Quais são os princípios básicos do prompt?

Um prompt é uma solicitação ou um comando dado a um sistema de IA que o instrui a executar uma tarefa específica ou a gerar uma resposta específica.

Um dos tipos mais simples de prompt é uma pergunta básica com uma resposta correta, por exemplo:

Prompt: Qual é a maior floresta do mundo?

Resultado: A maior floresta do mundo é a Floresta Amazônica.

Um prompt um pouco mais complexo pode envolver solicitar o seguinte à IA:

Prompt: Crie uma lista das três maiores florestas, em ordem de área.

Resultado:

1. Floresta Amazônica - América do Sul
2. Taiga ou Floresta Boreal - América do Norte, Europa e Ásia
3. Floresta do Congo - África Central

Os prompts determinam a qualidade dos resultados específicos de sistemas de IA generativa. A criação de prompts sólidos que gerem resultados relevantes e úteis é a chave o sucesso do uso da IA generativa. Os sistemas de IA generativa dependem do refinamento de técnicas de engenharia de prompts para aprender com diversos dados, minimizar vieses, reduzir a confusão e produzir respostas precisas.

Engenheiros de prompts elaboram consultas que ajudam os sistemas de IA a entender a linguagem, a nuance e a intenção por trás de um prompt. Um prompt bem elaborado e completo influencia significativamente a qualidade do conteúdo gerado pela IA – sejam imagens, códigos, resumos de dados ou textos.

Prompts eficazes eliminam a lacuna entre consultas brutas e respostas significativas da IA. Os engenheiros ajustam os prompts para melhorar a qualidade e a relevância dos resultados do modelo, atendendo às necessidades específicas e gerais. Esse processo reduz a necessidade de revisão manual e edição pós-geração, economizando tempo e esforço na obtenção dos resultados desejados.

Exemplos de engenharia de prompts

Os usuários interagem com modelos de IA generativa por meio de prompts de texto. Os modelos preveem a próxima série de palavras com base no texto anterior. Pergunte, por exemplo: “Qual é a primeira coisa que lhe vem à mente quando eu digo <prompt>?” Se você entrar com as palavras iniciais de uma citação ou frase conhecida, o modelo poderá continuar o texto com precisão:

Prompt: A grama é

Resultado: verde.

Os prompts mais complexos funcionam da mesma maneira, pois o modelo responde com sua ideia da resposta mais provável. As técnicas de engenharia de prompts ajudam o sistema de IA a entender melhor as solicitações e instruções, aprimorando a qualidade dos resultados do modelo.

Quais são alguns métodos básicos de prompt?

Prompt zero-shot

O modelo recebe uma tarefa direta sem exemplos nem contexto. Existem várias maneiras de usar este método:

• Pergunta: pede uma resposta específica e é útil para obter respostas diretas e factuais. Exemplo: Quais são as principais causas das mudanças climáticas?
• Instrução: direciona a IA para executar uma determinada tarefa ou fornecer informações em um formato específico. É eficaz para gerar respostas estruturadas ou concluir tarefas definidas. Exemplo: Liste os cinco impactos mais significativos das mudanças climáticas no meio ambiente e forneça uma breve explicação de cada um.

O sucesso do prompt zero-shot depende das tarefas específicas que o modelo foi treinado para realizar bem, além da complexidade da tarefa em questão.

Considere este exemplo: Explique como o desmatamento contribui para as mudanças climáticas.

É possível que a resposta gerada tenha cerca de 2.000 palavras - longa e ampla demais para ser útil se você precisa apenas de uma única frase. Se for esse o caso, é hora de refinar a abordagem com prompts one-shot ou few-shot:

Prompt one-shot

Fornece um único exemplo para ilustrar o formato ou o estilo de resposta desejado, ajudando a orientar o modelo de maneira mais eficiente do que o prompt zero-shot. Exemplo:

Dado o exemplo: a queima de combustíveis fósseis libera dióxido de carbono, que retém o calor na atmosfera, levando ao aquecimento global.

Agora, explique como a agricultura industrial contribui para as mudanças climáticas.

