Che cos'è il prompt negativo nell'IA?

Che cos'è il prompt negativo nell'IA?

Risposta breve: un suggerimento negativo indica a un'IA cosa evitare, contribuendo a ridurre confusione, ridondanza, ripetizioni e risultati non in linea con lo stile. È importante perché gli output diventano più controllati e coerenti, soprattutto quando i punti critici più comuni sono facili da individuare. Funziona al meglio quando si abbina un suggerimento principale chiaro a un elenco breve e mirato di esclusioni.

Punti chiave:

Controllo : Definisci prima l'obiettivo, poi blocca solo i risultati indesiderati più probabili.

Specificità : sostituire i divieti vaghi con esclusioni chiare come sfocatura, cliché o oggetti superflui.

Equilibrio : mantieni brevi i commenti negativi in ​​modo che i risultati rimangano chiari senza risultare piatti.

Test : Modifica le esclusioni dopo ogni esecuzione quando il modello continua a ripetere lo stesso errore.

Adattamento : abbinare i negativi al compito, che si tratti di immagini, testi, risposte di supporto o flussi di lavoro.

Cos'è il prompt negativo nell'IA? Infografica

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Che cos'è il prompt negativo nell'IA? 🧠

Un prompt negativo nell'IA è un insieme di istruzioni che indicano al modello cosa non generare.

Invece di dire soltanto:

  • “Realizzate un ritratto realistico di una donna con una luce soffusa.”

Potresti anche aggiungere:

  • "Nessuna sfocatura"

  • “Niente dita in più”

  • “Niente stile cartone animato”

  • “Niente occhi distorti”

  • "Nessun testo sullo sfondo"

Quella seconda parte è la richiesta negativa.

Il compito principale di un prompt negativo è quello di ridurre i pattern indesiderati nell'output. Agisce come un filtro, o forse più come un buttafuori all'ingresso del locale che decide quali artefatti visivi non possono entrare stasera 🚪

Nell'uso pratico, i suggerimenti negativi si presentano più spesso in:

Non è magia, però. Un suggerimento negativo non garantisce la perfezione. Allontana il modello da determinati risultati. A volte delicatamente. A volte come un carrello della spesa con una ruota rotta.

Perché il feedback negativo è così importante nell'IA 📌

Ecco cosa si impara in fretta: l'intelligenza artificiale è brava a fare ipotesi, ma fare ipotesi non è la stessa cosa che capire.

Quando si inserisce una richiesta standard, il modello cerca di soddisfarla basandosi su schemi appresi. Questo può portare a risultati eccellenti, ma può anche introdurre elementi indesiderati. Un ritratto fantasy delicato si trasforma in una pelle di plastica eccessivamente levigata. Una foto di prodotto pulita si ritrova improvvisamente con del testo casuale che fluttua in un angolo. La struttura di un articolo di blog si trasforma in un riempitivo generico. Lo schema è familiare.

Ecco perché il suggerimento negativo nell'IA è importante. Migliora il controllo .

Aiuta a:

  • Precisione : si restringe lo spazio di output.

  • Coerenza - Meno sorprese casuali

  • Controllo qualità - Meno pulizia in seguito

  • Gestione dello stile : evita look o tonalità che non ti piacciono

  • Riduzione degli errori - Eliminazione di difetti e artefatti comuni

  • Risparmio di tempo : risultati migliori con meno tentativi.

Nei miei test, la differenza tra un prompt decente e un prompt raffinato con opzioni negative è spesso maggiore di quanto ci si aspetti. Aggiungere alcune istruzioni del tipo "non includere" può risultare più efficace che aggiungere dieci parole descrittive in più. Non sempre, ma abbastanza spesso da fare la differenza.

Cosa rende efficace un prompt negativo nell'IA? ✅✨

Un buon suggerimento negativo non è semplicemente un elenco casuale di parole proibite. Deve essere mirato, specifico e pratico .

Un buon prompt negativo di solito presenta queste caratteristiche:

  • Riguardante l'output

    • Se si desidera un ritratto realistico, aggettivi negativi come "cartone animato, anime, basso livello di dettaglio" sono appropriati.

  • Concentrato sugli errori più probabili

    • Mani, volti, testo, anatomia, sfocatura e disordine: questi sono i punti critici più comuni.

