nel comportamento del modello.

Come funziona il fine-tuning?

Il fine-tuning va oltre il semplice prompting, poiché consiste nel riaddestrare un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) con nuovi dati. Invece di modificare semplicemente il modo in cui si pongono le domande, si modifica il modello stesso in modo che funzioni meglio in situazioni specifiche. Questo rende il fine-tuning particolarmente prezioso quando si ha bisogno di un modello che segua regole rigorose o gestisca argomenti altamente specializzati.

Il processo di solito prevede tre fasi principali:

1. Raccolta e preparazione dei dati. Per una messa a punto efficace, è necessario un set di dati che rifletta le conoscenze o il comportamento che vuoi che il modello apprenda. Ad esempio, un chatbot di assistenza clienti potrebbe essere addestrato su ticket di supporto reali, mentre un modello per assistenza medica potrebbe essere addestrato su note cliniche attentamente revisionate.
2. Riaddestramento del modello. Una volta pronto, il set di dati viene inserito nel modello durante una fase di addestramento. In questa fase, i parametri del modello vengono regolati in modo che inizi a riconoscere i pattern dai dati. Questo può comportare il fine-tuning supervisionato (insegnandogli a seguire istruzioni dirette) o il tuning delle istruzioni (insegnandogli a rispondere in uno stile specifico).
3. Test e approvazione. Dopo l’addestramento, il modello messo a punto deve essere testato. Si garantisce che il modello si limiti a memorizzare esempi, ma applichi effettivamente le conoscenze in nuovi contesti. La convalida aiuta anche a confermare che i bias indesiderati siano stati ridotti e che il modello funzioni in modo affidabile.

Il fine-tuning richiede più tempo, risorse e conoscenze tecniche rispetto al prompt engineering. Tuttavia, il risultato è un modello che sembra costruito appositamente per il tuo caso d’uso, che si tratti di rispondere alle domande dei clienti, generare contenuti specifici per il settore o lavorare nel rispetto di rigorosi requisiti di conformità.

Quali sono i vantaggi del prompt engineering?

Il prompt engineering potrebbe non modificare il modello in sé, ma sblocca un grande valore con il minimo sforzo. Spesso è il primo passo che sviluppatori, creatori e aziende compiono quando esplorano l’intelligenza artificiale, perché non richiede infrastrutture speciali o grandi set di dati.

I principali vantaggi del prompt engineering sono:

• Adattamento rapido. È possibile modificare il comportamento di un modello in pochi minuti semplicemente riscrivendo i prompt. Ad esempio, se vuoi risposte più brevi per un chatbot o maggiori dettagli tecnici per un report, basta modificare le istruzioni.
• Accessibilità. A differenza del fine-tuning, che spesso richiede competenze di programmazione e conoscenze di machine learning, il prompt engineering è qualcosa con cui chiunque può iniziare a sperimentare. Se riesci a scrivere istruzioni chiare, puoi iniziare a migliorare gli output del modello.
• Sperimentazione scalabile. Poiché i prompt sono facili da testare e aggiornare, è possibile provare diversi approcci fino a trovare quello più efficace. Molti team utilizzano framework strutturati o test A/B per perfezionare le proprie strategie di prompt.
• Non sono necessarie risorse aggiuntive. Non sono necessari server, GPU o lunghi cicli di formazione. Tutti i miglioramenti derivano direttamente dalla modifica del modo in cui si interagisce con l’LLM. Questo lo rende un’opzione conveniente per privati ​​e piccole imprese.

In molti casi, il prompt engineering è sufficiente per ottenere risultati affidabili e utili. È particolarmente adatto per attività come la stesura di contenuti, il brainstorming, la sintesi di testi o l’esecuzione di progetti di AI su piccola scala, in cui velocità e flessibilità sono più importanti di una personalizzazione approfondita.

Come posso utilizzare il prompt engineering e il fine-tuning?

Sia il prompt engineering che la messa a punto sono potenti, ma la loro vera forza sta nel sapere quando utilizzare ciascuno di essi.

Il prompt engineering è il modo più rapido per ottenere buoni risultati da modelli linguistici di grandi dimensioni, il che lo rende ideale per la sperimentazione, la prototipazione e le attività quotidiane.

Il fine-tuning, invece, è un investimento a lungo termine che ripaga quando si ha bisogno di conoscenze specialistiche, di un comportamento coerente o di una riduzione dei bias.

Nella pratica, molti professionisti combinano entrambi i metodi. Utilizzano il prompt engineering per testare rapidamente idee, adattare il tono o impostare flussi di lavoro, per poi applicare il fine-tuning quando necessitano di un modello che funzioni in modo coerente nel loro settore o contesto aziendale.

Acquisire esperienza pratica è il modo migliore per sviluppare queste competenze. Con i builder di software tramite AI come Hostinger Horizons, puoi esercitarti con il prompt engineering e vedere come l’AI può integrarsi in progetti reali: un ottimo primo passo per lavorare come prompt engineer o AI specialist.