{"id":5144,"date":"2023-04-17T15:37:53","date_gmt":"2023-04-17T20:37:53","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=5144"},"modified":"2024-08-31T16:35:07","modified_gmt":"2024-08-31T21:35:07","slug":"papel-dos-prompts-nos-modelos-linguisticos-gpt-e-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/pt\/role-of-prompts-in-gpt-and-ai-language-models\/","title":{"rendered":"Compreender o papel dos prompts no GPT e noutros modelos lingu\u00edsticos de IA"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdndice<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar o \u00edndice\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Alternar<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/role-of-prompts-in-gpt-and-ai-language-models\/#Understanding_the_Role_of_Prompts_in_ChatGPT_and_other_Language_Models\" >Compreender o papel dos prompts no ChatGPT e noutros modelos lingu\u00edsticos<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/role-of-prompts-in-gpt-and-ai-language-models\/#How_Language_Models_Work\" >Como funcionam os modelos lingu\u00edsticos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/role-of-prompts-in-gpt-and-ai-language-models\/#Role_of_Prompts_in_AI_Language_Models\" >Papel dos prompts nos modelos lingu\u00edsticos da IA<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/role-of-prompts-in-gpt-and-ai-language-models\/#Techniques_to_Improve_Prompt_Efficacy\" >T\u00e9cnicas para melhorar a efic\u00e1cia do prompt<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/role-of-prompts-in-gpt-and-ai-language-models\/#Ethical_Considerations_of_Prompts_and_Language_Models\" >Considera\u00e7\u00f5es \u00e9ticas sobre os prompts e os modelos lingu\u00edsticos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/role-of-prompts-in-gpt-and-ai-language-models\/#Harnessing_the_Full_Potential_of_Prompts\" >Aproveitar todo o potencial dos prompts<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Understanding_the_Role_of_Prompts_in_ChatGPT_and_other_Language_Models\"><\/span>Compreender o papel dos prompts no ChatGPT e noutros modelos lingu\u00edsticos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<p>Os modelos lingu\u00edsticos de intelig\u00eancia artificial (IA) evolu\u00edram rapidamente nos \u00faltimos anos, revolucionando a forma como interagimos com a tecnologia e transformando v\u00e1rios sectores. Um aspeto cr\u00edtico desses modelos \u00e9 o uso de prompts, que desempenham um papel vital na gera\u00e7\u00e3o dos resultados desejados. Nesta postagem do blog, exploraremos o papel dos prompts em modelos de linguagem de IA como o GPT.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_Language_Models_Work\"><\/span>Como funcionam os modelos lingu\u00edsticos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Os modelos lingu\u00edsticos de IA s\u00e3o treinados em grandes quantidades de dados de texto para compreender e gerar linguagem semelhante \u00e0 humana. O processo de forma\u00e7\u00e3o envolve duas etapas principais: pr\u00e9-treino, durante o qual o modelo aprende a prever a palavra seguinte numa frase, e afina\u00e7\u00e3o, em que o modelo \u00e9 aperfei\u00e7oado para executar tarefas espec\u00edficas. A tokeniza\u00e7\u00e3o \u00e9 outro aspeto essencial, uma vez que divide o texto em unidades mais pequenas, denominadas tokens, para serem processadas pelo modelo.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Foram desenvolvidos v\u00e1rios modelos lingu\u00edsticos de IA, com a <a href=\"https:\/\/openai.com\/blog\/chatgpt\">GPT<\/a> (GPT-2, GPT-3 e GPT-4) est\u00e3o entre as mais populares. Estes modelos, desenvolvidos pela OpenAI, demonstraram capacidades impressionantes na gera\u00e7\u00e3o de texto coerente e contextualmente relevante. Outros modelos como <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/blog\/bert-101\">BERT<\/a>, <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/docs\/transformers\/model_doc\/roberta\">RoBERTa<\/a>e os modelos Transformer tamb\u00e9m ganharam destaque devido ao seu excelente desempenho em v\u00e1rias tarefas de processamento de linguagem natural.