Announcing our new Paper: The Prompt Report, with Co-authors from OpenAI & Microsoft!
Check it out →Como foi discutido nas páginas anteriores, prompts podem variar em formato e complexidade. Eles podem incluir contexto, instruções, exemplares com perguntas e respostas, além de outros prompts (o quê!?).
Aqui está um exemplo de prompt que inclui contexto, instruções e diversos exemplares.
Twitter é uma rede social onde os usuários podem postar mensagens curtas chamadas "tweets".
Tweets podem ser positivos ou negativos. Nós gostaríamos de ser capazes de classificar os tweets
como positivo ou negativo. Aqui estão alguns exemplos de tweets positivos e negativos. Certifique-se
de classificar o último tweet corretamente.
P: Tweet: "Que dia bonito!"
É um tweet positivo ou negativo?
R: positivo
P: Tweet: "Eu odeio esta aula"
É um tweet positivo ou negativo?
R: negativo
Q: Tweet: "Eu amo bolsos em calças jeans"
R:
Adicionando-se contextos/exemplares, frequentemente é possível melhorar a perfomance das IAs em diferentes tarefas. No próximo capítulo, serão abordadas técnicas um pouco mais avançadas de prompting.
Nos próximos capítulos, as palavras IA, modelo e LLM serão usadas intercambiavelmente. Veja o glossário para mais informações.
Prompts dentro de prompts ou prompts auto-aperfeiçoados1 serão abordados nas próximas seções.
Kojima, T., Gu, S. S., Reid, M., Matsuo, Y., & Iwasawa, Y. (2022). Large Language Models are Zero-Shot Reasoners. ↩
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