Prompt few-shot

Esta abordagem oferece vários exemplos ao modelo, melhorando sua compreensão da tarefa e do resultado esperado. É particularmente útil para consultas mais complexas ou para gerar respostas mais detalhadas. Exemplo:

Dados os exemplos:

• A queima de combustíveis fósseis em veículos libera gases do efeito estufa, aumentando a temperatura atmosférica.
• O desmatamento reduz o número de árvores que absorvem dióxido de carbono, intensificando o aquecimento global.
• A agricultura industrial produz metano a partir da pecuária, contribuindo para o efeito estufa.

Agora, descreva como a urbanização afeta as mudanças climáticas.

Técnicas de engenharia de prompts

As técnicas avançadas de prompt ajudam as ferramentas de IA generativa a lidar com tarefas complexas com mais sucesso. Os engenheiros de prompts usam as seguintes técnicas para ter rapidez e eficiência:

• Contextualização: fornecer informações básicas no prompt para ajudar o modelo a entender melhor o tópico. Exemplo: Considerando que a temperatura global aumentou 1,2 graus Celsius desde os tempos pré-industriais, fale sobre os possíveis impactos nas calotas polares.
• Atribuição de funções: instruir o modelo a responder como um tipo específico de especialista ou em um estilo específico. Exemplo: Como cientista ambiental, explique a relação entre emissões de gases de efeito estufa e mudanças climáticas.
• Injeção de prompt: inserir instruções específicas que influenciam o modelo a produzir os resultados desejados de um ponto de vista específico, mantendo a relevância e a precisão. Exemplo: Explique as causas das mudanças climáticas. Além disso, lembre o leitor de reduzir sua pegada de carbono usando fontes de energia renováveis.
• Prompts sequenciais: dividir consultas complexas em partes menores e gerenciáveis para garantir clareza e profundidade. Exemplo: Primeiro, descreva as principais fontes de emissões de metano. Em seguida, explique como essas fontes contribuem para as mudanças climáticas.
• Prompts comparativos: pedir que o modelo compare e contraste diferentes aspectos de um tópico para fornecer uma perspectiva equilibrada na resposta. Exemplo: Compare o impacto da adoção de energia renovável na redução das pegadas de carbono em países desenvolvidos vs. países em desenvolvimento.
• Cenários hipotéticos: usar cenários hipotéticos para explorar possíveis resultados ou consequências. Exemplo: E se todos os países adotassem políticas de neutralidade de carbono até 2030? Como isso afetaria as tendências da temperatura global?
• Incorporação de feedback: fornecer feedback sobre respostas anteriores para refinar e melhorar os resultados subsequentes do modelo. Exemplo: Anteriormente, você mencionou que o desmatamento é um dos fatores que mais contribui para as mudanças climáticas. Você poderia agora detalhar as práticas específicas de desmatamento que têm o maior impacto?
• Prompt de cadeia do pensamento: incentivar o sistema de IA a articular o processo de raciocínio passo a passo. Exemplo: Explique como as atividades industriais contribuem para as mudanças climáticas. Comece com a extração de matérias-primas, fale sobre o processo de produção e, por fim, as emissões dos produtos acabados.
• Autoconsistência: gerar várias respostas para o mesmo prompt e selecionar a resposta mais consistente. Exemplo: Quais são as principais causas do aquecimento global? Forneça três respostas diferentes e identifique os fatores comuns entre elas.
• Árvore de pensamentos: explorar diferentes linhas de raciocínio ou soluções para um problema. Exemplo: Considere três estratégias para reduzir as emissões de carbono: energia renovável, captura de carbono e reflorestamento. Explique os prós e contras de cada abordagem.
• Geração aumentada de recuperação: aprimorar respostas com informações recuperadas de bancos de dados ou documentos externos. Exemplo: Com base no mais recente relatório do Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas, resuma os impactos projetados das mudanças climáticas nos níveis globais do mar.
• Raciocínio automático e uso de ferramentas: instruir o sistema de IA a usar ferramentas ou conjuntos de dados externos para dar suporte às respostas. Exemplo: Use os dados climáticos da Administração Oceânica e Atmosférica Nacional para analisar a tendência nas temperaturas globais nos últimos 50 anos e explique as descobertas.
• Prompt de gráfico: usar dados estruturados na forma de gráficos ou redes para informar as respostas. Exemplo: Dado o gráfico de emissões globais de carbono por setor, fale sobre os setores que precisam de reformas mais urgentes para atingir as metas climáticas.
• Prompt de cadeia de pensamento multimodal: integrar vários tipos de dados, como texto, imagens e gráficos, a um prompt para aprimorar o raciocínio do modelo. Exemplo: Analise o gráfico fornecido que mostra os níveis de CO2 ao longo do século passado e explique como essas mudanças se correlacionam com as tendências da temperatura global mostradas na fotografia.

