Prompt

O Papel de um Prompt em LLM

Os prompts desempenham um papel fundamental na funcionalidade dos LLMs. Eles atuam como o principal mecanismo pelo qual os usuários interagem com esses modelos. Ao formular suas perguntas ou instruções de forma eficaz, você pode influenciar significativamente a qualidade e a relevância das respostas geradas pelo LLM. Bons prompts são essenciais para aproveitar todo o potencial dos LLMs, seja para aplicações empresariais, criação de conteúdo ou fins de pesquisa.

Como um Prompt é Usado em LLM?

Os prompts são usados de várias maneiras para orientar a saída de um LLM. Aqui estão algumas abordagens comuns:

1. Zero-Shot Prompting: Fornecer ao LLM uma tarefa sem nenhum exemplo. Por exemplo, perguntar diretamente: “Traduza ‘cheese’ para o francês.”
2. One-Shot Prompting: Dar um exemplo para ilustrar a tarefa. Por exemplo: “Traduza do inglês para o francês: cheese => fromage. Agora traduza ‘bread’.”
3. Few-Shot Prompting: Oferecer vários exemplos para orientar o modelo. Por exemplo: “Traduza do inglês para o francês: cheese => fromage, bread => pain. Agora traduza ‘apple’.”
4. Chain-of-Thought Prompting: Incluir etapas detalhadas de raciocínio dentro do prompt para ajudar o modelo a gerar uma resposta elaborada. Por exemplo: “Se você tem 5 maçãs e compra mais 3, com quantas maçãs você fica? Primeiro, você tem 5 maçãs. Depois, adiciona mais 3, o que resulta em um total de 8 maçãs.”

Como Criar Prompts Eficazes em LLM

Criar prompts eficazes envolve clareza e especificidade. Aqui estão algumas dicas:

• Clareza: Use uma linguagem simples e sem ambiguidades. Evite jargões e vocabulário complexo. Por exemplo, em vez de perguntar “Quem ganhou a eleição?”, especifique: “Qual partido venceu as eleições gerais de 2023 no Paraguai?”
• Especificidade: Forneça o contexto necessário. Em vez de pedir “Gere uma lista de títulos para minha autobiografia”, seja específico: “Gere uma lista de dez títulos para minha autobiografia. O livro é sobre minha trajetória como aventureiro que viveu uma vida não convencional, conheceu muitas personalidades diferentes e finalmente encontrou paz na jardinagem.”
• Instruções Positivas: Formule suas diretrizes de maneira positiva. Em vez de dizer “Não faça títulos muito longos”, especifique: “Cada título deve ter entre duas e cinco palavras.”

Técnicas Avançadas de Prompting

Few-Shot e Chain-of-Thought Prompting

Pesquisadores descobriram que fornecer exemplos (few-shot prompting) ou incluir etapas detalhadas de raciocínio (chain-of-thought prompting) pode melhorar significativamente o desempenho do modelo. Por exemplo:

• Few-Shot Prompting: “Traduza do inglês para o francês: cheese => fromage, bread => pain. Agora traduza ‘apple’.”
• Chain-of-Thought Prompting: “Roger tem 5 bolas de tênis. Ele compra mais 6. Com quantas bolas de tênis ele fica ao todo? Primeiro, Roger tem 5 bolas de tênis. Depois, ele compra mais 6, o que significa que agora ele tem 11 bolas de tênis.”

Prompting Estruturado

Estruturar seu prompt de maneira significativa pode orientar o LLM a gerar respostas mais precisas e relevantes. Por exemplo, se a tarefa for atendimento ao cliente, você pode começar com uma mensagem do sistema: “Você é um agente de IA amigável que pode fornecer assistência ao cliente sobre seu pedido recente.”