  • Abbastanza corto da rimanere libero

    • Gli elenchi lunghissimi possono diventare ingestibili e contraddittori.

  • Specificare senza diventare ossessivi

    • "Niente dita in più" è meglio di "rimuovere tutte le irregolarità biologiche dalla struttura degli arti umani". Ma dai.

  • Abbinato a un forte stimolo positivo

    • I suggerimenti negativi funzionano meglio quando l'IA sa anche cosa desideri .

Un segnale negativo debole spesso si presenta così:

  • Troppo vago: "migliorarlo"

  • Troppo generico: "niente di brutto"

  • Troppo contraddittorio: "realistico ma senza ombre, senza texture, senza dettagli della pelle"

  • Troppo lungo: un'infinita sequenza di parole chiave senza alcuna struttura

Un buon modo per capirlo è questo: il prompt positivo definisce la destinazione, mentre il prompt negativo esclude le strade che non si desidera che l'IA percorra 🚗

Forse non è una metafora perfetta. È più come rimuovere sentieri paludosi da un navigatore GPS. Eppure, regge abbastanza bene.

Tabella comparativa - Metodi comuni di utilizzo del prompt negativo nell'IA 📊

Ecco una tabella comparativa pratica che mostra gli stili più comuni di prompt negativo e dove funzionano meglio, in base alle linee guida per i prompt basati su immagini , alle linee guida per la progettazione dei prompt LLM e alle linee guida per la progettazione dei prompt API .

Stile di prompt negativo Ideale per Esempio di formulazione Perché funziona Errore comune
Rimozione di artefatti immagini IA “sfocatura, rumore, bassa qualità, pixelato” Elimina rapidamente gli elementi di disturbo visivo evidenti Utilizzo di troppi termini di qualità sovrapposti
Correzione anatomica Ritratti, personaggi “dita in più, mani deformi, viso sfigurato” Individua gli errori classici nella rappresentazione della figura umana Dimenticare di rafforzare il prompt del ritratto principale
Esclusione di stile Direzione artistica “cartone animato, anime, stile fumetto, sovrasaturo” Mantiene il risultato più fedele alla tonalità visiva scelta Gli stili di blocco di cui hai ancora bisogno, in modo goffo
Pulizia dello sfondo Immagini del prodotto, modelli “sfondo disordinato, testo, filigrana” Aiuta a isolare meglio il soggetto Chiedere scene dettagliate mentre si vietano i dettagli
Esclusione degli oggetti generazione della scena “Niente auto, niente folla, niente animali” Rimuove direttamente gli elementi indesiderati Limitare eccessivamente la scena fino a farla sembrare vuota
Controllo del tono per il testo Scrittura IA “Niente gergo, niente linguaggio ampolloso, niente ripetizioni” Affina la voce e la leggibilità Essendo così rigido, il testo risulta rigido e inespressivo
Filtro di sicurezza o di marca Flussi di lavoro aziendali “Niente linguaggio offensivo, niente politica” Riduce i risultati rischiosi nell'uso professionale Supponendo che risolva ogni caso limite
Controllo del formato Output strutturato “Niente tabelle, niente proiettili a raffica, niente emoji” Utile quando è necessario un formato preciso Il formato richiesto è in conflitto... succede spesso

Osservate lo schema. I migliori suggerimenti negativi non cercano di controllare tutto. Si concentrano sulla risoluzione dei punti critici più probabili.

Come funzionano i suggerimenti negativi dietro le quinte ⚙️

Senza addentrarci troppo nei dettagli, un suggerimento negativo influenza il modello scoraggiando determinate associazioni durante la generazione .

Negli strumenti di elaborazione delle immagini, il sistema analizza sia il prompt principale che quello negativo, cercando di avvicinarsi a uno e allontanarsi dall'altro. Questa è una versione semplificata, certo, ma è utile. Immaginate di guidare con una mano mentre con l'altra spingete delicatamente via una mappa difettosa. Negli strumenti basati su Diffusers, persino l'API sottostante include campi come negative_prompt_embeds per questo tipo di controllo.

Negli strumenti linguistici, le istruzioni negative aiutano a modellare:

  • tono

  • struttura

  • argomenti proibiti

  • limiti di stile

  • controllo di ripetizione

  • comportamento di formattazione

L'intelligenza artificiale, in sostanza, bilancia le preferenze.

