Compreender o papel dos prompts no ChatGPT e noutros modelos linguísticos

Os modelos linguísticos de inteligência artificial (IA) evoluíram rapidamente nos últimos anos, revolucionando a forma como interagimos com a tecnologia e transformando vários sectores. Um aspeto crítico desses modelos é o uso de prompts, que desempenham um papel vital na geração dos resultados desejados. Nesta postagem do blog, exploraremos o papel dos prompts em modelos de linguagem de IA como o GPT.

Como funcionam os modelos linguísticos

Os modelos linguísticos de IA são treinados em grandes quantidades de dados de texto para compreender e gerar linguagem semelhante à humana. O processo de formação envolve duas etapas principais: pré-treino, durante o qual o modelo aprende a prever a palavra seguinte numa frase, e afinação, em que o modelo é aperfeiçoado para executar tarefas específicas. A tokenização é outro aspeto essencial, uma vez que divide o texto em unidades mais pequenas, denominadas tokens, para serem processadas pelo modelo.

Foram desenvolvidos vários modelos linguísticos de IA, com a GPT (GPT-2, GPT-3 e GPT-4) estão entre as mais populares. Estes modelos, desenvolvidos pela OpenAI, demonstraram capacidades impressionantes na geração de texto coerente e contextualmente relevante. Outros modelos como BERT, RoBERTae os modelos Transformer também ganharam destaque devido ao seu excelente desempenho em várias tarefas de processamento de linguagem natural.

Os modelos linguísticos de IA têm uma vasta gama de aplicações, incluindo:

1. Geração de texto: Geração de artigos, histórias ou outras formas de conteúdo escrito.
2. Classificação do texto: Categorização de texto com base em categorias predefinidas.
3. Análise de sentimentos: Determinar o sentimento ou a emoção subjacente a um texto.
4. Tradução automática: Tradução de textos de uma língua para outra.
5. Responder a perguntas: Dar respostas a perguntas com base num determinado contexto.

Para ver aplicações mais específicas de modelos como o GPT, consulte o nosso blogue sobre "10 Aplicações práticas do ChatGPT."

Papel dos prompts nos modelos linguísticos da IA

Os prompts são a entrada inicial dada a um modelo linguístico para orientar a sua resposta. São fundamentais para definir o contexto e o resultado desejado do modelo. Os prompts podem assumir várias formas, como perguntas, afirmações ou frases, consoante a tarefa em causa.

Os prompts servem de guias essenciais para os modelos linguísticos de várias formas. Em primeiro lugar, estabelecem o contexto para a resposta do modelo, garantindo que o resultado é relevante e está de acordo com a intenção do utilizador. Em segundo lugar, ao elaborar prompts específicos, os utilizadores podem controlar o tipo de informação gerada pelo modelo, como o formato, a extensão ou o conteúdo. No entanto, os prompts também têm as suas limitações. Embora sejam cruciais para orientar os modelos de IA, podem nem sempre produzir resultados perfeitos. Os modelos de IA podem, por vezes, gerar resultados inesperados ou irrelevantes, o que realça a necessidade de experimentação e iteração quando se trabalha com prompts.

É importante notar que mesmo os mesmos pedidos podem gerar respostas diferentes quando utilizados com vários modelos de linguagem ou mesmo com versões actualizadas de modelos das mesmas empresas. Esta variação ocorre porque os modelos de linguagem de IA estão em constante evolução, com os programadores a aperfeiçoarem os seus algoritmos, os dados de treino e a arquitetura geral para melhorar o desempenho e as capacidades. Como resultado, dois modelos diferentes, ou mesmo iterações subsequentes do mesmo modelo, podem ter entendimentos distintos da linguagem e do contexto. Esta diversidade de respostas realça a importância de adaptar e experimentar os prompts para obter o resultado desejado quando se trabalha com diferentes modelos linguísticos ou versões actualizadas de modelos existentes.

A elaboração de prompts eficazes é um aspeto vital do trabalho com modelos linguísticos. As instruções claras e específicas conduzem a respostas mais exactas e relevantes, uma vez que fornecem ao modelo um contexto bem definido para gerar resultados. Por outro lado, os estímulos ambíguos ou abertos podem encorajar o modelo a gerar respostas criativas, embora isso possa, por vezes, resultar em resultados menos direccionados. Para criar instruções eficazes, é fundamental recorrer à experimentação e à iteração, testando várias abordagens e aperfeiçoando as instruções com base nos resultados obtidos. Este processo de tentativa e erro permite aos utilizadores encontrar as instruções mais adequadas às suas necessidades e objectivos específicos.

Para saber mais sobre a engenharia rápida, não deixe de consultar o nosso blogue anterior sobre "O que é a Prompt Engineering?"

Técnicas para melhorar a eficácia do prompt

A engenharia de prompts é uma técnica que envolve a conceção e o aperfeiçoamento de prompts para obter resultados óptimos dos modelos de linguagem de IA. Este conceito realça a importância de compreender o comportamento do modelo e de ajustar os prompts em conformidade. Seguem-se alguns exemplos e estudos de caso:

1. Solicitação iterativa: Dividir uma pergunta complexa em perguntas mais pequenas e mais simples para orientar a resposta do modelo de forma mais eficaz.

2. Instruções específicas: Incluir instruções ou restrições específicas no prompt para moldar o resultado, como pedir uma lista de itens ou uma explicação passo a passo.

