Um prompt pode ter cinco elementos-chave:

1. Entrada ou Contexto: Isso fornece informações ou dados adicionais que podem ajudar o modelo a entender melhor a tarefa.
2. Instruções: Instruções claras e concisas sobre o que o modelo deve fazer, como "Traduza a seguinte frase do inglês para o alemão".
3. Perguntas: Perguntas específicas que o modelo deve responder, como "Qual é o significado da vida?".
4. Exemplos: Saídas de amostra ou conversas que demonstram o formato desejado, também conhecido como "aprendizado de poucos exemplos".
5. Formato de Saída Desejado: Especificar o formato de saída esperado, como uma resposta curta ou uma explicação mais longa.

Não é necessário que todos os elementos estejam presentes em um prompt. No entanto, incluir pelo menos uma instrução ou pergunta é fundamental para orientar a resposta do modelo.

Entendendo e aproveitando esses elementos de prompt, você pode desbloquear todo o potencial dos grandes modelos de linguagem e obter os melhores resultados para suas tarefas.

A engenharia de prompt é uma técnica poderosa que permite aproveitar os recursos de grandes modelos de linguagem (LLMs) para realizar uma ampla gama de tarefas. Da sumarização e classificação à tradução, geração de texto e até mesmo criação de imagens, a engenharia de prompt abre um mundo de possibilidades.

Vamos explorar alguns dos casos de uso mais comuns para a engenharia de prompt:

1. Sumarização: Crie prompts que instruam o modelo a resumir um determinado texto, capturando os principais pontos e informações essenciais.

2. Classificação de Texto: Solicite ao modelo que classifique um texto em categorias predefinidas, como finanças, esportes ou educação.

3. Tradução: Forneça prompts que orientem o modelo a traduzir texto de um idioma para outro, permitindo uma comunicação transfronteiriça perfeita.

4. Geração e Conclusão de Texto: Aproveite os prompts para iniciar a geração ou conclusão de texto, permitindo que o modelo continue uma frase ou parágrafo de forma coerente e contextual.

5. Resposta a Perguntas: Solicite ao modelo que responda a perguntas, sejam elas gerais ou baseadas em entradas específicas, e receba respostas precisas e informativas.

6. Coaching e Ideação: Solicite ao modelo que forneça sugestões, feedback ou ideias criativas, como para melhorar um roteiro ou gerar nomes para uma sorveteria.

7. Geração de Imagens: Com o advento de modelos multimodais, a engenharia de prompt pode agora se estender à criação de imagens, onde você pode instruir o modelo a gerar visuais com base em suas descrições.

Entendendo esses diversos casos de uso, você pode desbloquear todo o potencial da engenharia de prompt e aplicá-la a uma ampla gama de tarefas, adaptando os prompts às suas necessidades e resultados desejados específicos.

Lembre-se, a chave para uma engenharia de prompt eficaz está em prompts claros, concisos e bem estruturados, que forneçam o contexto e as instruções necessárias ao modelo de linguagem. Experimente diferentes abordagens, aproveite os exemplos e itere em seus prompts para obter os melhores resultados.

A chave para desbloquear todo o potencial dos grandes modelos de linguagem está na arte da engenharia de prompt. Ao compreender os elementos fundamentais de um prompt e aplicar técnicas estratégicas, você pode melhorar significativamente a qualidade e a relevância das saídas do modelo.

No núcleo de um prompt, existem cinco elementos essenciais: entrada ou contexto, instruções, perguntas, exemplos e formato de saída desejado. Embora nem todos os elementos precisem estar presentes, a incorporação de pelo menos uma instrução ou pergunta é crucial para orientar a resposta do modelo.

Para maximizar a eficácia de seus prompts, considere as seguintes dicas:

1. Clareza e Concisão: Esforce-se por instruções ou perguntas diretas e inequívocas. Evite verbosidade desnecessária e procure por uma redação clara e concisa.

2. Contexto Relevante: Forneça quaisquer informações ou dados relevantes que possam ajudar o modelo a entender e responder melhor ao seu prompt.