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/230414-Popular-Language-Models.png\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"627\"><\/p>\n<p>Os modelos lingu\u00edsticos de IA t\u00eam uma vasta gama de aplica\u00e7\u00f5es, incluindo:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Gera\u00e7\u00e3o de texto:<\/strong> Gera\u00e7\u00e3o de artigos, hist\u00f3rias ou outras formas de conte\u00fado escrito.<\/li>\n<li><strong>Classifica\u00e7\u00e3o do texto:<\/strong> Categoriza\u00e7\u00e3o de texto com base em categorias predefinidas.<\/li>\n<li><strong>An\u00e1lise de sentimentos:<\/strong> Determinar o sentimento ou a emo\u00e7\u00e3o subjacente a um texto.<\/li>\n<li><strong>Tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica:<\/strong> Tradu\u00e7\u00e3o de textos de uma l\u00edngua para outra.<\/li>\n<li><strong>Responder a perguntas:<\/strong> Dar respostas a perguntas com base num determinado contexto.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Para ver aplica\u00e7\u00f5es mais espec\u00edficas de modelos como o GPT, consulte o nosso blogue sobre \"<a href=\"http:\/\/skimai.com\/pt\/10-aplicacoes-praticas-do-chatgpt\/\">10 Aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas do ChatGPT<\/a>.\"<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Role_of_Prompts_in_AI_Language_Models\"><\/span>Papel dos prompts nos modelos lingu\u00edsticos da IA<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Os prompts s\u00e3o a entrada inicial dada a um modelo lingu\u00edstico para orientar a sua resposta. S\u00e3o fundamentais para definir o contexto e o resultado desejado do modelo. Os prompts podem assumir v\u00e1rias formas, como perguntas, afirma\u00e7\u00f5es ou frases, consoante a tarefa em causa.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Os prompts servem de guias essenciais para os modelos lingu\u00edsticos de v\u00e1rias formas. Em primeiro lugar, estabelecem o contexto para a resposta do modelo, garantindo que o resultado \u00e9 relevante e est\u00e1 de acordo com a inten\u00e7\u00e3o do utilizador. Em segundo lugar, ao elaborar prompts espec\u00edficos, os utilizadores podem controlar o tipo de informa\u00e7\u00e3o gerada pelo modelo, como o formato, a extens\u00e3o ou o conte\u00fado. No entanto, os prompts tamb\u00e9m t\u00eam as suas limita\u00e7\u00f5es. 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 real\u00e7a a necessidade de experimenta\u00e7\u00e3o e itera\u00e7\u00e3o quando se trabalha com prompts. <\/p>\n<p><\/p>\n<p>\u00c9 importante notar que mesmo os mesmos pedidos podem gerar respostas diferentes quando utilizados com v\u00e1rios modelos de linguagem ou mesmo com vers\u00f5es actualizadas de modelos das mesmas empresas. Esta varia\u00e7\u00e3o ocorre porque os modelos de linguagem de IA est\u00e3o em constante evolu\u00e7\u00e3o, com os programadores a aperfei\u00e7oarem 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 itera\u00e7\u00f5es subsequentes do mesmo modelo, podem ter entendimentos distintos da linguagem e do contexto. Esta diversidade de respostas real\u00e7a a import\u00e2ncia de adaptar e experimentar os prompts para obter o resultado desejado quando se trabalha com diferentes modelos lingu\u00edsticos ou vers\u00f5es actualizadas de modelos existentes.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/230414-How-Prompts-Guide-Language-Models.png\" alt=\"\" width=\"1200\" height=\"627\"><\/p>\n<p>A elabora\u00e7\u00e3o de prompts eficazes \u00e9 um aspeto vital do trabalho com modelos lingu\u00edsticos. As instru\u00e7\u00f5es claras e espec\u00edficas conduzem a respostas mais exactas e relevantes, uma vez que fornecem ao modelo um contexto bem definido para gerar resultados. Por outro lado, os est\u00edmulos amb\u00edguos ou abertos podem encorajar o modelo a gerar respostas criativas, embora isso possa, por vezes, resultar em resultados menos direccionados. Para criar instru\u00e7\u00f5es eficazes, \u00e9 fundamental recorrer \u00e0 experimenta\u00e7\u00e3o e \u00e0 itera\u00e7\u00e3o, testando v\u00e1rias abordagens e aperfei\u00e7oando as instru\u00e7\u00f5es com base nos resultados obtidos. Este processo de tentativa e erro permite aos utilizadores encontrar as instru\u00e7\u00f5es mais adequadas \u00e0s suas necessidades e objectivos espec\u00edficos.