Aprenda Engenharia de Prompt: Seu Guia Definitivo para Dominar a Habilidade
A engenharia de prompt é uma habilidade essencial para desenvolvedores que trabalham com modelos de linguagem de IA, como o ChatGPT. Ao criar prompts eficazes, os desenvolvedores podem aproveitar o poder da IA para criar chatbots ou sistemas de conversação envolventes, informativos e dinâmicos. Este guia abrangente explorará o básico da engenharia de prompt, incluindo a engenharia de prompt do ChatGPT, o design automático de prompt e as melhores práticas para criar prompts de alta qualidade. Também forneceremos tutoriais passo a passo e recursos para ajudá-lo a se tornar um engenheiro de prompt proficiente.
Como se Tornar um Engenheiro de Prompt: O Caminho para o Sucesso
Então, você quer se tornar um engenheiro de prompt? Ótima escolha! Essa profissão fascinante pode ser gratificante e intelectualmente estimulante. Aqui estão as etapas que você precisa seguir para começar:
Fundamentos da Engenharia de Prompt
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Adquira conhecimento em Processamento de Linguagem Natural: Desenvolver experiência em conceitos e algoritmos de PLN é crucial para entender os mecanismos subjacentes de modelos baseados em GPT.
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Domine a arquitetura GPT: Estude minuciosamente a arquitetura e os princípios de modelos baseados em GPT para utilizá-los de forma eficaz em tarefas de engenharia de prompt.
Guias Passo a Passo para a Engenharia de Prompt do ChatGPT
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Definir o objetivo: Estabeleça um propósito claro para o prompt. Por exemplo, ao resumir um artigo de notícias, o objetivo é obter uma visão geral concisa e informativa.
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Construir um prompt inicial: Crie um prompt simples e conciso para começar o processo. Por exemplo: "Resuma o seguinte artigo de notícias:". Isso pode ser refinado e expandido conforme necessário.
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Avaliar e iterar: Avalie a saída gerada pelo ChatGPT em resposta ao prompt inicial. Modifique o prompt conforme necessário para melhorar o resultado. Por exemplo: "Forneça um resumo conciso de 3 frases do seguinte artigo de notícias:". Repita até obter o resultado desejado.
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Empregar mecanismos de controle: Experimente diferentes técnicas de controle, como tokens, prefixos ou sufixos, para orientar a resposta da IA. Por exemplo, adicione uma frase como "Usando um tom profissional," para influenciar o tom do texto gerado.
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Alavancar a automação no design de prompt: Explore ferramentas e metodologias para automatizar o design de prompt, como o uso de algoritmos de aprendizado de máquina para gerar ou otimizar prompts com base em conjuntos de dados específicos.
Ao aderir a essa abordagem estruturada e utilizar exemplos do mundo real, você desenvolverá um forte entendimento da engenharia de prompt, permitindo que você crie prompts eficazes para o ChatGPT.
A prática contínua é essencial para aprimorar suas habilidades em engenharia de prompt. À medida que você ganha experiência, desenvolverá uma compreensão mais intuitiva de como criar o prompt ideal para qualquer situação. Além disso, não hesite em consultar recursos on-line, como repositórios do GitHub, para obter inspiração e exemplos adicionais.
Engenharia de Prompt do ChatGPT: Técnicas, Dicas e Aplicações
Nesta seção, vamos nos aprofundar nas últimas técnicas de engenharia de prompt para o ChatGPT, abordando tópicos como suas aplicações, limitações, artigos e materiais adicionais para leitura.
Introdução ao ChatGPT
O ChatGPT, um novo modelo treinado pela OpenAI, é projetado para interagir conversacionalmente. Ele pode seguir instruções em um prompt para fornecer respostas apropriadas dentro do contexto de um diálogo. O ChatGPT pode ajudar a responder perguntas, sugerir receitas, escrever letras de música em um determinado estilo, gerar código e muito mais.
Este modelo é treinado usando o Aprendizado por Reforço com Feedback Humano (RLHF). Embora seja mais capaz do que as iterações anteriores do GPT e treinado para reduzir as saídas prejudiciais e falsas, ainda tem limitações. Cobriremos algumas das capacidades e limitações com exemplos concretos.
Revisando a Tarefa de Conversação
Vamos revisar um exemplo básico de uma conversação com o ChatGPT. Nesse cenário, criamos um sistema de conversação que gera respostas técnicas e científicas para perguntas. O cenário é apresentado da seguinte forma:
A seguir, temos uma conversação com um assistente de pesquisa em IA. O tom do assistente é técnico e científico.
Humano: Olá, quem é você? IA: Saudações! Eu sou um assistente de pesquisa em IA. Como posso ajudá-lo hoje? Humano: Você pode me falar sobre a criação de buracos negros? IA:
Este exemplo demonstra as duas principais partes: a intenção ou explicação do que o chatbot é e a identidade, que instrui o estilo ou tom que o chatbot usará para responder.
