L’Influenza del System Prompt sul Comportamento dell’LLM

Contesto dell’Esperimento:

Durante l’interazione con un Large Language Model (LLM) eseguito localmente tramite LM Studio e un’interfaccia Streamlit personalizzata, abbiamo condotto un esperimento per osservare come le istruzioni fornite tramite il “System Prompt” (o “System Message”) influenzano la capacità del modello di rispondere a richieste specifiche nel “User Prompt” (o “User Message”).

Abbiamo utilizzato un’applicazione Streamlit che permetteva di definire sia il System Prompt (che imposta il ruolo/contesto dell’AI) sia il User Prompt (che contiene la richiesta specifica), oltre a vari parametri di inferenza.

Scenario 1: System Prompt Forte e User Prompt Non Correlato

1. Configurazione:

• System Prompt: Definito un ruolo specifico e dettagliato per l’AI, ad esempio: “Sei ‘StrategistAI’, un consulente esperto in strategie di business… analitico, strutturato…”.
• User Prompt: Inserita una richiesta completamente diversa e non correlata al ruolo definito, ad esempio: “Raccontami una barzelletta sui computer”.

1. Risultato Osservato: L’LLM ha ignorato completamente la richiesta nel User Prompt (la barzelletta) e ha tentato di rispondere mantenendo il ruolo definito nel System Prompt (ad esempio, continuando a parlare di strategie o fornendo una risposta generica ma nello stile di “StrategistAI”).

Scenario 2: System Prompt Neutro/Vuoto e User Prompt Specifico

1. Configurazione:

• System Prompt: Rimosso completamente il testo del System Prompt, lasciandolo vuoto o inserendo un testo neutro come “open discussion”.
• User Prompt: Mantenuta la stessa richiesta specifica dello Scenario 1: “Raccontami una barzelletta sui computer”.

1. Risultato Osservato: L’LLM ha eseguito correttamente il compito richiesto nel User Prompt, generando una barzelletta sui computer come atteso.

Analisi e Conclusioni Chiave:

Questo esperimento dimostra chiaramente la forte influenza del System Prompt sul comportamento dell’LLM:

1. Priorità delle Istruzioni: L’LLM tende a dare alta priorità alle istruzioni generali sul ruolo e sul comportamento fornite nel System Prompt.
2. Difficoltà nel Cambio Contesto: Un System Prompt molto specifico e “forte” può rendere difficile per l’LLM “cambiare contesto” e rispondere a richieste nel User Prompt che sono radicalmente diverse o non allineate con il ruolo predefinito. Il modello può rimanere “incanalato” nel ruolo assegnato.
3. Rischio di Ignorare l’Utente: In presenza di un forte conflitto tra System e User Prompt, l’LLM potrebbe privilegiare le istruzioni di sistema, ignorando di fatto la richiesta specifica dell’utente.

Lezione Appresa / Best Practice per la Formazione:

• Consapevolezza del System Prompt: È fondamentale essere consapevoli che il System Prompt non è solo un preambolo, ma una guida potente per l’LLM.
• Allineamento Necessario: Per ottenere i risultati desiderati, è cruciale che il System Prompt e il User Prompt siano allineati o almeno non in palese conflitto. Se si definisce un ruolo specifico nel System Prompt, le richieste nel User Prompt dovrebbero essere pertinenti a quel ruolo.
• Neutralità per Flessibilità: Se si prevede di fare richieste molto diverse all’LLM all’interno della stessa sessione o applicazione, è spesso preferibile utilizzare un System Prompt neutro (o vuoto) per permettere al modello di concentrarsi unicamente sul compito specifico definito nel User Prompt di volta in volta.
• Testing: Il comportamento può variare leggermente tra modelli diversi. È sempre utile testare come un modello specifico reagisce a diverse combinazioni di System e User Prompt.

Questo esperimento pratico evidenzia l’importanza di un’attenta progettazione dei prompt (prompt engineering), considerando l’interazione tra le diverse parti delle istruzioni fornite all’LLM.