Ciò significa che i prompt negativi non sono un interruttore magico separato. Fanno parte dello stesso ecosistema di istruzioni . Il che spiega anche perché possono fallire quando:

  • lo stimolo positivo è troppo debole

  • il prompt negativo è troppo lungo

  • le istruzioni sono in conflitto

  • il modello non gestisce molto bene i valori negativi

  • La richiesta è troppo complessa per un solo passaggio

Ebbene sì, strumenti diversi reagiscono in modo diverso. Alcuni modelli di immagine apprezzano i suggerimenti negativi e netti. Altri, più o meno, si limitano a scrollare le spalle e a fare ciò che erano già impostati per fare. L'IA può essere acuta e ostinata allo stesso tempo 😬

Suggerimento negativo nell'IA per la generazione di immagini 🎨🖼️

È qui che il termine viene utilizzato più frequentemente.

Quando si parla di Negative Prompt nell'IA , di solito ci si riferisce alla generazione di immagini . Il che è comprensibile, dato che i modelli di immagini sono noti per ripetere alcuni errori classici:

  • arti extra

  • mani deformi

  • occhi strani

  • oggetti duplicati

  • texture fangose

  • testo casuale

  • basso livello di dettaglio

  • sovraesposizione

  • composizioni disordinate

Quindi, se il tuo prompt è:

  • “Un ritratto cinematografico di un cavaliere nella luce dorata”

Potresti aggiungere un suggerimento negativo come:

  • “sfocata, dita in più, viso distorto, anatomia errata, scarso dettaglio, testo, filigrana, ritagliata”

Questo indica al sistema cosa evitare durante il rendering del cavaliere.

I suggerimenti negativi per una buona immagine spesso si concentrano su:

  • Problemi di anatomia

    • mani malate, dita in più, arti fusi

  • Problemi di qualità

    • bassa qualità, sfocato, rumoroso, pixelato

  • Problemi di composizione

    • Ritagliato, soggetto duplicato, disordine decentrato

  • Incongruenze di stile

    • cartone animato, anime, pelle irreale, sovrasaturazione

  • Manufatti sparsi

    • filigrana, testo, logo, cornice

Ma non esagerare

Molti utenti pubblicano lunghissime liste di suggerimenti negativi copiate da qualche parte. A volte aiuta. Altre volte è come gettare sedici coperte su una lampada e chiedersi perché la stanza sembra buia.

I prompt negativi prolungati possono:

  • confondere il modello

  • indebolire la creatività

  • appiattire la texture

  • recuperare buoni dettagli

  • creare output sterili

Quindi sì, usateli, ma usateli con cognizione di causa.

Suggerimenti negativi nell'IA per la scrittura e i chatbot ✍️💬

Il suggerimento negativo non è utile solo per le immagini. È efficace anche nei sistemi di scrittura, nei chatbot, negli assistenti di supporto e nei flussi di lavoro dei contenuti .

Per il testo, un prompt negativo può indicare al modello di evitare:

  • ripetizione

  • cliché

  • gergo

  • linguaggio di vendita aggressivo

  • emoji

  • sovraccarico di proiettili

  • speculazione

  • affermazioni non supportate da prove

  • certi argomenti o toni

Ad esempio, invece di dire solo:

  • “Scrivi una descrizione del prodotto per una macchina da caffè di alta gamma”

Potresti aggiungere:

  • “Non mostrarti invadente”

  • “Evitate affermazioni esagerate”

  • Niente frasi di riempimento

  • "Niente gergo aziendale"

  • “Non usare cliché come rivoluzionario o all'avanguardia”

Questo cambia completamente il tono.

Gli spunti negativi per la scrittura sono utili quando si desidera:

  • voce del marchio più pulita

  • meno frasi generiche

  • tono più professionale

  • formattazione più leggibile

  • Meno sforzo

  • Risultati più sicuri per team e clienti

Credo che questo caso d'uso venga sottovalutato. Tutti parlano della bella grafica generata dall'IA, il che è giusto, perché è appariscente e memorabile. Ma per i professionisti, il controllo del tono nella scrittura è il campo in cui i suggerimenti negativi si guadagnano silenziosamente il pranzo 🍽️

Errori comuni che le persone commettono con i suggerimenti negativi nell'IA 🚫

Indurre reazioni negative sembra più facile di quanto non sia in realtà.