Conversações com ChatGPT
Conversações com Múltiplas Partes
Com o ChatGPT, desenvolvedores podem criar conversações com várias partes usando o formato de chat como entrada. O modelo espera uma série de mensagens e gera uma resposta com base no contexto da conversação.
Por exemplo, um chat usando a API do ChatGPT ficaria assim:
import openai
openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "Você é um assistente de pesquisa em IA. Você usa um tom técnico e científico."},
{"role": "user", "content": "Olá, quem é você?"},
{"role": "assistant", "content": "Saudações! Eu sou um assistente de pesquisa em IA. Como posso ajudá-lo hoje?"},
{"role": "user", "content": "Você pode me falar sobre a criação de buracos negros?"}
]
)Tarefas de uma única volta
O ChatGPT também suporta tarefas de uma única volta, semelhantes às usadas com text-davinci-003. Isso significa que os desenvolvedores podem usar o ChatGPT para realizar tarefas anteriormente demonstradas pelos modelos GPT originais, como tarefas de perguntas e respostas.
Aqui está um exemplo de uma tarefa de uma única volta usando o ChatGPT:
import openai
openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "Você é um assistente de pesquisa em IA. Você usa um tom técnico e científico."},
{"role": "user", "content": "Olá, quem é você?"},
{"role": "assistant", "content": "Saudações! Eu sou um assistente de pesquisa em IA. Como posso ajudá-lo hoje?"},
{"role": "user", "content": "Você pode me falar sobre a criação de buracos negros?"}
],
temperature=0,
)Criando Perguntas Eficientes
Uma pergunta eficiente deve ser clara, concisa e focada. Aqui estão algumas dicas para ajudá-lo a criar perguntas melhores:
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Especificar o contexto: fornecer contexto pode ajudar a IA a gerar respostas mais relevantes e úteis. Em vez de perguntar "Quais são os benefícios do exercício?", tente "Quais são os benefícios do exercício aeróbico regular para a saúde cardiovascular?".
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Usar instruções explícitas: torne suas instruções o mais claras e específicas possível. Se você quer uma lista, peça por uma lista. Se você quer um guia passo a passo, solicite explicitamente.
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Iterar e refinar: não espere resultados perfeitos na primeira tentativa. Teste diferentes perguntas, analise as saídas e ajuste sua abordagem de acordo.
Instruindo Modelos de Conversação
De acordo com a documentação oficial da OpenAI, instantâneos do modelo gpt-3.5-turbo estarão disponíveis, permitindo que os desenvolvedores escolham versões específicas de modelos. Isso significa que as melhores práticas para instruir modelos podem mudar de versão para versão. A recomendação atual para gpt-3.5-turbo-0301 é adicionar instruções na mensagem do usuário em vez da mensagem do sistema disponível.
Notebooks e Recursos Python
Para saber mais sobre como fazer chamadas para as APIs do ChatGPT e usar seus recursos, explore os seguintes notebooks e recursos Python:
- ChatGPT API Intro (opens in a new tab) - aprenda mais sobre como fazer chamadas para as APIs do ChatGPT usando a biblioteca
openai. - ChatGPT API com LangChain (opens in a new tab) - aprenda a usar recursos do ChatGPT usando a biblioteca LangChain.
Design Automático de Perguntas
Com o desenvolvimento rápido do ChatGPT, é essencial estar atualizado com as últimas técnicas e abordagens de engenharia de perguntas. Uma dessas abordagens é o design automático de perguntas, que envolve o uso de aprendizado de máquina para criar perguntas que melhorem o desempenho dos modelos de linguagem.
Esse método ajuda a reduzir o esforço manual necessário na engenharia de perguntas, permitindo que os desenvolvedores se concentrem em outros aspectos de suas aplicações. O design automático de perguntas pode ser alcançado usando técnicas como aprendizado por reforço e algoritmos de otimização para gerar perguntas de alta qualidade que levam a melhores respostas dos modelos de linguagem.
Em conclusão, aprender engenharia de perguntas é uma habilidade valiosa para desenvolvedores que trabalham com modelos de IA como o ChatGPT. À medida que o campo continua a evoluir, é essencial se manter informado sobre as últimas técnicas, aplicações e limitações. Ao fazer isso, você pode criar chatbots ou sistemas de conversação envolventes, informativos e dinâmicos que aproveitem ao máximo as capacidades fornecidas pelo ChatGPT.
Conclusão
Ao dominar a engenharia de perguntas, os desenvolvedores podem desbloquear todo o potencial de modelos de linguagem de IA como o ChatGPT, criando sistemas de conversação envolventes, informativos e dinâmicos. À medida que o campo de IA continua a evoluir rapidamente, é fundamental ficar atualizado com as últimas técnicas, aplicações e limitações. Este guia abrangente fornece a base que você precisa para se destacar na engenharia de perguntas e criar aplicativos AI poderosos que ofereçam excepcionais experiências do usuário.