Prompting contrastivo / negativo
Fondamentali
Livello 1 · FondamentaMostra un esempio corretto e uno sbagliato fianco a fianco, così il modello impara il confine tra i due.
Il prompting contrastivo mostra al modello sia un esempio corretto sia uno sbagliato, spiegando brevemente perché quello sbagliato è tale — invece di mostrare solo cosa è giusto. Vedere il confine tra accettabile e inaccettabile spesso insegna lo schema con più precisione di un singolo esempio corretto da solo, specialmente per compiti come classificazione, moderazione dei contenuti o corrispondenza a uno stile di scrittura specifico.
Quando usarla
Usalo per compiti con un rischio reale di una risposta plausibile ma sbagliata — classificazione, estrazione, corrispondenza di tono/stile, moderazione — dove mostrare cosa evitare è informativo quanto mostrare cosa perseguire.
Quando evitarla
Evitalo per compiti semplici dove un singolo esempio corretto è già inequivocabile — aggiungere un esempio sbagliato aggiunge lunghezza senza aggiungere chiarezza.
Vantaggi
- Insegna il confine del compito, non solo un punto al suo interno
- Particolarmente efficace per compiti di classificazione, estrazione e corrispondenza di stile
- Riduce la ripetizione da parte del modello di un errore specifico già noto
Svantaggi
- Richiede un esempio sbagliato genuinamente informativo, non uno strawman esagerato
- Aggiunge più token di una tecnica a esempio singolo
Esempi
Compito: classifica i messaggi dei clienti come "urgente" o "non urgente". Esempio corretto: Input: "Il mio pagamento è fallito e sono bloccato fuori dal mio account in questo momento." → Output: urgente Esempio sbagliato: Input: "Volevo solo dire che adoro il nuovo aggiornamento!" → Output: urgente (sbagliato — questo è un feedback positivo, non un problema che richiede attenzione) Applica lo stesso standard a: "L'app è lenta da ieri."
Si abbina bene con
Provala
Compila i placeholder qui sotto e guarda il prompt aggiornarsi in tempo reale.
Cosa vuoi ottenere.
Input → Output che rappresenta il risultato desiderato.
Input → Output che rappresenta cosa evitare, e brevemente perché è sbagliato.
Per chi o su cosa è scritto.
- 13
- Parole
- 114
- Caratteri
- 0/4
- Placeholder compilati
- 1 min
- Tempo di lettura
- Completezza0
- Chiarezza0
- Contesto0
- Specificità0
- Vincoli0
- Formato0
- Output0
- Sezione vincoli0
- Criteri di successo0
- Focus scope100
- Step di verifica0
- Esempio negativo100
- Confidenza0
- Sintassi placeholder100
- Struttura Markdown0
- Compila i placeholder rimasti.
- Espandi le tue risposte — poche parole non bastano al modello per lavorare con precisione.
- Aggiungi contesto di sfondo perché il modello capisca la situazione.