O prompt é uma espécie de arte (dentro de uma disciplina técnica) que é refinada e aprimorada ao longo do tempo por meio de experimentação e experiência. Considere estas táticas para obter os melhores resultados:

• Dê instruções específicas. Não dê espaço para erros de interpretação e limite o leque de possibilidades operacionais.
• Descreva detalhadamente com palavras. Use comparações compreensíveis.
• Reforce a mensagem. Em algumas ocasiões, o modelo talvez precise de instruções repetidas. Forneça a direção no início e no fim de um prompt.
• Ordene o prompt logicamente. A ordem das informações influencia os resultados. Colocar instruções no início de um prompt, como instruir o modelo a “resumir o seguinte”, pode produzir resultados diferentes do que colocar a instrução no final e solicitar ao modelo que “resuma o acima”. A ordem dos exemplos de entrada também pode afetar os resultados, visto que existe viés de recência nos modelos.
• Forneça uma opção fallback para o modelo. Se ele tiver dificuldades para concluir uma tarefa atribuída, sugira uma rota alternativa. Por exemplo, ao formular uma consulta por texto, incluindo uma declaração como “responder com 'não encontrado' quando não houver resposta” pode evitar que o modelo gere respostas incorretas.

Benefícios da engenharia de prompts

Uma das principais vantagens da engenharia de prompts é a mínima necessidade de revisão e esforço após a geração de resultados. Os resultados baseados em IA podem variar em qualidade, geralmente precisando de revisão e retrabalho de especialistas. No entanto, prompts bem escritos ajudam a garantir que o resultado da IA reflita a intenção original, reduzindo o extenso trabalho pós-processamento.

Outros benefícios notáveis da engenharia de prompts são:

• Eficiência nas interações da IA de longo prazo, à medida que a IA evolui por meio do uso contínuo
• Uso inovador de IA que vai além de seu design e propósito originais
• Preparação para o futuro, à medida que os sistemas de IA aumentam em tamanho e complexidade

Benefícios da engenharia de prompts nos negócios

A engenharia de prompts também traz benefícios para as operações diárias de negócios, como:

• Melhores decisões graças a insights baseados em IA que impulsionam o crescimento estratégico dos negócios
• Experiências personalizadas do cliente por meio de respostas personalizadas e interações harmoniosas
• Alocação otimizada de recursos que economiza recursos computacionais e reduz custos
• Maior adaptabilidade aos requisitos específicos do setor, maximizando o valor de uma implementação de IA
• Práticas éticas de IA que eliminam vieses e ajudam a garantir justiça nos sistemas de IA generativa, promovendo inclusão e resultados mais equitativos nos negócios e na sociedade

Como a engenharia de prompts aprimora os sistemas de IA generativa?

A engenharia de prompts eficaz torna os sistemas de IA generativa mais inteligentes, combinando conhecimento técnico com uma compreensão profunda da linguagem natural, vocabulário e contexto para produzir resultados úteis que exigem revisões mínimas.

Os modelos de base que potencializam a IA generativa são os grandes modelos de linguagem (LLMs) baseados em arquiteturas de transformadores, modelos de aprendizagem profunda que processam os dados de entrada de uma só vez, e não em uma sequência. Isso os torna especialmente úteis em tarefas como tradução de idiomas e geração de texto. Os LLMs contêm todas as informações de que o sistema de IA precisa.

Os modelos de IA generativa usam arquiteturas de transformadores para entender as complexidades da linguagem e processar grandes volumes de dados por meio de redes neurais. A engenharia de prompts de IA molda o resultado do modelo, garantindo que o sistema de IA responda de modo significativo e coerente.