3. Experimentação de diferentes estilos de cartazes: Variar o estilo da pergunta, como a utilização de perguntas, afirmações ou tons de conversa, pode ter impacto na qualidade e relevância da resposta.

A formação personalizada e o ajuste fino podem ajudar a adaptar o comportamento dos modelos linguísticos de IA para melhor se alinharem com os requisitos do utilizador. Ao treinar o modelo num domínio ou conjunto de dados específico, os utilizadores podem melhorar o desempenho do modelo na geração de respostas contextualmente adequadas e precisas. Esta abordagem é particularmente útil quando se trabalha com assuntos de nicho ou tarefas especializadas.

A formação personalizada e o ajuste fino não só melhoram o desempenho do modelo linguístico da IA, como também permitem às empresas criar uma experiência mais direccionada e personalizada. Com conjuntos de dados suficientemente grandes e um orçamento suficiente, estas empresas podem utilizar essa formação personalizada e o aperfeiçoamento para criar resultados que reproduzam o seu tom e estilo.

*Fique atento ao nosso futuro blogue sobre a criação de prompts eficazes, que fornecerá uma proposta passo a passo para os principais modelos de linguagem como o GPT.

Considerações éticas sobre os prompts e os modelos linguísticos

À medida que os modelos linguísticos de IA se tornam cada vez mais sofisticados, é crucial abordar as considerações éticas que surgem quando se utilizam avisos para orientar os resultados do modelo. Para garantir uma utilização responsável da IA, é necessário encontrar um equilíbrio entre o aproveitamento do poder destes modelos e a atenuação dos riscos potenciais.

Os modelos linguísticos de IA são treinados com base em grandes quantidades de dados de texto, que muitas vezes contêm preconceitos e estereótipos presentes no mundo real. Consequentemente, estes modelos podem, inadvertidamente, perpetuar estes preconceitos nos resultados gerados. Para resolver este problema, é essencial criar avisos que incentivem o modelo de IA a gerar conteúdos justos, imparciais e inclusivos. Além disso, os programadores devem continuar a trabalhar no aperfeiçoamento do processo de formação e dos algoritmos para reduzir os preconceitos nos modelos linguísticos da IA.

Por exemplo, a OpenAI baseou-se nos seus 100 milhões de utilizadores e nos pontos de feedback para ajudar a identificar tendências e resultados indesejáveis. Mas é importante notar que os recém-chegados a este espaço não têm o mesmo acesso a essa quantidade de dados.

Ao utilizar prompts para orientar modelos linguísticos de IA, os utilizadores também devem ter cuidado ao divulgar informações sensíveis ou pessoalmente identificáveis (PII). Isto é particularmente importante quando se trabalha com plataformas partilhadas ou APIs públicas. Para proteger a privacidade do utilizador, os utilizadores devem evitar utilizar dados sensíveis como prompts ou considerar a utilização de dados anónimos como entrada.

Aproveitar todo o potencial dos prompts

Os prompts desempenham um papel crucial na orientação da produção de modelos de linguagem de IA como o GPT. Compreender a importância dos prompts, criar prompts eficazes e empregar técnicas para melhorar a eficácia dos prompts pode melhorar significativamente o desempenho destes modelos. À medida que os modelos de linguagem de IA continuam a evoluir e a melhorar, é essencial que os utilizadores experimentem diferentes prompts e aprendam com as suas interacções para aproveitarem todo o potencial destas poderosas ferramentas.

A elaboração de prompts eficazes é um aspeto vital do trabalho com modelos linguísticos. As instruções claras e específicas conduzem a respostas mais exactas e relevantes, uma vez que fornecem ao modelo um contexto bem definido para gerar resultados. Por outro lado, os estímulos ambíguos ou abertos podem encorajar o modelo a gerar respostas criativas, embora isso possa, por vezes, resultar em resultados menos direccionados. Para criar instruções eficazes, é fundamental recorrer à experimentação e à iteração, testando várias abordagens e aperfeiçoando as instruções com base nos resultados obtidos. Este processo de tentativa e erro permite aos utilizadores encontrar as instruções mais adequadas às suas necessidades e objectivos específicos.

Os prompts servem de guias essenciais para os modelos linguísticos de várias formas. Em primeiro lugar, estabelecem o contexto da resposta do modelo, garantindo que o resultado é relevante e está de acordo com a intenção do utilizador. Em segundo lugar, ao elaborar prompts específicos, os utilizadores podem controlar o tipo de informação gerada pelo modelo, como o formato, a extensão ou o conteúdo.

No entanto, os prompts também têm as suas limitações. Embora sejam cruciais para orientar os modelos de IA, podem nem sempre produzir resultados perfeitos. Por vezes, os modelos de IA podem gerar resultados inesperados ou irrelevantes, o que realça a necessidade de experimentação e iteração quando se trabalha com prompts. Por este motivo, a versão beta da OpenAI com centenas de milhões de utilizadores revelou-se crucial para dar à empresa uma vantagem, uma vez que tinham acesso a milhares de milhões de consultas e pontos de feedback. Isto ajudou a empresa a aperfeiçoar os resultados do modelo e a adiantar-se à concorrência, algo que se tornou evidente quando o CEO da Google demonstrou o modelo Bard da Google e obteve um mau resultado inesperado, fazendo cair o preço das acções nesse dia