Ecco gli errori più comuni.

1. Essere troppo vaghi

Esempio negativo:

  • “Niente di male”

L'IA non ha un obiettivo preciso in quel caso. "Cattivo" non significa quasi nulla.

Meglio:

  • "Nessuna sfocatura, nessuna distorsione, nessun oggetto superfluo"

2. Contraddire la richiesta principale

Se chiedi:

  • "Un mercato fantasy ricco di dettagli"

E il tuo messaggio negativo dice:

  • “Nessun ingombro, nessuna folla, nessun dettaglio di sfondo”

Beh... hai sabotato la tua stessa richiesta.

3. Inserire troppe parole chiave

Le liste enormi e copiate possono a volte funzionare, ma spesso diventano eccessivamente complesse. Il modello perde di chiarezza. È come cercare di dirigere un film urlando 80 note contemporaneamente 🎬

4. Utilizzare gli aspetti negativi senza chiarezza positiva

Un suggerimento negativo non può salvare un'idea debole. Può affinare un buon suggerimento, certo. Ma non può crearne uno per magia.

5. Presupponendo che ogni modello interpreti i termini allo stesso modo

Un sistema reagisce con forza alla "bassa qualità". Un altro la ignora. Uno si preoccupa delle "mani deformi". Un altro quasi non ci fa caso. I test sono fondamentali.

6. Cercare di controllare ogni pixel o frase

Un controllo eccessivo può soffocare l'output. La pulizia è un bene. La morte non lo è. C'è una differenza.

Esempi pratici di prompt negativo nell'IA 🔍

Gli esempi chiariscono meglio il concetto, quindi eccone alcuni.

Esempio 1 - Ritratto realistico

Richiesta principale:
un ritratto realistico in primo piano di una donna, illuminato da una luce soffusa proveniente da una finestra, con una texture della pelle naturale e una profondità di campo ridotta.

Suggerimento negativo:
sfocatura, dita in più, occhi distorti, pelle di plastica, sovrasaturazione, cartone animato, testo, filigrana

Perché funziona:
preserva il realismo e sopprime gli errori visivi più comuni.

Esempio 2 - Foto del prodotto

Richiesta principale:
Foto minimalista di uno smartwatch nero su sfondo bianco, illuminazione da studio.

Suggerimenti negativi:
disordine, riflessi, oggetti superflui, testo, distorsione del logo, scarso dettaglio, confusione di ombre

Perché funziona:
mantiene la struttura semplice e pulita dal punto di vista commerciale.

Esempio 3 - Scrittura di un blog

Traccia principale:
Scrivi un'introduzione utile per un blog sulla produttività nell'ufficio domestico, con un tono amichevole e competente.

Indicazioni negative:
niente linguaggio ampolloso, niente cliché, niente ripetizioni, niente frasi fatte, niente promesse esagerate.

Perché funziona:
impedisce l'inserimento di elementi generici che suonano come un'intelligenza artificiale e mantiene il testo più naturale.

Esempio 4 - Risposta dell'assistenza clienti

Richiesta principale:
redigere una risposta cortese all'assistenza clienti per una spedizione in ritardo.

Suggerimento negativo:
non incolpare il cliente, nessun tono difensivo, nessun gergo legale, nessuna scusa vuota ripetuta due volte

Perché funziona:
migliora la professionalità e il tono emotivo.

Come si può notare, questi segnali negativi non sono casuali. Ognuno di essi è legato al rischio effettivo di fallimento.

Quando non dovresti dare troppa importanza agli stimoli negativi 🪫

Gli stimoli negativi sono utili, ma non sono sempre l'elemento centrale.

A volte è più intelligente migliorare il prompt principale.

Prestare attenzione quando:

  • la tua richiesta è già troppo restrittiva

  • L'output del modello risulta piatto e privo di vita

  • La tua lista negativa è più lunga del prompt effettivo

  • lo strumento risponde a malapena alla ponderazione negativa

  • non hai testato prima versioni di prompt più semplici

Molti risultati deludenti attribuiti all'IA sono semplicemente dovuti a istruzioni poco chiare, interpretate in modo errato. Un messaggio di base più chiaro spesso risolve più problemi di un'ulteriore serie di errori.

