Engenharia de prompt: a ponte entre linguística e computação
A engenharia de prompt pode parecer um termo futurista, mas é uma disciplina cada vez mais essencial na interseção entre a linguística e a computação. Tratarei de algumas nuances de como as palavras moldam a eficácia dos modelos de inteligência artificial. À medida que as interfaces conversacionais estão cada vez mais presentes nas nossas vidas, desde assistentes virtuais até sistemas de recomendação, a capacidade de construir comandos que geram respostas precisas e relevantes dos algoritmos é uma ciência, pretendo explorar como a engenharia de prompt está transformando a comunicação homem-máquina, aprimorando não só como interagimos com as máquinas, mas também como elas aprendem e evoluem a partir das nossas instruções.
Vamos começar do começo!
O que é um prompt?
Um “prompt” no contexto da inteligência artificial (IA), especialmente em modelos de linguagem como o GPT (Generative Pretrained Transformer), refere-se a um enunciado ou uma série de instruções fornecidas ao modelo para induzir uma resposta ou uma ação específica. No caso de um modelo de linguagem, pode ser uma pergunta, uma afirmação, um pedaço de texto ou qualquer fragmento de linguagem natural que o sistema usa como ponto de partida para gerar texto.
Por exemplo, se você digitar “Escreva uma crônica sobre o trânsito”, o modelo reconhecerá essa entrada como um prompt e usará seu treinamento em linguagem e dados contextuais para produzir uma crônica relacionada ao tema do trânsito.
Portanto, a qualidade do prompt irá determinar a qualidade do resultado do trabalho do modelo. Se o pedido for confuso, a resposta também será. É aquela velha máxima: entra lixo, sai lixo!
O que é a engenharia de prompt?
A engenharia de prompt é a disciplina de projetar, criar e refinar prompts para melhorar a interação com sistemas de IA, particularmente aqueles baseados em processamento de linguagem natural, ou Natural Language Processing - NLP, como o termo é mais conhecido. O objetivo é maximizar a eficiência e a precisão das respostas geradas pelos modelos de linguagem.
Um processo comum de criação de prompt consiste em várias etapas:
- Criação do prompt: definir a pergunta ou comando de maneira clara e específica para guiar o modelo de IA para a resposta desejada.
- Teste iterativo: experimentar diferentes versões de prompts para avaliar quais produzem as melhores respostas, ajustando a linguagem e o contexto conforme necessário.
- Análise da resposta: avaliar a qualidade das respostas geradas pela IA, considerando, fatores como relevância, precisão, viés e completude.
- Refinamento do prompt: modificar o prompt para resolver quaisquer questões identificadas durante a análise da resposta, buscando melhorar a clareza e a eficácia.
- Personalização do contexto: incluir informações contextuais adicionais quando necessário para orientar a IA a uma resposta mais informada e precisa.
Adiciono ainda mais dois itens que acredito ser relevante para expandirmos o uso:
- Escalabilidade de prompts: assegurar que os prompts projetados funcionem bem em diferentes escalas ou em variados conjuntos de dados, mantendo a consistência e a qualidade das respostas.
- Automatização: desenvolver métodos para gerar ou ajustar prompts automaticamente, especialmente útil para aplicações de IA em grande escala.
A engenharia de prompt é uma área de interesse particular para pesquisadores e praticantes de IA, uma engenharia eficaz pode significar a diferença entre um modelo de IA que é útil e um que é confuso ou impreciso. Porém, há alguns princípios ou diretivas que podem auxiliar todos os perfis profissionais na construção de seus prompts, pois são instruções que orientam o modelo a performar melhor.
Veja esse artigo que escrevi sobre como usar o ChatGPT, lá tem dicas bem legais:
Como usar o ChatGPT do jeito certo
Espero que lhe ajude!