<\/p>\n<p><\/p>\n<p>Para saber mais sobre a engenharia r\u00e1pida, n\u00e3o deixe de consultar o nosso blogue anterior sobre \"<a href=\"http:\/\/skimai.com\/pt\/o-que-e-a-engenharia-rapida\/\">O que \u00e9 a Prompt Engineering<\/a>?\"<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Techniques_to_Improve_Prompt_Efficacy\"><\/span>T\u00e9cnicas para melhorar a efic\u00e1cia do prompt<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>A engenharia de prompts \u00e9 uma t\u00e9cnica que envolve a conce\u00e7\u00e3o e o aperfei\u00e7oamento de prompts para obter resultados \u00f3ptimos dos modelos de linguagem de IA. Este conceito real\u00e7a a import\u00e2ncia de compreender o comportamento do modelo e de ajustar os prompts em conformidade. Seguem-se alguns exemplos e estudos de caso:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Solicita\u00e7\u00e3o iterativa:<\/strong> Dividir uma pergunta complexa em perguntas mais pequenas e mais simples para orientar a resposta do modelo de forma mais eficaz.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Instru\u00e7\u00f5es espec\u00edficas:<\/strong> Incluir instru\u00e7\u00f5es ou restri\u00e7\u00f5es espec\u00edficas no prompt para moldar o resultado, como pedir uma lista de itens ou uma explica\u00e7\u00e3o passo a passo.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Experimenta\u00e7\u00e3o de diferentes estilos de cartazes:<\/strong> Variar o estilo da pergunta, como a utiliza\u00e7\u00e3o de perguntas, afirma\u00e7\u00f5es ou tons de conversa, pode ter impacto na qualidade e relev\u00e2ncia da resposta.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>A forma\u00e7\u00e3o personalizada e o ajuste fino podem ajudar a adaptar o comportamento dos modelos lingu\u00edsticos de IA para melhor se alinharem com os requisitos do utilizador. Ao treinar o modelo num dom\u00ednio ou conjunto de dados espec\u00edfico, os utilizadores podem melhorar o desempenho do modelo na gera\u00e7\u00e3o de respostas contextualmente adequadas e precisas. Esta abordagem \u00e9 particularmente \u00fatil quando se trabalha com assuntos de nicho ou tarefas especializadas. <\/p>\n<p>A forma\u00e7\u00e3o personalizada e o ajuste fino n\u00e3o s\u00f3 melhoram o desempenho do modelo lingu\u00edstico da IA, como tamb\u00e9m permitem \u00e0s empresas criar uma experi\u00eancia mais direccionada e personalizada. Com conjuntos de dados suficientemente grandes e um or\u00e7amento suficiente, estas empresas podem utilizar essa forma\u00e7\u00e3o personalizada e o aperfei\u00e7oamento para criar resultados que reproduzam o seu tom e estilo.  <\/p>\n<p><\/p>\n<p>*Fique atento ao nosso futuro blogue sobre a cria\u00e7\u00e3o de prompts eficazes, que fornecer\u00e1 uma proposta passo a passo para os principais modelos de linguagem como o GPT. <\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Ethical_Considerations_of_Prompts_and_Language_Models\"><\/span>Considera\u00e7\u00f5es \u00e9ticas sobre os prompts e os modelos lingu\u00edsticos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>\u00c0 medida que os modelos lingu\u00edsticos de IA se tornam cada vez mais sofisticados, \u00e9 crucial abordar as considera\u00e7\u00f5es \u00e9ticas que surgem quando se utilizam avisos para orientar os resultados do modelo. Para garantir uma utiliza\u00e7\u00e3o respons\u00e1vel da IA, \u00e9 necess\u00e1rio encontrar um equil\u00edbrio entre o aproveitamento do poder destes modelos e a atenua\u00e7\u00e3o dos riscos potenciais.<\/p>\n<p>Os modelos lingu\u00edsticos de IA s\u00e3o treinados com base em grandes quantidades de dados de texto, que muitas vezes cont\u00eam preconceitos e estere\u00f3tipos presentes no mundo real. Consequentemente, estes modelos podem, inadvertidamente, perpetuar estes preconceitos nos resultados gerados. Para resolver este problema, \u00e9 essencial criar avisos que incentivem o modelo de IA a gerar conte\u00fados justos, imparciais e inclusivos. Al\u00e9m disso, os programadores devem continuar a trabalhar no aperfei\u00e7oamento do processo de forma\u00e7\u00e3o e dos algoritmos para reduzir os preconceitos nos modelos lingu\u00edsticos da IA.