Pertanto, un approccio equilibrato risulta essere la soluzione migliore:

  • Inizia con un prompt principale chiaro

  • Aggiungi alcuni termini negativi mirati

  • Test

  • Perfeziona in base a ciò che non funziona

Questo processo è quasi sempre migliore rispetto all'inserimento casuale di prompt.

Come scrivere una richiesta negativa più efficace in AI, passo dopo passo 🛠️

Ecco un semplice procedimento che puoi mettere in pratica.

Fase 1 - Definire il risultato desiderato

Chiediti:

  • Cosa sto cercando di creare?

  • Che stile, tono o formato desidero?

Fase 2 - Prevedere i probabili fallimenti

Pensa a cosa di solito va storto.

  • Anatomia strana?

  • Immagine rumorosa?

  • Testo ripetitivo?

  • Tono fuori luogo?

Passaggio 3 - Scrivere le esclusioni specifiche

Trasforma quei probabili fallimenti in effetti negativi diretti.

  • “nessuna sfocatura”

  • “niente gergo”

  • “Nessun aiuto in più”

  • “nessun testo di sfondo”

Passaggio 4 - Mantieni l'elenco snello

Inizia con calma. Puoi sempre aggiungere altro in seguito.

Passaggio 5 - Testare e regolare

Se l'IA continua a commettere lo stesso errore, è necessario concentrarsi maggiormente su quell'errore. Se il risultato diventa troppo rigido, è opportuno rimuovere alcune restrizioni.

Un mini-modello pratico

Per le immagini:

  • Tema principale: soggetto + stile + illuminazione + composizione

  • Suggerimento negativo: problemi di anatomia + incongruenze di stile + rimozione di artefatti

Per la scrittura:

  • Suggerimento principale: obiettivo + pubblico + tono + struttura

  • Suggerimento negativo: tono vietato + formattazione vietata + cliché vietati + aree di rischio

Niente di lussuoso. Solo praticità.

Nota conclusiva sul prompt negativo nell'IA 🌟

Quindi, cos'è il Negative Prompt nell'IA ?

È la parte del processo di prompting in cui si indica al modello cosa evitare. Questa è la definizione letterale. Ma in pratica, è molto di più. È uno strumento di controllo. Un filtro di qualità. Un modo per ridurre le sciocchezze prima che si manifestino. Non è perfetto, non è assoluto, ma è davvero efficace.

Il modo più intelligente per utilizzarlo non è quello di creare un mostruoso cimitero di parole chiave e incollarlo ovunque. È piuttosto quello di individuare gli errori ricorrenti e poi bloccare quei problemi specifici con istruzioni precise e mirate.

Quello è il punto ottimale.

In breve

  • Un suggerimento negativo nell'IA indica al modello cosa non generare

  • È particolarmente utile per la generazione di immagini , la scrittura e il controllo del flusso di lavoro.

  • Le buone richieste di feedback negativo sono specifiche, pertinenti e concise.

  • Le richieste negative inadeguate sono vaghe, prolisse o contraddittorie

  • I risultati migliori si ottengono combinando un suggerimento principale forte con un suggerimento negativo mirato

  • I test sono importanti: modelli diversi rispondono in modo diverso

Una volta che si impara a usare bene i suggerimenti negativi, tornare indietro può sembrare un po' come cucinare senza sale. Non impossibile. Solo un po' irritante, e il risultato è più piatto di quanto dovrebbe essere 

Domande frequenti

Che cos'è un prompt negativo nell'IA e in cosa si differenzia da un prompt normale?

Un prompt normale indica al modello cosa creare, mentre un prompt negativo gli indica cosa evitare. In pratica, ciò significa che non si descrive solo l'obiettivo, ma si bloccano anche i modelli di errore più comuni. L'articolo lo presenta come un livello di controllo che riduce stili, artefatti o comportamenti indesiderati, anziché sostituire il prompt principale.

Perché il suggerimento negativo nell'IA migliora così tanto la qualità dell'output?

La funzione Negative Prompt nell'IA aiuta a restringere lo spazio di output, rendendo i risultati più precisi e coerenti. Invece di lasciare che il modello faccia ipotesi troppo generiche, lo si guida lontano da problemi di sfocatura, confusione, ripetizione o tonalità che spesso si presentano per impostazione predefinita. Questo di solito si traduce in meno correzioni, meno tentativi e risultati migliori in un minor numero di passaggi.

Quando dovrei utilizzare i prompt negativi per la generazione di immagini tramite IA?

