Muito se escuta sobre engenharia e suas diversas variações, mas você já ouviu falar sobre o segmento de prompt? Essa é uma função do mundo de TI que ganhou renome por meio da recente popularização das Inteligências Artificiais (IA) Generativas.
O profissional desta área é responsável por desenvolver comandos para que a tecnologia dos grandes modelos de linguagem, ou LLM, responda de acordo com o que foi ordenado.
Quer entender melhor o tema? Neste blog, vamos nos aprofundar no assunto e explorar as diversas mecânicas que o envolvem. Boa leitura.
O que é um prompt?
Prompt, ou comando, é um texto normal que tem o intuito de solicitar a execução de tarefas por parte de uma Inteligência Artificial de um grande modelo de linguagem.
Esses LLM são sistemas guiados por Machine Learning (ML) e treinados por prompting (ato de fazer um padrão de ordens), que operam a partir do reconhecimento de dados, os utilizando para gerar novos conteúdos, como diálogos, vídeos, imagens e músicas.
Em muitos casos, apenas uma palavra é capaz de mudar uma resposta inteira. Por isso, as combinações de informações inseridas devem ser precisas, já que nem tudo que é desenvolvido pela IA pode ser útil ou correto.
O que é engenharia de prompt?
Nomeia-se engenharia de prompt a função de criar comandos de forma sistemática a fim de capacitar um LLM para oferecer respostas mais certeiras. É um trabalho que necessita atenção aos detalhes, pesquisa e refinamento em sua prática.
O profissional dessa área é responsável por identificar e criar modelos personalizáveis para os usuários, que possam ser usados para obter melhores resultados no momento da geração, desenvolvendo uma grande biblioteca de templates.
Entre as principais vantagens da aplicação dessa engenharia, estão:
Controle para o desenvolvedor: evita que quem interage com a tecnologia peça ou realize ações que a IA não conseguirá responder, além de ditar a maneira que a ferramenta será utilizada.
Aprimora a experiência: melhora a interação entre as pessoas e a interface da LLM, propiciando que ambos entendam-se facilmente e cheguem ao seu objetivo.
Maior flexibilidade: permite que as organizações criem sistemas mais adaptáveis em larga escala. Isso faz com que seja possível criar comandos simples e abrangentes.
Quais são as principais técnicas de engenharia de prompts?
No meio da engenharia de prompt, os especialistas usufruem de técnicas avançadas para desenvolverem os comandos e configurarem os grandes modelos de linguagem. Conheça as principais táticas usadas por estes profissionais:
- Prompting com cadeia de pensamento: separa as atividades complexas em partes, simulando uma linha de raciocínio lógico humano para chegar a um resultado final. Esse processo ajuda a criar nuances na performance da IA.
- Prompting da árvore de pensamento (ToT): praticado a partir do comando “cadeia de pensamento”, generaliza as informações mostradas por ele e sugere os próximos passos, aprofundando-se nos primeiros dados apresentados.
- Prompting maiêutico: solicita que uma explicação seja dada em relação a uma pergunta já respondida pela Inteligência Artificial.
- Prompting baseado na complexidade: escolhe os melhores e mais longos resultados da “cadeia de pensamento” e os compara, chegando a conclusão mais comum entre eles.
- Prompting de conhecimento gerado: pede ao LLM que gere fatos relevantes sobre o assunto que o usuário está pesquisando e enriquece o material com base nisso.
- Prompts do tipo menor para o maior: aqui, o modelo lista uma série de pequenos problemas a respeito de uma questão e, então, oferece soluções para cada um.
- Prompts de ajuste automático: a IA gera uma resolução para um cenário, após, o próprio sistema forma uma crítica e cria uma segunda resposta baseada na análise.
- Prompt de estímulo direcional: técnica que emprega a utilização de palavras-chave para induzir o grande modelo de linguagem a obter o resultado desejado.
3 práticas recomendadas na hora da criação de prompts
Para quem ainda está iniciando como engenheiro de prompts, é preciso saber que existem algumas boas práticas no desenvolvimento de um comando. Veja três dicas que vão ajudá-lo nesse processo:
- Seja objetivo: evite interpretações errôneas, use uma linguagem clara e direta.
- Forneça um contexto adequado: inclua as especificações de acordo com os resultados requeridos.
- Equilibre as informações: use a simplicidade ao seu favor, mas também deixe campo para que a IA aprofunde-se e encontre abertura para abordar o assunto com complexidade.
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