3. Aproveitando Exemplos: Incorpore exemplos, conhecidos como aprendizado de poucos exemplos, para demonstrar o formato e a estrutura de saída desejados.

4. Especificando o Formato de Saída: Defina claramente o formato de saída desejado, como uma resposta curta, uma explicação detalhada ou um estilo específico.

5. Incentivando a Fidelidade aos Fatos: Solicite ao modelo que se baseie em fontes confiáveis e evite alucinações, solicitando explicitamente respostas factuais.

6. Alinhando Prompts com Tarefas: Certifique-se de que suas instruções de prompt estejam alinhadas com a tarefa específica ou o resultado desejado, como uma conversa de suporte ao cliente útil.

7. Explorando Prompts Baseados em Persona: Experimente diferentes personas, como um especialista conhecedor ou um assistente amigável, para obter respostas mais personalizadas.

Além dessas diretrizes gerais, você também pode aplicar técnicas de prompt específicas para refinar ainda mais a saída:

• Controle de Comprimento: Especifique o comprimento desejado da resposta, como um resumo de 150 palavras.
• Controle de Tom e Estilo: Oriente o modelo a gerar uma resposta educada, formal ou conversacional.
• Prompts Específicos para Público-Alvo: Adapte o prompt a um público-alvo específico, como explicar um conceito a uma criança.
• Prompt de Cadeia de Pensamento: Forneça um processo passo a passo para orientar o raciocínio do modelo e chegar à resposta correta.

Lembre-se, encontrar o prompt ideal muitas vezes envolve um processo iterativo. Experimente diferentes variações, observe os resultados e refine sua abordagem até alcançar os resultados desejados.

Dominando a arte da engenharia de prompt, você desbloqueará o verdadeiro potencial dos grandes modelos de linguagem, capacitando-o a gerar respostas de alta qualidade, relevantes e personalizadas para uma ampla gama de aplicações.

A chave para obter os melhores resultados de grandes modelos de linguagem está na arte da engenharia de prompt. Ao compreender os elementos de um prompt e aproveitar várias técnicas de prompt, você pode exercer um controle preciso sobre a saída do modelo.

Um prompt pode consistir em cinco elementos principais: entrada ou contexto, instruções, perguntas, exemplos e formato de saída desejado. Embora nem todos os elementos sejam necessários, incluir pelo menos uma instrução ou pergunta é crucial para orientar a resposta do modelo.

A engenharia de prompt tem uma ampla gama de casos de uso, incluindo sumarização, classificação, tradução, geração de texto, resposta a perguntas, coaching e até mesmo geração de imagens. Seguindo as melhores práticas, como ser claro e conciso, fornecer contexto relevante e especificar o formato de saída desejado, você pode melhorar significativamente a qualidade e a relevância das respostas do modelo.

Para aprimorar ainda mais seus prompts, considere aplicar técnicas específicas, como controle de comprimento, controle de tom, controle de estilo, controle de público-alvo, controle de contexto e orientação baseada em cenário. Além disso, o poderoso método de prompt de "Cadeia de Pensamento" pode ajudar o modelo a demonstrar seu processo de raciocínio passo a passo, levando a saídas mais precisas e explicáveis.

Para evitar alucinações, você pode instruir o modelo a responder apenas se estiver confiante na resposta, ou a fornecer citações relevantes do texto de entrada para apoiar suas alegações. Outros truques, como dar ao modelo tempo para pensar, dividir tarefas complexas em subtarefas e verificar a compreensão do modelo, também podem contribuir para resultados mais confiáveis e dignos de confiança.

Finalmente, lembre-se de que a engenharia de prompt muitas vezes envolve um processo iterativo. Experimente diferentes prompts, experimente várias personas e ajuste o nível de concisão ou detalhamento para encontrar o prompt ideal para seu caso de uso específico.

Dominando essas técnicas de engenharia de prompt, você será capaz de desbloquear todo o potencial dos grandes modelos de linguagem e alcançar um controle preciso sobre suas saídas, adaptadas às suas necessidades únicas.

