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Percorso

Prompt Engineer

Padroneggia il prompting avanzato e la difesa dagli attacchi.

Per chi vuole andare oltre i prompt di base: chain-of-thought, few-shot learning, system prompt design e difesa da prompt injection. Questo percorso copre le tappe chiave che hanno ridefinito come si comunica e si controlla il comportamento dei modelli linguistici.

  1. 01

    Perché conta per te

    InstructGPT ha dimostrato che il fine-tuning con feedback umano (RLHF) trasforma radicalmente come un modello risponde alle istruzioni — la base teorica di ogni system prompt efficace.

    Alto Modelli foundation

    InstructGPT: il fine-tuning che insegna a GPT a obbedire

    OpenAI presenta InstructGPT: un GPT-3 raffinato con feedback umano (RLHF) che segue istruzioni meglio del modello base da 175B pur essendo molto più piccolo (1.3B parametri).
  2. 02

    Perché conta per te

    Constitutional AI introduce il concetto di regole comportamentali esplicite: essenziale per capire come costruire system prompt robusti e allineati.

    Medio Sicurezza AI

    Constitutional AI: il modello si autocorregge senza umani nel loop

    Anthropic pubblica il metodo Constitutional AI: invece di RLHF puro, il modello critica e revisiona le proprie risposte seguendo una 'costituzione' scritta. Meno annotazione umana, più trasparenza.
  3. 03

    Perché conta per te

    GPT-4 ha alzato l'asticella del following delle istruzioni complesse, rendendo possibili tecniche avanzate come chain-of-thought multi-step e prompt strutturati con XML.

    Pietra miliare Modelli foundation

    GPT-4: il salto di reasoning che cambia gli standard

    OpenAI rilascia GPT-4, multimodale (testo + immagine), con un livello di ragionamento, codice e affidabilità nettamente superiore a GPT-3.5. Supera esami da avvocato, medicina, programmazione.
  4. 04

    Perché conta per te

    Il function calling trasforma il prompt da testo libero a interfaccia strutturata: capire come funziona è cruciale per progettare prompt che orchestrano tool use.

    Alto Infrastruttura AI

    Function calling: GPT impara a parlare in JSON

    OpenAI introduce nell'API la 'function calling': il modello restituisce JSON strutturato conforme a uno schema, abilitando integrazioni affidabili con tool esterni senza prompt engineering fragile.
  5. 05

    Perché conta per te

    Con i modelli reasoning, la tecnica di prompting cambia radicalmente: meno chain-of-thought esplicito, più definizione chiara del problema — un cambio di paradigma da conoscere.

    Pietra miliare Modelli foundation

    o1: il primo modello che 'pensa prima di rispondere'

    OpenAI rilascia o1-preview e o1-mini: modelli addestrati con RL su catene di ragionamento. Su matematica, fisica, coding competitivo battono GPT-4o di un margine enorme. Salto di paradigma.
  6. 06

    Perché conta per te

    L'MCP standardizza come i modelli interagiscono con tool esterni: il prompt engineer deve conoscere questo protocollo per progettare agenti sicuri e controllabili.

    Alto Infrastruttura AI

    Model Context Protocol: lo standard aperto per connettere LLM e dati

    Anthropic apre il Model Context Protocol (MCP), uno standard JSON-RPC che fa parlare gli assistenti AI con tool, file system, database e SaaS senza integrazioni ad-hoc per ogni modello.
  7. 07

    Perché conta per te

    Il prompting per immagini ha introdotto concetti come pesi, stili negativi e composizione semantica — tecniche che hanno influenzato anche il prompting testuale avanzato.

    Pietra miliare Generazione immagini & video

    Stable Diffusion: la generazione di immagini diventa open

    Stability AI rilascia pubblicamente pesi e codice di un modello latent diffusion text-to-image che gira anche su una GPU consumer. La generazione di immagini AI lascia il cloud.