Prima di iniziare
Questa guida presuppone che tu abbia già deciso di utilizzare la modalità di pensiero esteso e che tu abbia esaminato i nostri passaggi di base su come iniziare con il pensiero esteso così come 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 di aumentare gradualmente per adattarti in base alle tue esigenze e alla complessità del compito.
- Per carichi di lavoro dove il budget di pensiero ottimale è superiore a 32K, ti consigliamo di utilizzare l’elaborazione 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 prompting tradizionale chain-of-thought con tag XML (come
<thinking>). Vedi prompting chain of thought.
Tecniche di prompting per il pensiero esteso
Usa prima istruzioni generali, poi risolvi i problemi con istruzioni più dettagliate 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 può superare la capacità di un umano di prescrivere il processo di pensiero ottimale. Ad esempio, invece di: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:
Massimizzare il seguimento delle istruzioni con il pensiero esteso
Claude mostra un seguimento delle istruzioni significativamente migliorato quando il pensiero esteso è abilitato. Il modello tipicamente:- Ragiona sulle istruzioni all’interno del blocco di pensiero esteso
- Esegue quelle istruzioni nella risposta
- Sii chiaro e specifico su quello che vuoi
- Per istruzioni complesse, considera di suddividerle in passaggi numerati che Claude dovrebbe seguire metodicamente
- Consenti a Claude budget sufficiente per elaborare completamente le istruzioni nel suo pensiero esteso
Utilizzare il pensiero esteso per debuggare e guidare il comportamento di Claude
Puoi utilizzare l’output di pensiero di Claude per debuggare la logica di Claude, anche se questo metodo non è sempre perfettamente affidabile. Per fare il miglior uso di questa metodologia, raccomandiamo i seguenti suggerimenti:- Non raccomandiamo di passare il pensiero esteso di Claude nel blocco di testo utente, poiché questo non migliora le prestazioni e può effettivamente degradare i risultati.
- Il prefilling del pensiero esteso è esplicitamente non 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.
assistant è ancora consentito.
A volte Claude può ripetere il suo pensiero esteso nel testo di output dell’assistant. Se vuoi una risposta pulita, istruisci Claude a non ripetere il suo pensiero esteso e a produrre solo la risposta.
Sfruttare al meglio output lunghi e pensiero a lungo termine
Per 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 dove 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 uno schema dettagliato con conteggi di parole fino al livello di paragrafo. Poi chiedi a Claude di indicizzare i suoi paragrafi allo schema e mantenere i conteggi di parole specificati
Non raccomandiamo di spingere Claude a produrre più token per il gusto di produrre token. Piuttosto, ti incoraggiamo a iniziare con un piccolo budget di pensiero e aumentare secondo necessità per trovare le impostazioni ottimali per il tuo caso d’uso.
Problemi STEM complessi
Problemi STEM complessi
I problemi STEM complessi richiedono a Claude di costruire modelli mentali, applicare conoscenze specializzate e lavorare attraverso passaggi logici sequenziali—processi che beneficiano di un tempo di ragionamento più lungo.
Questo compito più semplice tipicamente risulta in solo circa alcuni secondi di tempo di pensiero.
Problemi di ottimizzazione con vincoli
Problemi di ottimizzazione con vincoli
L’ottimizzazione con vincoli sfida Claude a soddisfare simultaneamente requisiti multipli in competizione, cosa che si realizza meglio quando si consente un tempo di pensiero esteso lungo così che il modello possa affrontare metodicamente ogni vincolo.
Questa richiesta aperta tipicamente risulta in solo circa alcuni secondi di tempo di pensiero.
Framework di pensiero
Framework di pensiero
I framework di pensiero strutturati danno a Claude una metodologia esplicita da seguire, che può funzionare meglio quando a Claude viene dato spazio di pensiero esteso lungo per seguire ogni passaggio.
Questa domanda strategica ampia tipicamente risulta in solo circa alcuni secondi di tempo di pensiero.
Fai riflettere Claude e controllare il suo lavoro per migliorare la coerenza e la gestione degli errori
Puoi utilizzare il prompting in linguaggio naturale semplice per migliorare la coerenza e ridurre gli errori:- Chiedi a Claude di verificare il suo lavoro con un test semplice prima di dichiarare un compito completo
- Istruisci il modello ad analizzare se il suo passaggio precedente ha raggiunto il risultato atteso
- Per compiti di codifica, chiedi a Claude di eseguire casi di test nel suo pensiero esteso