Aqui estão alguns truques legais que você pode tentar para melhorar a saída de seus prompts:

1. Deixe o modelo dizer "Não sei": Você pode instruir explicitamente o modelo a responder apenas se souber a resposta, e caso contrário, dizer "Não sei". Isso pode ajudar a evitar alucinações.

2. Dê ao modelo espaço para pensar: Forneça um espaço para o modelo anotar citações ou conteúdo relevantes antes de responder à sua pergunta. Isso permite que ele reúna seus pensamentos antes de responder.

3. Divida tarefas complexas em subtarefas: Liste explicitamente as etapas que o modelo deve seguir para concluir uma tarefa complexa. Isso pode ajudar a orientar o raciocínio do modelo.

4. Verifique a compreensão do modelo: Depois de fornecer seu prompt, pergunte ao modelo se ele entendeu as instruções. Isso pode garantir que o modelo esteja no caminho certo antes de gerar uma resposta.

Essas técnicas podem ajudá-lo a obter saídas mais confiáveis e controladas de grandes modelos de linguagem. Lembre-se de experimentar e iterar para encontrar os melhores prompts para seus casos de uso.

Criar prompts eficazes é um processo iterativo que requer experimentação e refinamento. Aqui estão algumas estratégias-chave para ajudá-lo a iterar e otimizar seus prompts:

1. Experimente Diferentes Prompts: O melhor prompt para sua tarefa pode não ser óbvio na primeira tentativa. Experimente várias formulações, estruturas e abordagens para encontrar o que funciona melhor.

2. Combine Instruções e Exemplos: Ao tentar o aprendizado de poucos exemplos, tente incluir instruções diretas junto com os exemplos. Isso pode ajudar o modelo a entender melhor o formato de saída desejado.

3. Ajuste a Concisão: Reformule suas instruções diretas para serem mais ou menos concisas. Encontrar o equilíbrio certo pode melhorar o entendimento do modelo.

4. Explore Diferentes Personas: Tente aplicar várias personas ou tons para ver como isso afeta o estilo e a qualidade das respostas do modelo.

5. Varie a Quantidade de Exemplos: Experimente fornecer mais ou menos exemplos em seus prompts de poucos exemplos para determinar o número ideal para sua tarefa.

6. Verifique a Compreensão: Incorpore uma etapa para verificar explicitamente se o modelo entendeu as instruções antes de fornecer a resposta final.

7. Divida Tarefas Complexas: Divida tarefas complexas em subtarefas menores e mais gerenciáveis para orientar o modelo no processo de resolução de problemas.

8. Dê Tempo para Pensar: Dê espaço ao modelo para processar o prompt e extrair informações relevantes antes de gerar a resposta final.

9. Evite Alucinações: Instrua explicitamente o modelo a fornecer apenas respostas em que ele tenha confiança e a se abster de inventar informações.

Iterando sobre essas estratégias, você pode refinar e otimizar seus prompts para alcançar consistentemente os resultados desejados ao trabalhar com grandes modelos de linguagem.

Concluindo, mantenha os elementos de um prompt em mente e conheça os casos de uso. Em seguida, aplique as dicas básicas que foram mostradas, como:

• Tente ser o mais claro e conciso possível
• Forneça informações ou dados relevantes como contexto
• Inclua exemplos usando aprendizado de poucos exemplos
• Especifique o formato de saída desejado
• Incentive o modelo a ser factual

Adicionalmente, aplique as técnicas de prompt específicas mencionadas para controlar a saída, como:

• Controle de comprimento
• Controle de tom
• Controle de estilo
• Controle de público-alvo
• Controle de contexto
• Orientação baseada em cenário
• Prompt de Cadeia de Pensamento

Finalmente, lembre-se de iterar para encontrar o melhor prompt possível. Experimente diferentes variações, reformule as instruções, experimente personas e ajuste o número de exemplos.

Mantendo esses princípios em mente e aplicando as técnicas abordadas, você pode melhorar seus resultados ao trabalhar com grandes modelos de linguagem por meio de uma engenharia de prompt eficaz.