Logo de AiToolGo

Dominando o Design de Prompts: Estratégias para Otimizar as Respostas de Modelos de Linguagem AI

Discussão aprofundada
Técnico
 0
 0
 33
Logo de Gemini

Gemini

Google

Este artigo fornece um guia abrangente sobre estratégias de design de prompts para interagir com grandes modelos de linguagem (LLMs). Ele cobre várias técnicas para elaborar prompts eficazes, incluindo fornecer instruções claras, definir tarefas, especificar restrições, incluir exemplos de few-shot, adicionar informações contextuais e experimentar diferentes valores de parâmetros. O artigo também discute estratégias comuns de iteração de prompts e coisas a evitar ao projetar prompts.
  • pontos principais
  • insights únicos
  • aplicações práticas
  • tópicos-chave
  • insights principais
  • resultados de aprendizagem

  • • pontos principais

    • 1
      Oferece um guia detalhado e prático sobre estratégias de design de prompts para LLMs.
    • 2
      Cobre uma ampla gama de técnicas, desde instruções básicas até ajuste avançado de parâmetros.
    • 3
      Oferece exemplos e explicações claras para cada estratégia.
    • 4
      Inclui insights sobre estratégias de iteração de prompts e armadilhas comuns a evitar.

  • • insights únicos

    • 1
      Enfatiza a importância de usar exemplos de few-shot para guiar o comportamento do modelo.
    • 2
      Explica como dividir prompts complexos em componentes mais simples para um processamento mais fácil.
    • 3
      Fornece uma visão abrangente dos valores de parâmetros comuns e seu impacto nas respostas do modelo.

  • • aplicações práticas

    • Este artigo capacita os usuários com o conhecimento e as ferramentas para projetar prompts eficazes para LLMs, permitindo que eles alcancem resultados desejados e otimizem o desempenho do modelo.

  • • tópicos-chave

    • 1
      Design de Prompts
    • 2
      Grandes Modelos de Linguagem (LLMs)
    • 3
      Prompts de Few-Shot
    • 4
      Informações Contextuais
    • 5
      Ajuste de Parâmetros
    • 6
      Estratégias de Iteração de Prompts

  • • insights principais

    • 1
      Oferece um guia abrangente e prático sobre design de prompts.
    • 2
      Oferece explicações e exemplos claros para cada estratégia.
    • 3
      Cobre técnicas básicas e avançadas para engenharia de prompts.

  • • resultados de aprendizagem

    • 1
      Compreender os princípios-chave do design de prompts para LLMs.
    • 2
      Aprender várias técnicas para elaborar prompts eficazes, incluindo instruções, restrições, exemplos de few-shot e informações contextuais.
    • 3
      Obter insights sobre estratégias de iteração de prompts e armadilhas comuns a evitar.
    • 4
      Desenvolver a capacidade de projetar prompts que elicitem respostas desejadas de LLMs.
exemplos
tutoriais
exemplos de código
visuais
fundamentos
conteúdo avançado
dicas práticas
melhores práticas

“ Introdução ao Design de Prompts

O design de prompts é um aspecto crucial ao trabalhar com grandes modelos de linguagem (LLMs) como PaLM e Gemini. Envolve a elaboração de texto de entrada que orienta o modelo a gerar respostas desejadas. Um design de prompt eficaz pode melhorar significativamente a qualidade e a relevância do conteúdo gerado pela IA. Este artigo explora várias estratégias para otimizar seus prompts e obter melhores resultados.

“ Fornecendo Instruções Claras e Específicas

Um dos aspectos fundamentais do design de prompts é fornecer instruções claras e específicas ao modelo. Isso inclui definir a tarefa a ser realizada, especificar quaisquer restrições e delinear o formato desejado da resposta. Por exemplo, ao solicitar um resumo, você pode especificar o comprimento ou o estilo que deseja. Instruções claras ajudam o modelo a entender suas expectativas e produzir saídas mais precisas.

“ Incluindo Exemplos de Few-Shot

Prompts de few-shot envolvem fornecer ao modelo exemplos dos pares de entrada-saída desejados. Essa técnica pode ser particularmente eficaz para orientar o comportamento e o formato de saída do modelo. Ao usar exemplos de few-shot, é importante manter um formato consistente entre os exemplos e experimentar com o número ideal de exemplos para sua tarefa específica. Os exemplos devem demonstrar padrões a serem seguidos, em vez de antipadrões a serem evitados.

“ Adicionando Informações Contextuais

Incorporar informações contextuais relevantes em seus prompts pode melhorar significativamente a compreensão do modelo e a qualidade da resposta. Isso pode incluir informações de fundo, detalhes específicos ou restrições que o modelo deve considerar ao gerar uma resposta. Ao fornecer contexto, você ajuda o modelo a produzir saídas mais precisas e personalizadas.

“ Usando Prefixos e Entradas Parciais

Prefixos podem ser usados para sinalizar partes semanticamente significativas da entrada ou o formato de saída esperado. Por exemplo, usar 'JSON:' como um prefixo de saída pode guiar o modelo a gerar respostas no formato JSON. Além disso, fornecer entradas parciais e permitir que o modelo as complete pode ser uma maneira eficaz de orientar as respostas, especialmente ao lidar com formatos ou padrões específicos.

“ Dividindo Prompts Complexos

Para tarefas complexas, muitas vezes é benéfico dividir os prompts em componentes mais simples. Isso pode envolver a criação de prompts separados para diferentes instruções, encadeando prompts para tarefas sequenciais ou agregando respostas de tarefas paralelas. Essa abordagem ajuda a gerenciar a complexidade e pode levar a saídas mais precisas e focadas.

“ Experimentando com Parâmetros do Modelo

Parâmetros do modelo, como temperatura, top-K, top-P e tokens de saída máximos, podem afetar significativamente as respostas geradas. Experimentar com esses parâmetros permite ajustar o equilíbrio entre criatividade e determinismo nas saídas do modelo. Por exemplo, valores de temperatura mais baixos geralmente resultam em respostas mais determinísticas, enquanto valores mais altos podem levar a saídas mais diversas ou criativas.

“ Estratégias de Iteração de Prompts

O design de prompts é um processo iterativo. Se você não está obtendo os resultados desejados, tente reformular seu prompt, mudar para uma tarefa análoga ou alterar a ordem do conteúdo dentro do prompt. Também é importante estar ciente das respostas de fallback e como abordá-las, como ajustando o parâmetro de temperatura.

“ Melhores Práticas e Coisas a Evitar

Embora o design de prompts ofereça muitas possibilidades, é importante estar ciente das limitações. Evite confiar em modelos para gerar informações factuais sem verificação e use cautela ao aplicá-los a problemas de matemática e lógica. Sempre valide e verifique as saídas, especialmente para aplicações críticas. Testes contínuos e refinamento de prompts são fundamentais para alcançar resultados ótimos com modelos de linguagem AI.

 Link original: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/prompting-strategies

Logo de Gemini

Gemini

Google

Comentário(0)

user's avatar

    Aprendizagem Similar

    Ferramentas Relacionadas