Cosa troverai in questa lezione

In questa lezione esploreremo cosa sono e come funzionano i Large Language Models (LLMs), la tecnologia alla base delle principali applicazioni di Intelligenza Artificiale generativa conversazionale, come ad esempio ChatGPT, Claude e Gemini.

Scopriremo in che modo elaborano il linguaggio naturale e come possiamo interagire in modo efficace attraverso le principali tecniche di prompting per ottenere risposte precise e pertinenti dagli agenti AI. 

Attraverso esempi pratici e strategie mirate, impareremo a formulare richieste chiare e a personalizzare gli output dell’AI per scopi didattici e professionali.

Imparerai inoltre a formulare richieste efficaci e a personalizzare gli output dell’AI attraverso parametri avanzati.

 2.1 Introduzione ai Large Language Model (LLM)

In questa unità introduttiva approfondirai il funzionamento degli LLM, comprendendo come questi modelli elaborano il linguaggio naturale e quali applicazioni possono avere nella progettazione didattica.

 2.2 Tecniche di base per in prompting efficace

Qui imparerai le tecniche fondamentali per dialogare con gli agenti AI. Attraverso esempi pratici e risorse scaricabili, scoprirai come costruire prompt chiari ed efficaci utilizzando strategie come ad esempio one-shot, few-shot e chain-of-thought. Un’esercitazione guidata ti permetterà di mettere in pratica quanto appreso, confrontando i risultati ottenuti.

 2.3 Parametri Avanzati per Migliorare i Prompt

Questa sezione ti introdurrà ai parametri avanzati che influenzano le risposte dell’AI, come temperatura, top-p e frequency penalty. Scoprirai come regolare questi parametri per ottenere output più creativi, precisi o coerenti con i tuoi obiettivi didattici. Un’infografica ti aiuterà a visualizzare come costruire prompt complessi, mentre esercitazioni pratiche ti guideranno nell’applicazione di queste impostazioni.

 Al termine di questa lezione, avrai acquisito:

• Una comprensione del funzionamento dei Large Language Models (LLM) e delle loro applicazioni nella progettazione didattica.
• La capacità di scrivere prompt efficaci e mirati per ottenere risposte coerenti e utili dagli agenti AI.
• Competenze nell’utilizzo di parametri avanzati per personalizzare e migliorare gli output generati dall’AI in base agli obiettivi educativi.
• Un approccio critico e consapevole nell’analizzare i risultati prodotti dall’AI, con la capacità di perfezionare i prompt attraverso la sperimentazione