Il vantaggio principale del prompt engineering è la capacità di ottenere risultati ottimizzati con un impegno post-generazione minimo. I risultati ottenuti dall'AI generativa possono essere di qualità variabile, e spesso si rende necessario l'intervento di operatori qualificati per depurarli e renderli fruibili. Tramite la creazione di set di istruzioni precisi, i prompt engineer fanno in modo che i risultati generati dall'AI siano allineati agli obiettivi e ai criteri desiderati. In questo modo si elimina il bisogno di una fase approfondita di post-produzione.

Al prompt engineer spetta inoltre il compito di capire come ottenere i migliori risultati dalla miriade di modelli di AI generativa presenti sul mercato. Ad esempio, la scrittura di prompt per GPT-3 o GPT-4 di Open AI è diversa dalla scrittura di prompt per Google Bard. Bard può accedere alle informazioni tramite Google Search, quindi può essere incaricato di integrare informazioni più aggiornate nei suoi risultati. Tuttavia, ChatGPT è lo strumento migliore per inserire e riassumere il testo, poiché quella era la sua funzione di progettazione principale. Dei prompt ben congegnati fanno sì che i modelli AI forniscano risposte più esatte, congrue e personalizzate. Poiché i sistemi di intelligenza artificiale si evolvono con l’uso, i prompt sofisticati possono rendere le interazioni di lungo termine con l'AI più efficienti e soddisfacenti.

I prompt engineer più brillanti che lavorano in ambienti open source stanno spingendo l'AI generativa a compiere delle cose incredibili, non necessariamente previste nell'ambito di progettazione iniziale, e i risultati che stanno ottenendo sono sorprendenti. Ad esempio, i ricercatori hanno sviluppato un nuovo sistema di AI in grado di tradurre il linguaggio senza essere addestrato su un testo parallelo; i tecnici stanno incorporando l'AI generativa nei giochi per coinvolgere i giocatori umani in una narrazione veramente reattiva, e perfino per acquisire nuove prospettive sul fenomeno astronomico dei buchi neri. Il prompt engineering acquisirà ancora più importanza man mano che i sistemi di AI generativa cresceranno in portata e complessità.

Le grandi aziende tecnologiche assumono esperti di prompt engineering per sviluppare nuovi contenuti creativi, rispondere a domande complesse e migliorare la traduzione automatica e le attività NLP. Tra le competenze che devono possedere figurano familiarità con i modelli linguistici di grandi dimensioni, notevoli capacità di comunicazione, l'abilità di spiegare concetti tecnici, l'esperienza di programmazione (in particolare in Python) e una solida padronanza delle strutture dati e degli algoritmi. In questo ruolo rivestono una grande importanza anche la creatività e la valutazione realistica dei benefici e dei rischi delle nuove tecnologie.

Anche se i modelli vengono addestrati in più lingue, l'inglese è spesso la lingua principale utilizzata. I prompt engineer devono pertanto conoscere a fondo il vocabolario, le sfumature, le frasi, il contesto e la linguistica, perché ogni parola di un prompt può incidere sul risultato.

I prompt engineer devono anche sapere come trasmettere efficacemente il contesto, le istruzioni, i contenuti o i dati necessari al modello di AI.

Se l'obiettivo è generare del codice, un prompt engineer deve comprendere i principi di codifica e i linguaggi di programmazione. Chi lavora con i generatori di immagini deve conoscere a fondo la storia dell'arte, la fotografia e il lessico cinematografico. Chi si occupa di generare contesti linguistici dovrà invece possedere una buona conoscenza dei diversi stili narrativi o delle teorie letterarie.

Oltre a un'ampia gamma di capacità comunicative, i prompt engineer devono comprendere gli strumenti di AI generativa e i framework di deep learning che guidano il loro processo decisionale. Essi possono utilizzare le seguenti tecniche avanzate per migliorare la comprensione del modello e la qualità dell'output.

• La generazione di prompt zero-shot fornisce al modello di machine learning un'attività su cui non è stato addestrato esplicitamente. La generazione di prompt zero-shot verifica la capacità del modello di produrre output congrui senza basarsi su esempi precedenti.
• La generazione di prompt few-shot o l'apprendimento nel contesto forniscono al modello alcuni esempi di output (shot) per aiutarlo a imparare ciò che il richiedente vuole che faccia. Il modello di apprendimento può comprendere meglio l'output desiderato se ha un contesto al quale attingere.
• Il Chain-of-Thought Prompting (CoT) è una tecnica avanzata che fornisce al modello un ragionamento dettagliato da seguire. Suddividere un compito complesso in passaggi intermedi, o "catene di ragionamento", aiuta il modello a ottenere una migliore comprensione del linguaggio e a creare output più accurati.