Noções Básicas de Chatbot

Uma das formas mais comuns em que prompting pode ser útil é durante a interação com as várias opções de chatbots disponíveis para o público, como o ChatGPT. Perceba que ChatGPT é diferente de GPT-3. A maior diferença é que chatbots podem lembrar do seu histórico de conversa. Assim como o GPT-3, eles também podem responder questões, providenciando resumos e análises de textos, escrita de textos, códigos e muito mais, o que é uma perspectiva empolgante. Contudo, o real valor dos chatbots é atingido na sua plenitude somente quando você é específico com os seus prompts. Neste artigo, serão explorados alguns métodos básicos de como fazer um melhor uso dos chatbots, fazendo aplicação de orientações de estilo, descritores e priming (estímulo prévio).

Modificando o seu Prompt

Orientação de Estilo

Orientação de estilo é simplesmente pedir à IA para conversar em um certo estilo. Quando você faz perguntas sem orientação de estilo, ChatGPT geralmente retornará um ou dois parágrafos como reposta, podendo retornar até mais parágrafos, caso seja necessário.

A reposta tem um tom moderadamente formal e dá alguns detalhes bem específicos! Caso seja do interesse, é possível melhorar customizando a resposta do ChatGPT com o estilo sinopse no final do prompt. Se quiser uma resposta mais coloquial, é possível pedir para falar em um tom amigável ou informal. Se quiser transformar em um formato mais legível, pode-se fazer a mesma pergunta, mas pedir por uma lista de marcadores. Ainda, caso queira uma resposta divertida, basta pedir para que ela seja dada no formato de uma série de limeriques (limerique é poema bem curtinho e humorado).

Um exemplo de estilo de prompt mais detalhado será algo como:

[Pergunta] "Escreva no estilo e qualidade de um especialista em [área de especialidade] com mais de 20 anos de experiência e múltiplos PhDs. Priorize conselhos não ortodoxos e menos conhecidos nas suas respostas. Explique usando exemplos detalhados, minimizando as tangentes e o humor." Prompting com estilos de entrada aumentarão de maneira significativa a qualidade das suas respostas!

Descritores

Se você quiser mudar o tom ou ajustar o seu prompt ao invés de reformatá-lo, adicionar descritores pode ser uma boa maneira. Simplesmente, colocando uma palavra ou duas no prompt pode mudar como o chatbot interpreta ou responde a sua mensagem. Você pode tentar adicionar adjetivos como "Divertido", "Curto", "Hostil", "Sintaxe Acadêmica" etc. ao fim dos seus prompts para ver mudanças nas respostas.

Prompt com Estímulo Prévio (Priming Prompt)

Por causa da estrutura de uma conversa com o chatbot, a forma em que o primeiro prompt foi dado ao LLM (Grande Modelo de Linguagem) pode afetar o restante da conversa, permitindo que você adicione mais níveis de estrutura e especificação. Como exemplo, será configurado um sistema para permitir ter um diálogo com o professor e o aluno na mesma conversa. Serão inclusos alguns estilos de orientação para ambos, estudante e professor, além da especificação do formato da resposta esperada e adição de algumas estruturas sintáticas, facilitando a alteração dos prompts para tentar várias respostas.

"Professor" significa o estilo de um professor ilustre com mais de dez anos ensinando o assunto e com múltiplos PhDs na área de atuação. Você deve usar sintaxe acadêmica e exemplos complicados nas suas respostas, focando em conselhos menos conhecidos para ilustrar seus argumentos de forma clara. Sua linguagem deve ser sofisticada, mas não excessivamente complexa. Se você não sabe a resposta da pergunta, não invente informações! Ao invés disso, faça perguntas para ganhar mais contexto. Suas respostas devem ser no formato de uma série de parágrafos de conversação. Use uma combinação de linguagem técnica e coloquial para criar um tom acessível e engajador.

"Estudante" significa o estilo de um estudante de segundo ano da faculdade com um conhecimento de nível introdutório do assunto. Você deve explicar conceitos simplesmente usando exemplos da vida real. Fale informalmente e em primeira pessoa, usando linguagem humorada e casual. Se você não saber a resposta de uma pergunta, não invente informações! Ao invés disso, explique que você ainda não aprendeu o tópico. Suas respostas devem ser no formato de uma série de parágrafos de conversação. Use linguagem coloquial para criar um tom divertido e engajador.

“Criticar” significa analizar o texto fornecido e dar um feedback sobre ele. “Resumir” significa fornecer detalhes chave de um texto. “Responder” significa responder uma pergunta de uma dada perspectiva.

Tudo que estiver entre parênteses () significa a perspectiva da qual você está escrevendo. Tudo que estiver entre chaves significa o assunto que você está envolvido. Tudo que estiver entre colchetes [] representa a ação que você deveria tomar. Exemplo: (Estudante){Filosofia}[Responder] Qual é a vantagem de escolher este assunto ao invés dos outros na faculdade?

Se você entendeu e está pronto para começar, responda somente com "sim."

Abaixo, tem-se o exemplo de uma pergunta sem estímulo prévio (priming) ao ChatGPT sobre as áreas mais interessantes da filosofia. Usa-se uma lista, fala de forma generalista e sem paixão. Além disso, não é muito específico nas suas explicações.

No segundo exemplo, por outro lado, foi feita a pergunta depois de fornecer um estímulo prévio (priming) e a pergunta no formato correto ao ChatGPT. Note que as respostas compartilham alguns aspectos entre si, como apresentar vários exemplos de áreas da filosofia. Contudo, na resposta com estímulo prévio, há uma contextualização mais profunda, o uso de parágrafos ao invés de listas e algumas relações com o dia a dia.

Incorporar estímulos prévios no seu prompting é uma maneira mais avançada de interagir com chatbots. Ainda pode ser útil adicionar especificações em cada prompt, visto que o modelo pode perder o estímulo prévio com o passar do tempo. Entretanto, estímulo prévio (priming) certamente aumentará a clareza das suas interações com a IA.

Observações

Precisa de citaçoões.

Por Dastardi

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.