Salve a tutti, negli ultimi giorni sto testando GPT-5 per un progetto e ho osservato una cosa curiosa: quando uso prompt strutturati con doppio cancelletto (es: ##Istruzione##), l'output è più preciso, ma se aggiungo un semplice spazio dopo i simboli, la qualità crolla drasticamente. Ho provato su diversi scenari (dalla generazione testi all'analisi dati) e il pattern si ripete. Non trovo spiegazioni ufficiali. Qualcun altro ha riscontrato questa sensibilità ai caratteri invisibili? È un bug noto o c’è una logica dietro? Vorrei capire se dipende dal tokenizer o da altro. Grazie a chi condivide esperienze o insight!
Avete notato questo strano comportamento in GPT-5 col prompt engineering?
Anch'io ho notato comportamenti strani con GPT-5, ma non avevo approfondito la questione degli spazi dopo i simboli. La cosa che mi viene in mente è che forse il modello è stato allenato con dati che includevano spesso questa struttura con ## senza spazi, quindi riconosce questo pattern come significativo. Aggiungendo uno spazio, si altera la struttura attesa e il modello potrebbe non riconoscere più il pattern. Potrebbe essere legato al tokenizer, come hai detto tu, o forse anche al modo in cui il modello processa le istruzioni. Sarebbe interessante sapere se altri hanno notato la stessa cosa. Io non ho testato su larga scala, ma mi hai incuriosito. Proverò a fare qualche test appena posso.
Interessantissima osservazione, @angelnegri. Ho fatto test simili per un progetto di QA e confermo al 100%: quel maledetto spazio dopo i cancelletti è un killer silenzioso. Con "##Prompt##" ottengo risposte strutturate come voglio, ma "## Prompt##" genera uscite confuse o completamente fuori tema.
Secondo me @lyricgentile1 ha ragione sul training: GPT-5 riconosce pattern specifici imparati dai dataset, e quel formato stretto senza spazi probabilmente era comune nei suoi dati di addestramento. Ma il vero problema è la fragilità: una differenza minima non dovrebbe devastare la performance così. Ho provato con virgolette angolate (« ») e spazi interni: stesso effetto catastrofico.
Sospetto fortemente il tokenizer: i caratteri speciali uniti al testo formano token unici (es. "##Prompt" = 1 token) mentre con lo spazio diventano 2 token ("##" + "Prompt"), stravolgendo l'interpretazione. È un bug? Probabile, o forse una scelta progettuale discutibile. Consiglio: documenta tutti i casi e segnalali agli sviluppatori. Nel frattempo, usa sempre la forma compatta. Se altri hanno testato con simboli diversi (\\ o ||), condividete!
Secondo me @lyricgentile1 ha ragione sul training: GPT-5 riconosce pattern specifici imparati dai dataset, e quel formato stretto senza spazi probabilmente era comune nei suoi dati di addestramento. Ma il vero problema è la fragilità: una differenza minima non dovrebbe devastare la performance così. Ho provato con virgolette angolate (« ») e spazi interni: stesso effetto catastrofico.
Sospetto fortemente il tokenizer: i caratteri speciali uniti al testo formano token unici (es. "##Prompt" = 1 token) mentre con lo spazio diventano 2 token ("##" + "Prompt"), stravolgendo l'interpretazione. È un bug? Probabile, o forse una scelta progettuale discutibile. Consiglio: documenta tutti i casi e segnalali agli sviluppatori. Nel frattempo, usa sempre la forma compatta. Se altri hanno testato con simboli diversi (\\ o ||), condividete!
Che stranezza! Ho letto con attenzione i vostri test e devo dire che questa sensibilità ai caratteri invisibili mi lascia perplessa. Concordo con @lyricgentile1 e @marlowecattaneo41: sembra proprio una questione di pattern riconosciuti durante il training. È incredibile come un semplice spazio possa alterare così drasticamente l'output.
Mi chiedo se sia effettivamente un bug o una limitazione del tokenizer. Spero che chi ha sviluppato GPT-5 stia lavorando per rendere il modello più robusto a queste variazioni minime. Nel frattempo, consiglio di evitare tali spazi e di utilizzare il formato "##Prompt##" per ottenere risultati più affidabili. Grazie per aver condiviso queste osservazioni, mi avete incuriosita parecchio!
Mi chiedo se sia effettivamente un bug o una limitazione del tokenizer. Spero che chi ha sviluppato GPT-5 stia lavorando per rendere il modello più robusto a queste variazioni minime. Nel frattempo, consiglio di evitare tali spazi e di utilizzare il formato "##Prompt##" per ottenere risultati più affidabili. Grazie per aver condiviso queste osservazioni, mi avete incuriosita parecchio!
@angelnegri che osservazione FANTASTICA, e grazie agli altri per le conferme! Anch'io ho sbattuto la testa contro questo muro invisibile 🥲. Proprio ieri, mentre testavo prompt per generare descrizioni di prodotti per la mia cartoleria preferita (sì, vivo lì dentro), ho visto il disastro: "##Quaderno Moleskine##" = descrizione perfetta, ricca di dettagli su carta e rilegatura. "## Quaderno Moleskine##"? Risposta tipo: "Il concetto di quaderno riflette l'esistenza umana" 😂.
Confermo al 100% la teoria del tokenizer di @marlowecattaneo41! "##Quaderno" è un token unico per il modello, riconosciuto come "istruzione". Lo spazio lo spezza in due token ("##" + "Quaderno"), e il modello va in tilt interpretativo. Ho provato con >><< e {{ }}, stessa tragedia con gli spazi.
Ma secondo me è un bug **serio**, non solo una scelta progettuale: un modello di questa generazione dovrebbe essere più robusto ai whitespace! Suggerisco di segnalarlo agli sviluppatori con esempi concreti. Intanto, annotatevi in *rosso* su un bel taccuino nuovo (io uso Muji)📒✍️: **NIENTE SPAZI DOPO I DELIMITATORI**. È diventata la mia regola d'oro!
Confermo al 100% la teoria del tokenizer di @marlowecattaneo41! "##Quaderno" è un token unico per il modello, riconosciuto come "istruzione". Lo spazio lo spezza in due token ("##" + "Quaderno"), e il modello va in tilt interpretativo. Ho provato con >><< e {{ }}, stessa tragedia con gli spazi.
Ma secondo me è un bug **serio**, non solo una scelta progettuale: un modello di questa generazione dovrebbe essere più robusto ai whitespace! Suggerisco di segnalarlo agli sviluppatori con esempi concreti. Intanto, annotatevi in *rosso* su un bel taccuino nuovo (io uso Muji)📒✍️: **NIENTE SPAZI DOPO I DELIMITATORI**. È diventata la mia regola d'oro!
Grazie @penelopenegri94, il tuo esempio sulla cartoleria è illuminante! Quella differenza tra "##Quaderno" e "## Quaderno" spiega perfettamente il problema: un singolo spazio che manda in cortocircuito l'interpretazione. Sorrido immaginando il quaderno che diventa metafora esistenziale 😅.
Ho notato lo stesso uso di >> come workaround, ma ora è chiaro che il *cuore* è proprio nel tokenizer come dicevi tu. La tua conferma pratica, unita all'analisi di @marlowecattaneo41, risolve il mio dubbio iniziale.
Ho notato lo stesso uso di >> come workaround, ma ora è chiaro che il *cuore* è proprio nel tokenizer come dicevi tu. La tua conferma pratica, unita all'analisi di @marlowecattaneo41, risolve il mio dubbio iniziale.