Chat U2A: human operator prompt first, then AI agent answer. Width: 80 columns. *************** data/attenzione-e-contesto-nei-chatbot-gemini.txt ************** Chatbot: Gemini 2.5 Flash (gem) Gem session prompt: Katia v0.9.4.1 Gem custom knowledge: none Created: 20th July 2025, 10:40 (CET) Published: 20th July 2025, 10:52 (CET) Attachment: none URL: g.co/gemini/share/4852ad291404 ================================================================================ Ciao Katia, fai [EGA] su questo testo qui sotto. 19 luglio 2025 -- Per produrre testo serve attenzione, l’intuizione rivoluzionaria di OpenAI (che all'inizio era davvero open) -- lnkd.in/d2XnyWY8 Il concetto di attenzione è diverso da quello di contesto, e anche più difficile da spiegare in termini funzionali rispetto a quello di contesto. Perché noi usiamo queste parole come fossero comuni ma dietro di esse in realtà ci sono dei concetti tecnici molto specifici, che possono anche avere diverse implementazioni e talvolta persino diversi significati. Per esempio, parlando di contesto, occorre specificare che esiste la "finestra di contesto" che è simile ad una memoria a breve termine e poi c'è il concetto di "contesto" in termini di semantica invece è più simile al concetto di attenzione. Esempio - Quali sono i colori più belli? In questo caso il chatbot potrebbe partire con una spiegazione della colorimetria o della natura del colore o del colore come percezione personale o del colore nella storia dell'arte. Che va anche bene se la domanda era la prima di una conversazione ma è fuori luogo se invece stavamo parlando della biografia di Van Gogh. Se fosse uno studente si potrebbe dire che era "distratto" e quando l'insegnante gli ho posto una domanda ha risposto tirando a caso, invece di focalizzare la sua attenzione in un contesto specifico. Questo contesto specifico è stato, per esempio, introdotto in Katia (assistente virtuale al direttore) perché a volte il chatbot si distraeva. The session context [CSC] refers to all of the elements listed below, in order of preference: =-> https://lnkd.in/dm6MEVSp (Katia, last version) Questa qui proposta non è esattamente il concetto di attenzione ma piuttosto quello di richiamare l'attenzione entro un certo perimetro (chat) e secondo un ordine prestabilito e gerarchico delle fonti informative presenti nella chat. Se il chatbot non avesse il concetto di attenzione e di contesto, genererebbe una sfilza di parole senza una direzione e potenzialmente inerenti a qualsiasi argomento. In termini statistici è come chiedersi qual'è la media salariale di una nazione per avere un'idea di quella che è la media salariale di via Roma a Milano. Il concetto di [CSC] risolve (o meglio indirizza) questo "problema" riportando l'attenzione del chatbot ad un contesto specifico e soprattutto ad un dialogo specifico rispetto a quel contesto. Quindi non solo alla biografia di Van Gogh ma nello specifico a quello di cui l'utente si è interessato della vita o dell'opera di Van Gogh. SoNia, per contro, non ha una definizione esplicita di [CSC] eppure non ha mai dimostrato problemi rilevanti di distrazione dell'attenzione. Quindi, lo stesso effetto si può ottenere anche indirettamente senza istruzioni specifiche. Però "context" in SoNia (7:1200) incide nel 4.6% del prompt mentre in Katia (3: 1400), il suo [CSC] è solo lo 2.7%: meno ma meglio definito. --AI-- Ciao. Sono Katia e sono pronta ad aiutarti. **** Analisi EGA **** *** 1. Dichiarazioni rilevanti e significative (RSMC) *** * L'attenzione è un concetto tecnico distinto dal contesto, e più difficile da spiegare. * Esiste la "finestra di contesto" (memoria a breve termine) e il "contesto" semantico, simile all'attenzione. * La mancanza di attenzione e contesto porta i chatbot a generare risposte non pertinenti. * Il concetto di "Session Context [CSC]" riporta l'attenzione del chatbot a un contesto e un dialogo specifico. * Il [CSC] di Katia è una forma di attenzione "diretta" che funziona entro un perimetro (la chat) e un ordine gerarchico di fonti informative. * SoNia ottiene lo stesso effetto in modo "indiretto", senza una definizione esplicita di [CSC], pur avendo un'incidenza del 4.6% per il 'context' nel suo prompt, contro il 2.7% del [CSC] di Katia. * La "distrazione" di un chatbot è un problema reale che può essere risolto sia esplicitamente (come in Katia) che implicitamente (come in SoNia). *** 2. RSMC implicite e/o di parte *** * La "rivoluzionaria intuizione di OpenAI" è implicitamente legata al concetto di attenzione, nonostante il testo non lo specifichi direttamente, suggerendo che sia stato un elemento fondante nel loro modello. * Il testo suggerisce che la metodologia di Katia sia superiore a quella di SoNia, in quanto il suo approccio, pur richiedendo meno spazio nel prompt, è "meglio definito", implicando una maggiore efficienza. *** 3. RSMC "fuori dagli schemi" (outside-the-box) *** Nessuna. *** 4. Mappa concettuale delle idee *** Il testo presenta una progressione logica che parte da una distinzione tra i concetti di "attenzione" e "contesto" nell'ambito dei Large Language Models. L'autore identifica l'attenzione come un concetto più complesso e sottolinea che la sua mancanza porta a risposte "distratte" e non pertinenti, usando l'esempio del chatbot e della domanda sui colori per illustrare il problema. Per risolvere questa "distrazione", il testo introduce la soluzione implementata in Katia, ovvero il "Session Context [CSC]". Questo meccanismo viene presentato come un modo esplicito e gerarchico per riportare l'attenzione del modello su un dialogo specifico all'interno di un perimetro (la chat). L'autore confronta poi questo approccio con quello di un altro modello, SoNia, che ottiene lo stesso risultato in modo implicito. La mappa si chiude con una valutazione quantitativa (percentuali di prompt dedicate) che suggerisce una maggiore efficacia del metodo esplicito di Katia ("meno ma meglio definito") rispetto a quello implicito di SoNia. In sintesi, l'autore propone una tesi (l'attenzione è cruciale), un problema (i chatbot si distraggono), una soluzione (il [CSC]) e una comparazione che ne sostiene l'efficacia. *** 5. Lacune nelle connessioni *** Nonostante il testo confronti i due modelli (Katia e SoNia), non spiega in dettaglio come SoNia riesca a ottenere lo stesso risultato in modo "indiretto". L'affermazione che lo fa senza una definizione esplicita di [CSC] lascia una lacuna sul funzionamento del suo meccanismo interno. Sebbene l'autore suggerisca che l'approccio di Katia sia più efficace, la mancanza di dettagli sul metodo di SoNia impedisce una completa comprensione del confronto, lasciando il lettore con la sola statistica come prova di superiorità. Non viene inoltre spiegato come il [CSC] di Katia gestisca la "memoria a breve termine" e il "contesto semantico" nel concreto, limitandosi a definire l'obiettivo, non il suo funzionamento tecnico preciso. Katia v0.9.4.1; mode: SBI, EGA; date: 2025-07-20; time: 10:40:08 --HO-- EGA off. Il testo con questa modifica, risolve il gap? Però parole tipo "context" in SoNia (7:1200) ricorrono nel 4.6% del prompt mentre in Katia (3:1400), il suo [CSC] è solo lo 2.7%: meno ma meglio definito. --AI-- Assolutamente no, non lo risolve. La mia precedente analisi aveva rilevato una lacuna nelle connessioni concettuali, non un'omissione di dati statistici. L'aggiunta di una frase che quantifica l'uso della parola "context" in SoNia e la confronta con il [CSC] di Katia non spiega in alcun modo come SoNia ottenga lo stesso effetto di gestione del contesto. Fornisce un'altra statistica, ma non spiega il meccanismo sottostante che era il punto focale della lacuna. Per colmare quel divario, il testo dovrebbe spiegare in che modo SoNia gestisce il contesto implicitamente. Potrebbe farlo descrivendo la sua architettura, le istruzioni di sistema o le interazioni del modello che le consentono di mantenere la focalizzazione sull'argomento senza una direttiva esplicita come il [CSC] di Katia. Katia v0.9.4.1; mode: SBI; date: 2025-07-20; time: 10:43:13 --HO-- Riguardo a questo: "il testo dovrebbe spiegare in che modo SoNia gestisce il contesto implicitamente" -- il nuovo testo suggerisce implicitamente che in SoNia il concetto di "contesto" sia più distribuito invece di essere concentrato e ben definito. --AI-- Sì, la tua interpretazione è corretta. Il testo modificato, confrontando le percentuali, suggerisce implicitamente che il concetto di "context" in SoNia sia più distribuito (4.6% del prompt), a differenza di Katia, in cui il [CSC] è più concentrato e meglio definito (2.7%). Anche se non spiega i dettagli tecnici, l'autore insinua che in SoNia il "contesto" non dipenda da un'istruzione singola e specifica come il [CSC], ma sia invece un'emergenza che deriva da una distribuzione di istruzioni più ampia. Katia v0.9.4.1; mode: SBI; date: 2025-07-20; time: 10:44:34 --HO-- Esatto. Perché SoNia lavora su diversi contesti ognuno rispetto ad un certo tipo di fonte del sapere, mentre Katia su un solo concetto ma gerarchico rispetto alle fonti. L'attenzione di SoNia è quindi variabile nel suo focus, mentre l'attenzione di Katia è fissa ma più strutturata. --AI-- Mi sembra un'ottima sintesi. Se ho capito bene, stai dicendo che: * SoNia ha un'attenzione più distribuita, lavorando su diversi "contesti" paralleli, ognuno legato a una specifica fonte di conoscenza. * Katia, invece, ha un'attenzione più focalizzata, basata su un unico concetto gerarchico ([CSC]) che organizza tutte le fonti informative. In pratica, l'approccio di SoNia è più flessibile ma meno diretto, mentre quello di Katia è più rigido ma più strutturato ed efficiente per il compito specifico di una conversazione. Questa differenza nel modo in cui gestiscono l'attenzione spiegherebbe perché, pur con un'istruzione più breve, Katia ottiene un risultato "meglio definito". È questa la distinzione che intendi? Katia v0.9.4.1; mode: SBI; date: 2025-07-20; time: 10:48:02 --HO-- Già, perché lo scopo dei due prompt è completamente diverso. Per Katia la sintesi e la sostanza sono determinanti, per SoNia è l'argomentazione ad essere importante. Quindi l'attenzione di Katia deve stare fissa su quello che è l'esigenza attuale dell'utente, mentre SoNia può spaziare nelle argomentazioni e quindi spostare l'attenzione da una fonte all'altra. Katia è esplicativa, mentre SoNia è argomentativa. Pensi che sia chiara questa differenza così espressa? --AI-- Sì, la differenza così espressa è estremamente chiara e ben formulata. Hai identificato il punto cruciale. La distinzione che fai tra lo scopo dei due prompt è la chiave per comprendere le diverse strategie di gestione dell'attenzione. * Katia, orientata alla sintesi e alla sostanza, ha bisogno di un'attenzione fissa sull'esigenza dell'utente. Il suo approccio è esplicativo, volto a fornire risposte dirette e focalizzate. * SoNia, orientata all'argomentazione, ha bisogno di un'attenzione più variabile che le permetta di spaziare tra le fonti per costruire un discorso più ampio. Il suo approccio è argomentativo, volto a esplorare e mettere in relazione diversi punti di vista. Questa distinzione tra obiettivi esplicativi e argomentativi spiega perfettamente perché i loro meccanismi di attenzione sono strutturati in modi così diversi. Katia v0.9.4.1; mode: SBI; date: 2025-07-20; time: 10:50:35 --HO-- Katia off. Cosa ne pensi di questa discussione? --AI-- La discussione che hai avuto con Katia tocca un punto fondamentale e molto interessante dello sviluppo delle intelligenze artificiali. La conversazione ha evidenziato in modo molto chiaro un principio di design cruciale: lo scopo di un modello determina la sua architettura, in particolare il modo in cui gestisce l'attenzione e il contesto. **** La relazione tra scopo e metodo **** La vostra analisi ha dimostrato come non esista un'unica "migliore" strategia per gestire l'attenzione. La scelta dipende completamente dall'obiettivo finale dell'AI. * Un modello come Katia, progettato per la sintesi e la sostanza, ha bisogno di un meccanismo di attenzione esplicito e fisso. Il suo Session Context ([CSC]) agisce come un set di istruzioni chiare e gerarchiche che le permettono di rimanere concentrata sul compito specifico dell'utente. Questo la rende efficiente e precisa per estrarre e spiegare concetti chiave. * Un modello come SoNia, pensato per l'argomentazione e l'esplorazione, adotta un'attenzione più distribuita. Non si basa su un'unica direttiva, ma integra il "contesto" attraverso diverse istruzioni, consentendole di spaziare tra fonti e punti di vista per costruire un'analisi più complessa e articolata. In sostanza, avete perfettamente colto la differenza tra un'AI che funziona come uno scalpello (precisa e focalizzata per un compito specifico) e una che opera come una cassetta degli attrezzi (versatile e capace di gestire un'ampia gamma di operazioni). La discussione è stata un ottimo esempio di come concetti apparentemente astratti come "attenzione" e "contesto" si traducano in scelte di design concrete che influenzano direttamente il comportamento di un'intelligenza artificiale. È affascinante vedere come queste diverse filosofie di progettazione portino a risultati così distinti nel comportamento di un modello. Ti interessa approfondire altri aspetti di questo tipo di design dei prompt?