Como codificar a compreensão através da engenharia de prompts

Imagine creating a computer program. As an architect of the digital realm, you're not just coding functionality; you're encoding understanding, crafting a virtual framework to interact with users in a specific way. This image of crafting a program isn't too far from what's done in modern conversational AI when we engage in engenharia rápida.

Engenharia de prompts com grandes modelos de linguagem (LLMs) como ChatGPT e Google's Bard é um aspeto essencial, mas frequentemente ignorado, destas poderosas ferramentas de IA. É semelhante a preparar o terreno para um diálogo alimentado por IA, oferecendo uma direção inicial para a conversa computacional. Quando está a interagir com um LLM, a sua pergunta inicial é o seu primeiro passo na vasta paisagem de possibilidades que estes modelos oferecem. É a sua forma de definir expectativas, orientar a conversa e, mais importante, moldar a resposta da IA.

Neste blogue, vamos aprofundar o poder da engenharia de prompts e a importância de codificar um exemplo típico, uma forma de pensar e possíveis respostas nos seus prompts iniciais. Compreender isto pode ajudar os utilizadores a poupar tokens, condicionar o assistente de IA e saber melhor o que é possível. Tal como os primeiros programas de computador não visuais, uma mensagem bem elaborada pode funcionar como uma bússola, apontando para a direção certa no vasto mar de conversação com IA.

O poder da codificação de um exemplo típico

Imagine que está a tentar ensinar um novo conceito a alguém. O que é que faz? Talvez explique a ideia em termos abstractos, mas o mais provável é que dê um exemplo típico para ilustrar o conceito. Um exemplo fornece contexto, ilumina o abstrato e torna familiar o que não é familiar. Quando se trata de IA conversacional, especialmente em engenharia de prontidão, aplica-se o mesmo princípio.

When we encode a typical example in our initial prompt, we're providing the AI with a clear idea of what we want. This is especially valuable when it comes to handling complex requests or tasks. Let's consider a scenario where we want our AI to help draft a business proposal. Instead of a vague instruction like "Draft a business proposal," we can provide a typical example: "Draft a business proposal similar to the one we did for ABC Corp. last year." Here, we're encoding a typical example into the initial prompt, providing a clear direction to the AI.

A chave aqui é a especificidade. Ao dar à IA um exemplo concreto a partir do qual trabalhar, aumentamos as hipóteses de obter o resultado desejado. Além disso, este método ajuda-nos a poupar tokens - cada palavra ou informação que fornecemos no prompt utiliza uma fração do total de tokens que o modelo tem à sua disposição. Com um exemplo claro, podemos obter uma resposta mais precisa em menos tokens, o que aumenta a eficiência geral da interação.

Ao orientar o nosso assistente de IA desta forma, estamos a condicioná-lo a compreender melhor os nossos requisitos, tal como um programador condiciona um programa de computador. Isto não só melhora a experiência do utilizador, como também expande a nossa compreensão do que é possível com a engenharia rápida.

Remember, the power of a well-structured prompt isn't just in the information it contains. It's also in the way it leverages examples to guide the AI's understanding and actions

Influenciar a forma de pensar: Orientar a IA através de prompts

Como seres humanos, somos fortemente influenciados pelo nosso ambiente, pelas experiências e pela informação que consumimos, que orientam a nossa forma de pensar. Da mesma forma, os modelos de IA, como o ChatGPT e o Google Bard, são influenciados pelas instruções que lhes damos.

Através de engenharia rápida, cuidadosa e atenta, we can influence the AI's "way of thinking", steering it towards generating responses that are closer to what we need or anticipate. However, it's not merely about providing a clear command or a set of instructions. It's about capturing the essence of a thought process or a reasoning path in the prompt.

For instance, let's say we want the AI to solve a mathematical problem. Instead of directly asking for the solution, we could guide the AI to demonstrate the problem-solving steps. A prompt like "As if you were a math tutor, walk me through the steps to solve this equation..." can significantly influence the AI's response, eliciting a step-by-step solution that mimics a tutor's way of thinking.

