TechnoPillz XQR: un nuovo sistema per strutturare prompt programmabili per LLM (parte 1)
Aug 21, 2025
In questo podcast, si discute l'importanza della strutturazione dei prompt nei modelli di linguaggio. Vengono analizzate le sfide nella generazione di riassunti video e la necessità di un intervento umano per ottenere risultati migliori. Si esplora anche il concetto di prompt engineering, paragonando i modelli di AI a giovani in crescita. Con un tocco di umorismo, si affronta l'ottimizzazione delle interazioni con il pubblico, sottolineando il valore di un approccio innovativo nella gestione dei contenuti digitali.
AI Snips
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Transcript
Episode notes
Progetto Webinar Trasformato In Pillole
- Alex descrive l'esperienza di trasformare un webinar in pillole video usando LLM e trascrizioni.
- Ha dovuto intervenire manualmente per correggere output e trovare frasi rilevanti per il cliente.
LLM Restituiscono Struttura Ma Hallucination Sul Contenuto
- Gli LLM ottengono buoni JSON ma spesso inventano contenuti non presenti nel testo sorgente.
- Questo causa risultati inutilizzabili quando si richiede estrazione fedele di frasi reali.
Metafora Dello Studente Svogliato
- Alex paragona gli LLM a studenti in alternanza scuola-lavoro per spiegare comportamento imprevedibile.
- Conclude che bisogna adattare i prompt alla natura degli LLM, non aspettarsi che siano umani.