<\/p>\n<p>Por exemplo, a OpenAI baseou-se nos seus 100 milh\u00f5es de utilizadores e nos pontos de feedback para ajudar a identificar tend\u00eancias e resultados indesej\u00e1veis. Mas \u00e9 importante notar que os rec\u00e9m-chegados a este espa\u00e7o n\u00e3o t\u00eam o mesmo acesso a essa quantidade de dados.<\/p>\n<p>Ao utilizar prompts para orientar modelos lingu\u00edsticos de IA, os utilizadores tamb\u00e9m devem ter cuidado ao divulgar informa\u00e7\u00f5es sens\u00edveis ou pessoalmente identific\u00e1veis (PII). Isto \u00e9 particularmente importante quando se trabalha com plataformas partilhadas ou APIs p\u00fablicas. Para proteger a privacidade do utilizador, os utilizadores devem evitar utilizar dados sens\u00edveis como prompts ou considerar a utiliza\u00e7\u00e3o de dados an\u00f3nimos como entrada.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Harnessing_the_Full_Potential_of_Prompts\"><\/span>Aproveitar todo o potencial dos prompts<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Os prompts desempenham um papel crucial na orienta\u00e7\u00e3o da produ\u00e7\u00e3o de modelos de linguagem de IA como o GPT. Compreender a import\u00e2ncia dos prompts, criar prompts eficazes e empregar t\u00e9cnicas para melhorar a efic\u00e1cia dos prompts pode melhorar significativamente o desempenho destes modelos. \u00c0 medida que os modelos de linguagem de IA continuam a evoluir e a melhorar, \u00e9 essencial que os utilizadores experimentem diferentes prompts e aprendam com as suas interac\u00e7\u00f5es para aproveitarem todo o potencial destas poderosas ferramentas.<\/p>\n<p>A elabora\u00e7\u00e3o de prompts eficazes \u00e9 um aspeto vital do trabalho com modelos lingu\u00edsticos. As instru\u00e7\u00f5es claras e espec\u00edficas conduzem a respostas mais exactas e relevantes, uma vez que fornecem ao modelo um contexto bem definido para gerar resultados. Por outro lado, os est\u00edmulos amb\u00edguos ou abertos podem encorajar o modelo a gerar respostas criativas, embora isso possa, por vezes, resultar em resultados menos direccionados. Para criar instru\u00e7\u00f5es eficazes, \u00e9 fundamental recorrer \u00e0 experimenta\u00e7\u00e3o e \u00e0 itera\u00e7\u00e3o, testando v\u00e1rias abordagens e aperfei\u00e7oando as instru\u00e7\u00f5es com base nos resultados obtidos. Este processo de tentativa e erro permite aos utilizadores encontrar as instru\u00e7\u00f5es mais adequadas \u00e0s suas necessidades e objectivos espec\u00edficos.<\/p>\n<p>Os prompts servem de guias essenciais para os modelos lingu\u00edsticos de v\u00e1rias formas. Em primeiro lugar, estabelecem o contexto da resposta do modelo, garantindo que o resultado \u00e9 relevante e est\u00e1 de acordo com a inten\u00e7\u00e3o do utilizador. Em segundo lugar, ao elaborar prompts espec\u00edficos, os utilizadores podem controlar o tipo de informa\u00e7\u00e3o gerada pelo modelo, como o formato, a extens\u00e3o ou o conte\u00fado.<\/p>\n<p>No entanto, os prompts tamb\u00e9m t\u00eam as suas limita\u00e7\u00f5es. 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 real\u00e7a a necessidade de experimenta\u00e7\u00e3o e itera\u00e7\u00e3o quando se trabalha com prompts. Por este motivo, a vers\u00e3o beta da OpenAI com centenas de milh\u00f5es de utilizadores revelou-se crucial para dar \u00e0 empresa uma vantagem, uma vez que tinham acesso a milhares de milh\u00f5es de consultas e pontos de feedback. Isto ajudou a empresa a aperfei\u00e7oar os resultados do modelo e a adiantar-se \u00e0 concorr\u00eancia, 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 pre\u00e7o das ac\u00e7\u00f5es nesse dia<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Understanding the Role of Prompts in ChatGPT and other Language Models Artificial intelligence (AI) language models have rapidly evolved over the past few years, revolutionizing the way we interact with technology and transforming numerous industries. One critical aspect of these models is the use of prompts, which play a vital role in generating desired outputs. 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