Utilizzateli quando il soggetto tende a ripetere errori come dita in più, volti distorti, texture poco definite, testo casuale o sfondi disordinati. Sono particolarmente utili per ritratti, foto di prodotti e scene stilizzate, dove i difetti di qualità sono facili da individuare. L'approccio più efficace consiste nel concentrarsi sui problemi visivi specifici che hanno maggiori probabilità di comparire.

L'utilizzo di suggerimenti negativi può contribuire a rendere la scrittura generata dall'IA meno robotica o ripetitiva?

Sì, l'articolo chiarisce che i suggerimenti negativi sono utili sia per il testo che per le immagini. Nei flussi di lavoro di scrittura, possono ridurre cliché, riempitivi, gergo, ripetizioni e linguaggio esagerato. Questo li rende utili per la voce del brand, le risposte all'assistenza clienti, le introduzioni dei blog e altri contenuti in cui il tono e la leggibilità sono importanti.

Come posso scrivere un buon prompt negativo in AI senza complicarlo eccessivamente?

Parti dal risultato che desideri ottenere, poi identifica le poche cose che hanno maggiori probabilità di andare storte. Trasforma questi rischi in esclusioni brevi e specifiche come "niente sfocature", "niente gergo" o "niente oggetti aggiuntivi" invece di istruzioni vaghe come "miglioralo". Un buon suggerimento negativo nell'IA rimane pertinente, mirato e sufficientemente conciso da risultare chiaro.

Quali sono gli errori più comuni che le persone commettono con i suggerimenti negativi?

Gli errori più comuni sono la vaghezza, la contraddizione con la richiesta principale, l'inserimento eccessivo di parole chiave e l'aspettativa che gli elementi negativi possano salvare un'idea debole. Un altro problema frequente è il tentativo di controllare ogni dettaglio, che può rendere il risultato piatto o sterile. L'articolo avverte inoltre che modelli diversi possono interpretare gli stessi termini in modo molto differente.

Perché lo stesso suggerimento negativo funziona bene in uno strumento di intelligenza artificiale e male in un altro?

Perché i suggerimenti negativi fanno parte del sistema di istruzioni più ampio del modello, non sono una soluzione magica universale. Alcuni strumenti reagiscono in modo deciso a termini come "bassa qualità" o "mani inesperte", mentre altri reagiscono a malapena. Il punto dell'articolo è pratico: testate il modello che state utilizzando invece di presumere che la stessa formulazione sia valida ovunque.

Dovrei copiare lunghe liste di suggerimenti negativi da altre persone?

Di solito non è il punto di partenza migliore. Lunghi elenchi copiati possono confondere il modello, indebolire la creatività, appiattire i dettagli o introdurre contraddizioni che non avevi notato. Un metodo più affidabile è quello di iniziare con un breve elenco legato ai tuoi specifici punti critici, per poi apportare modifiche in base agli errori che il modello continua a commettere.

Quando è meglio migliorare la richiesta principale invece di aggiungere ulteriori elementi negativi?

Se la tua richiesta è già restrittiva, il risultato appare privo di vita o l'elenco delle esclusioni è più lungo della richiesta stessa, probabilmente è necessario rivedere prima la richiesta principale. Le richieste di esclusione affinano una buona direzione, ma non la sostituiscono. L'articolo consiglia di chiarire argomento, stile, tono e formato prima di aggiungere ulteriori esclusioni.

Qual è un flusso di lavoro semplice per testare la funzionalità Negative Prompt nell'IA in progetti reali?

Iniziate con un prompt principale chiaro che definisca l'argomento, lo stile, il tono o la struttura. Aggiungete solo alcuni elementi negativi mirati, basati su errori probabili, quindi testate e analizzate cosa continua a non funzionare. Da lì, affinate le esclusioni specifiche anziché aggiungere altre parole chiave. Questo ciclo graduale viene presentato come il metodo più pratico per migliorare costantemente i risultati.

Riferimenti

  1. Google Cloud - Richiesta negativa nell'IA - docs.cloud.google.com

  2. OpenAI Developers - Sistemi di generazione di testo - developers.openai.com

  3. Microsoft Learn - Guida rapida all'ingegneria LLM - learn.microsoft.com

  4. Faccia che abbraccia - negative_prompt_embeds - huggingface.co

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