Suggerimenti per il pensiero esteso

Questa guida fornisce strategie avanzate e tecniche per ottenere il massimo dalle funzionalità di pensiero esteso di Claude. Il pensiero esteso consente a Claude di affrontare problemi complessi passo dopo passo, migliorando le prestazioni su compiti difficili.

Vedi Pensiero esteso per una guida su come decidere quando utilizzare il pensiero esteso.

Prima di iniziare

Questa guida presuppone che tu abbia già deciso di utilizzare la modalità di pensiero esteso e che tu abbia consultato la nostra guida all'implementazione del pensiero esteso.

Considerazioni tecniche per il pensiero esteso

• I token di pensiero hanno un budget minimo di 1024 token. Ti consigliamo di iniziare con il budget di pensiero minimo e aumentare gradualmente per adattarti in base alle tue esigenze e alla complessità del compito.
• Per i carichi di lavoro in cui il budget di pensiero ottimale è superiore a 32K, ti consigliamo di utilizzare l'elaborazione in batch per evitare problemi di rete. Le richieste che spingono il modello a pensare oltre 32K token causano richieste di lunga durata che potrebbero scontrarsi con timeout di sistema e limiti di connessione aperta.
• Il pensiero esteso funziona meglio in inglese, anche se gli output finali possono essere in qualsiasi lingua supportata da Claude.
• Se hai bisogno di pensiero al di sotto del budget minimo, ti consigliamo di utilizzare la modalità standard, con il pensiero disattivato, con il prompt tradizionale chain-of-thought con tag XML (come <thinking>). Vedi prompt chain of thought.

Tecniche di prompting per il pensiero esteso

Usa prima istruzioni generali, poi risolvi i problemi con istruzioni più passo dopo passo

Claude spesso funziona meglio con istruzioni di alto livello per pensare profondamente a un compito piuttosto che con una guida prescrittiva passo dopo passo. La creatività del modello nell'affrontare i problemi potrebbe superare la capacità umana di prescrivere il processo di pensiero ottimale.

Ad esempio, invece di:

Pensa a questo problema di matematica passo dopo passo: 
1. Per prima cosa, identifica le variabili
2. Poi, imposta l'equazione
3. Successivamente, risolvi per x
...

Considera:

Per favore, pensa a questo problema di matematica in modo approfondito e dettagliato. 
Considera molteplici approcci e mostra il tuo ragionamento completo.
Prova metodi diversi se il tuo primo approccio non funziona.

Detto questo, Claude può comunque seguire efficacemente passaggi di esecuzione strutturati e complessi quando necessario. Il modello può gestire anche elenchi più lunghi con istruzioni più complesse rispetto alle versioni precedenti. Ti consigliamo di iniziare con istruzioni più generalizzate, quindi leggere l'output di pensiero di Claude e iterare per fornire istruzioni più specifiche per guidare il suo pensiero da lì.

Prompting multishot con pensiero esteso

Il prompting multishot funziona bene con il pensiero esteso. Quando fornisci a Claude esempi di come pensare attraverso i problemi, seguirà modelli di ragionamento simili all'interno dei suoi blocchi di pensiero esteso.

Puoi includere esempi few-shot nel tuo prompt in scenari di pensiero esteso utilizzando tag XML come <thinking> o <scratchpad> per indicare modelli canonici di pensiero esteso in quegli esempi.

Claude generalizzerà il modello al processo formale di pensiero esteso. Tuttavia, è possibile che otterrai risultati migliori dando a Claude libertà di pensare nel modo che ritiene migliore.

Esempio:

Ti mostrerò come risolvere un problema di matematica, poi voglio che tu ne risolva uno simile.

Problema 1: Qual è il 15% di 80?

<thinking>
Per trovare il 15% di 80:
1. Converti il 15% in un decimale: 15% = 0,15
2. Moltiplica: 0,15 × 80 = 12
</thinking>

La risposta è 12.

Ora risolvi questo:
Problema 2: Qual è il 35% di 240?

Massimizzare il seguire le istruzioni con il pensiero esteso

Claude mostra un seguire le istruzioni significativamente migliorato quando il pensiero esteso è abilitato. Il modello tipicamente:

1. Ragiona sulle istruzioni all'interno del blocco di pensiero esteso
2. Esegue quelle istruzioni nella risposta

Per massimizzare il seguire le istruzioni:

• Sii chiaro e specifico su quello che vuoi
• Per istruzioni complesse, considera di dividerle in passaggi numerati che Claude dovrebbe affrontare metodicamente
• Consenti a Claude un budget sufficiente per elaborare completamente le istruzioni nel suo pensiero esteso

Utilizzare il pensiero esteso per eseguire il debug e guidare il comportamento di Claude

Puoi utilizzare l'output di pensiero di Claude per eseguire il debug della logica di Claude, anche se questo metodo non è sempre perfettamente affidabile.

Per fare il miglior uso di questa metodologia, ti consigliamo i seguenti suggerimenti:

• Non consigliamo di passare il pensiero esteso di Claude nel blocco di testo dell'utente, poiché questo non migliora le prestazioni e potrebbe effettivamente degradare i risultati.
• Il prefill del pensiero esteso non è esplicitamente consentito, e modificare manualmente il testo di output del modello che segue il suo blocco di pensiero probabilmente degraderà i risultati a causa della confusione del modello.

Quando il pensiero esteso è disattivato, il prefill del testo di risposta assistant standard è ancora consentito.

Ottenere il massimo da output lunghi e pensiero longform

Per i casi d'uso di generazione di dataset, prova prompt come "Per favore, crea una tabella estremamente dettagliata di..." per generare dataset completi.

Per casi d'uso come la generazione di contenuti dettagliati in cui potresti voler generare blocchi di pensiero esteso più lunghi e risposte più dettagliate, prova questi suggerimenti:

• Aumenta sia la lunghezza massima del pensiero esteso E chiedi esplicitamente output più lunghi
• Per output molto lunghi (20.000+ parole), richiedi un outline dettagliato con conteggi di parole fino al livello del paragrafo. Poi chiedi a Claude di indicizzare i suoi paragrafi all'outline e mantenere i conteggi di parole specificati

Ecco alcuni casi d'uso di esempio in cui Claude eccelle grazie al pensiero esteso più lungo:

Fai riflettere Claude e controlla il suo lavoro per una coerenza e una gestione degli errori migliori

Puoi utilizzare il prompting in linguaggio naturale semplice per migliorare la coerenza e ridurre gli errori:

1. Chiedi a Claude di verificare il suo lavoro con un semplice test prima di dichiarare un compito completato
2. Istruisci il modello ad analizzare se il suo passaggio precedente ha raggiunto il risultato atteso
3. Per compiti di codifica, chiedi a Claude di eseguire i casi di test nel suo pensiero esteso

Esempio:

Scrivi una funzione per calcolare il fattoriale di un numero. 
Prima di finire, per favore verifica la tua soluzione con casi di test per:
- n=0
- n=1
- n=5
- n=10
E correggi eventuali problemi che trovi.

Passaggi successivi