Escrevendo em estilos diferentes

AIs como o ChatGPT são conhecidas por criar textos e artigos de blog em questão de segundos. Mas muitas vezes, os artigos que elas produzem são genéricos e sem graça. Você precisa fazer algo extra para dar às palavras algum espírito ou animação. Uma das maneiras mais rápidas de fazer isso é especificar um estilo de escrita ou nomear um autor famoso na solicitação. Digamos que você queira um parágrafo sobre a importância da amizade. Uma solicitação genérica como Escreva um parágrafo sobre a importância da amizade produzirá uma resposta genérica do ChatGPT.

Blah. É tão sem graça. Os resultados mudam quando você adiciona especificações, como **Por favor, escreva em um estilo informal e conversacional.** O ChatGPT retorna algo assim:

Bom, já melhorou.

Se você quiser uma coisa mais aprimorada, você pode pedir ao ChatGPT para escrever no estilo de um escritor famoso, como o Carlos Drummond de Andrade.

Agora o texto está tomando vida! Mas não precisa ser como um escritor famoso. Você pode utilizar qualquer pessoa conhecida, como o Whindersson Nunes.

Quer um jeitinho mais "mineirinho"?

Copiando o seu Estilo de Escrever

E se você quiser que o GPT-3 escreva um e-mail ou blog no seu estilo?

Simplesmente mostrando a ele algum conteúdo anterior que você tenha escrito é suficiente! Aqui está um exemplo, onde mostramos ao GPT-3 alguns e-mails que o 'Dr. Donizete' escreveu no passado e pedimos que ele escreva um novo e-mail no mesmo estilo para um novo paciente, o Sr. João.

Você pode inserir qualquer texto que tenha escrito no passado (e-mails, relatórios, blogs, etc.), e o GPT-3/ChatGPT geralmente será capaz de copiar seu estilo. Quanto mais texto você inserir, melhor ele pode copiar seu estilo.

Sander Schulhoff

Sander Schulhoff is the Founder of Learn Prompting and an ML Researcher at the University of Maryland. He created the first open-source Prompt Engineering guide, reaching 3M+ people and teaching them to use tools like ChatGPT. Sander also led a team behind Prompt Report, the most comprehensive study of prompting ever done, co-authored with researchers from the University of Maryland, OpenAI, Microsoft, Google, Princeton, Stanford, and other leading institutions. This 76-page survey analyzed 1,500+ academic papers and covered 200+ prompting techniques.