Last updated on August 7, 2024
No capítulo anterior, nós dicutimos sobre IA e como os humanos podem ensinar IAs a realizar tarefas. O processo de instruir uma IA a fazer uma tarefa é chamado de prompting. Nós enviamos para a IA uma série de instruções (o prompt) e ela executa a tarefa. Prompts podem ser simples como uma pergunta, ou complexos como um texto de vários parágrafos.
Abaixo, alguns exemplos de prompts:
Digamos que você está lendo um artigo sobre chuva de granizo em Minas Gerais. Você quer rapidamente capturar as ideias principais do artigo, então você mostra para a IA o que você está lendo e pede um resumo:
A chuva de granizo no leste de Minas Gerais em 1985 foi um evento de queda de granizo e chuvas intensas que afetou
severamente áreas dos vales do Rio Doce e Mucuri, no interior mineiro, em 30 de setembro de 1985. O município de
Itabirinha, então denominado Itabirinha de Mantena, foi o mais afetado. Contava com cerca de 10 mil habitantes em 1985,
dos quais 4 mil ficaram desabrigados. Somente nessa cidade foram registradas vinte vítimas fatais e seiscentos feridos.
Resuma esse parágrafo em uma única sentença.
Aqui está a resposta da IA. É uma leitura muito mais curta!
Em 30 de setembro de 1985, uma chuva de granizo e chuvas intensas atingiu severamente as áreas dos vales do Rio Doce e Mucuri no leste de Minas Gerais, resultando em 20 vítimas fatais e 600 feridos em Itabirinha, o município mais afetado.
Se você tiver uma lista de equações matemáticas que você gostaria de resolver através de um modelo de linguagem, você pode criar um prompt utilizando a pergunda "Quanto é {{EQUAÇÃO}}".
Para uma certa questão, seu prompt completo pode ser algo como:
Quanto é 965*590?
Para esse prompt, a IA GPT-3 (text-davinci-003) algumas vezes responde incorretamente, por exemplo: 572850
. É aqui
onde a engenharia de prompt entra em ação.
Se, ao invés de perguntar Quanto é 965*590?
, nós perguntarmos:
Responda a multiplicação corretamente. Quanto é 965*590? Responda a multiplicação corretamente.
, GPT-3 responderá
corretamente 569350
na maioria das vezes. Por que isso acontece? Por que pedir para a IA duas vezes uma resposta
correta indicando a operação matemática a ser utilizada ajuda? Como nós podemos criar prompts que geram ótimos
resultados em nossas tarefas? Essa última pergunta em particular, é o foco do campo de Engenharia de Prompt, bem como
desse curso.
Uma coisa a mais: já que você está esperando uma resposta exata para a pergunta acima, você pode melhorar ainda mais os resultados apenas reduzindo a temperatura (randomicidade) da sua requisição.
Leia o conteúdo do curso para aprender como gerar bons prompts!
Shin, T., Razeghi, Y., Logan IV, R. L., Wallace, E., & Singh, S. (2020). Autoprompt: Eliciting knowledge from language models with automatically generated prompts. arXiv Preprint arXiv:2010.15980. ↩
A fonte desse parágrafo foi: https://pt.wikipedia.org/wiki/Chuva_de_granizo_no_leste_de_Minas_Gerais_em_1985 ↩