Na era atual dos grandes modelos de linguagem (LLMs) os prompts se tornaram a chave para desbloquear todo o potencial dos modelos de linguagem. Com a tecnologia em constante evolução, o uso de LLMs está se tornando cada vez mais comum em uma variedade de aplicações, desde chatbots até a geração de texto automático.
Para aproveitar ao máximo esses modelos poderosos, é preciso dominar a arte de criar prompts eficazes desse modo, é necessário começar a pensar em como construir os melhores prompts possíveis, é através deles que podemos orientar o modelo e obter resultados precisos e relevantes.
Entretanto, para criar um prompt eficaz não é tão simples quanto parece, é preciso ter um bom conhecimento da linguagem natural e saber exatamente o que deseja que o modelo produza. Além disso, é importante levar em consideração fatores como comprimento, complexidade e contexto.
Prompt muito curto ou longo ?
Um prompt muito curto pode não fornecer informações suficientes para o modelo entender completamente o que você está pedindo, enquanto um prompt muito longo pode ser confuso e difícil de processar. Da mesma forma, um prompt que usa palavras incomuns ou termos técnicos pode causar problemas de compreensão para o modelo, resultando em respostas imprecisas ou irrelevantes.
E é aí que entra a importância de saber criar prompts eficazes: com a combinação certa de palavras-chave, estrutura e contexto, você pode alavancar todo o potencial dos modelos de linguagem para gerar resultados precisos e úteis.
Portanto , os prompts são uma ferramenta poderosa para ajudar a lidar com o problema da escassez de dados assim é possível "ensinar" o modelo sobre um tópico específico, mesmo com apenas algumas poucas amostras de dados.
Prompt Engineering: a arte de como falar com uma inteligência artifical
A Engenharia de Prompts é uma disciplina nova que visa otimizar prompts e aproveitar ao máximo modelos de linguagem para diversos aplicativos e tópicos de pesquisa. Essa técnica ajuda a entender melhor as limitações dos modelos de linguagem grandes (LLMs).
De acordo com Oppenlaender, J. (2022) a geração de texto para imagens tem despertado um interesse explosivo desde o ano de 2021. Atualmente, é possível sintetizar belas e intrigantes obras de arte e imagens digitais a partir de entradas textuais, também conhecidas como "prompts", utilizando modelos generativos profundos.
Os autores White, J., Fu, Q., Hays, S., Sandborn, et al (2023) afirma que a engenharia de prompt é uma habilidade essencial para estabelecer conversas eficazes com grandes modelos de linguagem, como o ChatGPT. Os padrões de prompt são um método de transferência de conhecimento análogo aos padrões de software, pois fornecem soluções reutilizáveis para problemas comuns enfrentados em um contexto particular, ou seja, geração de saída e interação ao trabalhar com LLMs.
Qual é o objetivo da Engenheria de Prompt?
O objetivo da Engenharia de Prompt é criar prompts eficazes para instruir modelos de inteligência artificial a produzir resultados desejados. Isso envolve a seleção cuidadosa de informações relevantes, incluindo contexto, exemplos e inputs, que podem ajudar o modelo a entender o que está sendo solicitado e produzir respostas mais precisas e úteis.
Através dessa engenharia de prompt pode-se criar e aprimorar os textos e comandos dentro das inteligências artificiais, como o ChatGPT, Bard, Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion, entre outros tais aplicativos geradores podem produzir respostas cada vez mais próximas à linguagem natural humana, com maior precisão e eficiência.
Cabe ressaltar também que a profissão de engenheiro de prompts está em alta devido ao constante avanço das IAs. Esses profissionais usam sua criatividade e conhecimento em NLP para aprimorar algoritmos e criar prompts que simplificam tarefas, como identificar falhas em sistemas de segurança em softwares. Isso ajuda as empresas a melhorar seus produtos e serviços, atender às necessidades dos clientes de forma mais eficiente e aumentar a produtividade dos funcionários. A demanda por engenheiros de prompts está crescendo rapidamente no mercado.
Segue abaixo as principais técnicas de engenharia de prompts
Referências :
OPPENLAENDER, Jonas. Prompt Engineering for Text-Based Generative Art. arXiv preprint arXiv:2204.13988, 2022.
WHITE, Jules et al. A prompt pattern catalog to enhance prompt engineering with chatgpt. arXiv preprint arXiv:2302.11382, 2023.