Esta abordagem não só fornece um caminho claro para a IA seguir, como também condiciona o utilizador a interagir com a IA de uma forma mais estruturada, eficiente e contextualmente rica. Proporciona uma interação mais profunda e com mais nuances entre o utilizador e a IA.

Prompt engineering allows us to strategically influence the AI's decision-making process. It enables us to use our understanding of the AI's mechanics to shape its "way of thinking" and thus, the output it generates. It's important to remember, though, that the precision of the output is often a direct reflection of the thoughtfulness of the input.

Desta forma, a arte de criar um prompt torna-se menos uma questão de comando e mais uma questão de orientação. Já não somos apenas utilizadores a interagir com uma interface. Em vez disso, tornamo-nos co-criadores num diálogo contínuo com a IA, influenciando ativamente a sua "forma de pensar" para obter respostas mais desejáveis.

O prompt inicial como guia do utilizador: Preparar o terreno para a interação

Imagine um cenário em que lhe é entregue um novo dispositivo com inúmeros botões, botões giratórios e ecrãs, mas sem um manual do utilizador. O processo de descobrir a funcionalidade de cada elemento pode ser assustador, se não mesmo frustrante. Do mesmo modo, a interação com modelos de IA como o ChatGPT ou o Google Bard pode, inicialmente, parecer avassaladora devido à amplitude das suas potenciais aplicações.

É aqui que entra em jogo o aviso inicial. No domínio da interação com a IA, uma mensagem inicial pode ter uma função semelhante à de um manual do utilizador, dando-lhe orientações sobre o que é possível fazer. Ajuda a condicionar o utilizador, fornecendo um roteiro para a sua interação com a IA. É como um prelúdio, dando o tom para a conversa que se segue.

Let's say we're using an AI model for content creation. A well-crafted initial prompt might look something like this: "Imagine you're a travel writer crafting an article about the best cafes in Paris. Begin your piece with a vivid description of a charming cafe by the Seine." This not only directs the AI towards the desired task but also sets an expectation for the user about the kind of response that can be generated.

A utilização do aviso inicial como guia do utilizador também ajuda a poupar tokens. Quando o utilizador tem uma compreensão clara de como interagir com a IA desde o início, pode fazer perguntas mais precisas ou dar uma melhor orientação, utilizando assim menos tokens.

Esta utilização estratégica do prompt inicial pode melhorar muito a experiência do utilizador, tornando a interação com a IA mais intuitiva e gratificante. É como a interface visual de um programa de computador; ajuda os utilizadores a navegar pelas capacidades da IA e incentiva uma utilização mais eficiente e agradável.

No fim de contas, o aviso inicial é muito mais do que apenas a primeira mensagem. É uma ferramenta poderosa que, quando devidamente aproveitada, pode maximizar o potencial das nossas interacções com a IA. É o ponto de partida, o guia do utilizador e a chave para uma experiência de IA mais gratificante.

Codificação de conhecimentos especializados em IA

À medida que desvendamos os meandros dos grandes modelos de linguagem, torna-se claro que a engenharia de mensagens não é apenas um requisito técnico - é uma ferramenta fundamental para codificar a nossa forma de pensar na inteligência artificial. Quer se trate de um simples lembrete ou de um guia completo, a mensagem inicial serve como pedra angular da interação homem-IA, definindo os limites e as possibilidades da conversa.

Ao utilizar eficazmente a pergunta inicial, podemos codificar um exemplo típico de como a IA deve responder, moldar a forma de pensar do utilizador e orientar as respostas da IA. Esta prática aumenta significativamente a eficiência da interação com a IA, poupando fichas e condicionando o utilizador para a conversa, essencialmente colmatando a lacuna entre as expectativas humanas e a capacidade da IA.

Na evolução da IA, é importante reconhecer o papel essencial da pergunta inicial como uma ferramenta para orientar, ensinar e comunicar com a IA. Ao imaginarmos a próxima vaga de avanços da IA, podemos olhar para a humilde pergunta inicial como uma ferramenta fundamental para moldar o futuro da IA de conversação.

A engenharia imediata é muito mais do que apenas um ponto de partida - é uma arte e uma ciência que, quando dominada, tem o poder de libertar todo o potencial da IA.