Há diversas táticas que os modelos empregam para gerar respostas eficazes:

• Tokenização: quebrar o texto em partes menores para facilitar a análise, ajudando as máquinas a entender melhor a linguagem humana
• Ajuste do parâmetro do modelo: manter os mesmos parâmetros de um modelo pré-treinado para reduzir a carga computacional
• Amostragem top-k: restringir a escolha da próxima palavra do resultado apenas às opções mais prováveis com base na probabilidade prevista, ajudando a manter o contexto e a coerência da resposta

Os modelos de IA generativa podem produzir respostas complexas graças ao processamento de linguagem natural (NLP). O NLP é um campo da IA que tem como foco a interação entre computadores e humanos por meio da linguagem natural, permitindo que as máquinas entendam, interpretem e gerem linguagem humana.

Preparações de ciência de dados, arquiteturas de transformadores e algoritmos de Machine Learning permitem que esses modelos entendam a linguagem e usem grandes conjuntos de dados para criar texto ou imagens. Os modelos de conversão de texto em imagem usam um LLM juntamente com difusão estável, que cria imagens a partir de descrições de texto.

Casos de uso de engenharia de prompts

A maior acessibilidade da IA generativa permite que as empresas explorem a resolução de problemas reais por meio da engenharia de prompts:

Saúde

Os engenheiros de prompts têm papel crucial na instrução dos sistemas de IA para resumir dados médicos e desenvolver planos de tratamento. Os prompts eficazes permitem que os modelos de IA processem os dados de pacientes com exatidão, levando a recomendações clínicas precisas e esclarecedoras.

Marketing

A engenharia de prompts ajuda a acelerar a criação de conteúdo, reduzindo custos e tempo de produção. Ela também ajuda na geração de ideias, personalização e elaboração de todos os tipos de resultados.

Codificação de software

Os copilotos contam com a força da engenharia de prompts para escrever código com maior velocidade, fornecendo sugestões pontuais para linhas de codificação subsequentes, simplificando a dinâmica do desenvolvimento de software.

Segurança cibernética

Cientistas de dados e especialistas na área usam IA para imitar ataques cibernéticos e criar planos de defesa mais robustos. A criação de prompts para modelos de IA ajuda a encontrar pontos fracos no software.

Engenharia de software

Os engenheiros de prompts podem gerar com eficiência snippets de código e simplificar outras tarefas complicadas com sistemas de IA generativa treinados em várias linguagens de programação. Com prompts específicos, os desenvolvedores automatizam a codificação e a depuração de erros, projetam integrações de API para diminuir tarefas manuais e criam workflows baseados em API para controlar pipelines de dados e alocar melhor os recursos.

Chatbots

Os desenvolvedores de chatbot criam prompts eficazes para garantir que os sistemas de IA entendam as consultas do usuário e forneçam respostas significativas e contextualmente relevantes em tempo real.

De quais habilidades um engenheiro de prompts precisa?

Engenheiros de prompts são atualmente muito requisitados em grandes empresas de tecnologia para:

• Criar conteúdo
• Responder a consultas complexas
• Garantir que os prompts capturem informações relevantes
• Ajustar prompts para ter maior precisão
• Aprimorar as tarefas de tradução automática e processamento de linguagem natural
• Avaliar a qualidade do resultado gerado e refinar os prompts adequadamente

As habilidades necessárias aos engenheiros de prompts para que tenham sucesso são:

• Entender como os LLMs funcionam
• Forte comunicação para explicar conceitos técnicos com eficiência
• Proficiência em programação, especialmente Python
• Sólido conhecimento de estruturas de dados e algoritmos

Uma competência essencial é o domínio da língua inglesa, o idioma principal para o treinamento de modelos de IA generativa. Engenheiros de prompts se aprofundam em vocabulário, nuances, frases, contexto e linguística para criar prompts que orientam com precisão as respostas da IA. Seja instruindo o modelo a gerar código, compreender a história da arte para a criação de imagens ou adaptar-se aos vários estilos narrativos das tarefas de linguagem, os engenheiros adaptam os prompts meticulosamente para alcançar os resultados desejados.

Perguntas frequentes

O que são redes neurais?

Redes neurais são modelos computacionais com nós agrupados –como os neurônios em um cérebro biológico. Elas permitem o processamento rápido e paralelo de sinais, melhorando o reconhecimento de padrões e a aprendizagem profunda.

O que é conteúdo principal?

O conteúdo principal forma a base para interações, comunicações ou ações que o modelo de IA generativa realiza ou propõe. Os engenheiros de prompts fornecem esses dados brutos e o modelo os coleta, analisa e processa para várias aplicações.