Dominando a Engenharia de Prompt: Estratégias para Otimizar Saídas de Modelos de Linguagem AI

A engenharia de prompt é a arte e a ciência de criar entradas eficazes para grandes modelos de linguagem (LLMs) como o GPT-4, a fim de obter saídas desejadas. À medida que a tecnologia de IA avança, a capacidade de se comunicar efetivamente com esses modelos se torna cada vez mais importante. Este guia tem como objetivo compartilhar estratégias e táticas que podem ajudá-lo a obter melhores resultados dos LLMs, seja para projetos pessoais, aplicações comerciais ou fins de pesquisa. Os métodos descritos neste artigo podem frequentemente ser combinados para um efeito maior, e a experimentação é encorajada para encontrar as abordagens que funcionam melhor para suas necessidades específicas. Vale a pena notar que alguns exemplos podem funcionar apenas com os modelos mais capazes, como o GPT-4. Se você perceber que um modelo tem dificuldades com uma tarefa específica, tentar um modelo mais avançado pode resultar em melhores resultados.

Para otimizar suas interações com grandes modelos de linguagem, identificamos seis estratégias principais: 1. Escrever instruções claras 2. Fornecer texto de referência 3. Dividir tarefas complexas em subtarefas mais simples 4. Dar tempo aos modelos para "pensar" 5. Usar ferramentas externas 6. Testar mudanças sistematicamente Cada uma dessas estratégias vem com táticas específicas que podem ser implementadas para melhorar seus resultados. Vamos explorar cada estratégia em detalhes.

A comunicação clara é crucial ao trabalhar com modelos de IA. Ao contrário dos humanos, esses modelos não conseguem ler nas entrelinhas ou inferir preferências não declaradas. Para obter os melhores resultados, é importante ser explícito e detalhado em suas instruções. Táticas para escrever instruções claras incluem: 1. Incluir detalhes em sua consulta para respostas mais relevantes 2. Pedir ao modelo para adotar uma persona específica 3. Usar delimitadores para indicar claramente partes distintas da entrada 4. Especificar os passos necessários para completar uma tarefa 5. Fornecer exemplos de saídas desejadas 6. Especificar o comprimento desejado da saída Por exemplo, se você deseja respostas breves, peça explicitamente por elas. Se precisar de escrita em nível de especialista, declare esse requisito. Se preferir um formato específico, demonstre-o em seu prompt. Quanto mais específico você for, menos o modelo terá que adivinhar, e mais provável será que você obtenha a saída que deseja.

Modelos de linguagem podem, às vezes, gerar respostas confiantes, mas incorretas, especialmente para tópicos esotéricos ou quando solicitados a fornecer citações e URLs. Para mitigar isso, fornecer texto de referência pode ser incrivelmente útil. Táticas para fornecer texto de referência incluem: 1. Instruir o modelo a responder usando um texto de referência específico 2. Pedir ao modelo para responder com citações do texto de referência Ao fornecer ao modelo informações confiáveis relevantes para a consulta atual, você pode guiá-lo em direção a respostas mais precisas e bem fundamentadas. Essa abordagem é particularmente útil ao lidar com conhecimento especializado ou quando você precisa garantir que a saída do modelo esteja alinhada com fontes específicas de informação.

Assim como na engenharia de software, dividir problemas complexos em componentes menores e gerenciáveis pode levar a melhores resultados ao trabalhar com modelos de linguagem. Tarefas complexas frequentemente têm taxas de erro mais altas, mas ao decompor essas tarefas em subtarefas mais simples, você pode melhorar a precisão e a gerenciabilidade. Táticas para dividir tarefas complexas incluem: 1. Usar classificação de intenção para identificar as instruções mais relevantes para uma consulta do usuário 2. Resumir ou filtrar diálogos anteriores em conversas longas 3. Resumir documentos longos de forma fragmentada e construir um resumo completo recursivamente Essa abordagem permite que você lide com problemas mais intrincados, abordando cada componente separadamente, reduzindo a probabilidade de erros e melhorando a qualidade geral da saída.

Assim como os humanos, modelos de IA podem se beneficiar de um tempo para trabalhar em problemas passo a passo, em vez de apressar-se para uma conclusão. Essa abordagem pode levar a respostas mais precisas e bem fundamentadas. Táticas para dar tempo aos modelos para pensar incluem: 1. Instruir o modelo a desenvolver sua própria solução antes de concluir 2. Usar monólogo interno ou uma sequência de consultas para ocultar o processo de raciocínio do modelo 3. Perguntar ao modelo se ele perdeu algo em passagens anteriores Ao encorajar o modelo a adotar uma abordagem metódica, você pode frequentemente obter respostas mais confiáveis e reflexivas, especialmente para problemas complexos ou aqueles que requerem raciocínio em múltiplas etapas.

Embora os modelos de linguagem sejam poderosos, eles têm limitações. Integrar ferramentas externas pode ajudar a compensar essas fraquezas e aprimorar as capacidades do modelo. Táticas para usar ferramentas externas incluem: 1. Usar busca baseada em embeddings para implementar recuperação de conhecimento eficiente 2. Empregar execução de código para cálculos precisos ou chamar APIs externas 3. Dar ao modelo acesso a funções específicas Ao aproveitar ferramentas externas, você pode expandir a funcionalidade do modelo, melhorar sua precisão em domínios específicos e criar aplicações AI mais robustas e versáteis.

Para garantir que as mudanças em seus prompts ou design de sistema realmente melhorem o desempenho, é crucial testá-las sistematicamente. Isso envolve criar procedimentos de avaliação abrangentes ou "evals". Táticas para testes sistemáticos incluem: 1. Avaliar as saídas do modelo em relação a respostas padrão de referência 2. Projetar evals que sejam representativas do uso no mundo real 3. Incluir um grande número de casos de teste para significância estatística 4. Automatizar o processo de avaliação sempre que possível Ao implementar procedimentos de teste rigorosos, você pode otimizar com confiança o desempenho do seu sistema de IA e tomar decisões baseadas em dados sobre quais mudanças implementar.

A engenharia de prompt é uma habilidade poderosa que pode melhorar significativamente suas interações com grandes modelos de linguagem. Ao aplicar as estratégias e táticas delineadas neste guia – escrever instruções claras, fornecer texto de referência, dividir tarefas complexas, dar tempo aos modelos para pensar, usar ferramentas externas e testar mudanças sistematicamente – você pode melhorar a qualidade, confiabilidade e utilidade das saídas geradas por IA. Lembre-se de que o campo da IA está evoluindo rapidamente, e o que funciona melhor pode mudar ao longo do tempo. Mantenha-se curioso, continue experimentando e não hesite em adaptar essas técnicas para seus casos de uso específicos. Com prática e persistência, você será capaz de aproveitar todo o potencial dos modelos de linguagem e criar soluções AI mais eficazes.