O que é PROMPT? Entendendo as entradas de modelos de linguagem
Os modelos de linguagem de IA como GPT-3 e Claude são treinados em enormes conjuntos de dados de texto para gerar saídas coerentes e relevantes. Para utilizar esses modelos, você fornece um PROMPT, uma entrada de texto que orienta a IA sobre o que você deseja que ela gere. Mas o que exatamente é um PROMPT? Neste post, explicaremos o conceito de PROMPT e como estruturá-lo para obter os melhores resultados.
O que é um PROMPT?
Um PROMPT é a entrada de texto fornecida para um modelo de linguagem. Ele age como uma espécie de instrução, configurando o contexto e estabelecendo a tarefa ou problema que você deseja que a IA resolva. O modelo analisa os detalhes do PROMPT para entender a intenção por trás dele e, em seguida, gera uma saída relevante.
Os PROMPTs são cruciais porque orientam o modelo sobre o que produzir. Sem um bom PROMPT, você pode obter respostas genéricas ou irrelevantes. Mas com um PROMPT cuidadosamente estruturado, você pode direcionar a IA para gerar saídas úteis e específicas para suas necessidades.
PROMPT tem algum significado?
Cada letra na palavra PROMPT significa:
- P – Problem (Problema): Declare qual é o problema ou tarefa que você deseja que a IA execute.
- R – Requirements (Requisitos): Especifique claramente os requisitos e restrições. Por exemplo, o número de palavras, o tom, o formato etc.
- O – Output (Saída): Explique o tipo de saída que você espera que a IA gere.
- M – Model (Modelo): Indique qual modelo de IA deve ser usado, se relevante.
- P – Parameters (Parâmetros): Forneça quaisquer parâmetros ou configurações adicionais para o modelo.
- T – Examples (Exemplos): Inclua 1 ou 2 exemplos de saídas desejadas.
O acrônimo PROMPT serve como um guia útil para lembrar os principais elementos a serem incluídos em um bom PROMPT para modelos de linguagem de IA. Estruturar o PROMPT dessa maneira ajuda a IA a entender claramente a tarefa e gerar a melhor saída possível.
Estrutura de um bom PROMPT
A estrutura exata de um bom PROMPT depende da tarefa, mas aqui estão algumas práticas recomendadas:
- Forneça contexto suficiente: dê ao modelo informações suficientes para entender o problema. Por exemplo, se você deseja que a IA escreva um e-mail, forneça detalhes como o destinatário, o assunto, o tom desejado etc.
- Seja conciso: evite PROMPTs excessivamente longos. Modelos como GPT-3 funcionam melhor com PROMPTs curtos e diretos.
- Use exemplos: incluir 1 ou 2 exemplos de saídas desejadas pode ajudar a IA a entender melhor a tarefa.
- Especifique o formato desejado: diga explicitamente se você deseja que a saída esteja em formato de texto, áudio, código etc.
- Faça uma pergunta focada: faça uma pergunta direta sobre o que você deseja que a IA gere. Perguntas claras produzem melhores respostas.
- Forneça instruções: você pode incluir pequenas instruções como “Seja conciso”, “Elabore com 3 a 5 sentenças” para orientar a IA.
Tipos de PROMPT
Alguns tipos comuns de PROMPTs incluem:
- Completar texto: forneça um texto incompleto e peça à IA para completá-lo.
- Tradução: forneça uma frase em um idioma e peça uma tradução.
- Resumo: apresente um texto longo e solicite um resumo conciso.
- Geração de conteúdo: forneça detalhes tópicos e peça à IA para gerar texto, como um post de blog.
- Geração de código: explique a funcionalidade desejada e peça código de programação relevante.
- Geração de áudio: forneça uma transcrição e solicite a geração da fala correspondente.
O PROMPT ideal depende muito da tarefa específica. A prática e testagem de diferentes abordagens ajudarão você a estruturar PROMPTs eficientes. Lembre-se de fornecer contexto suficiente e manter a solicitação simples e focada. Com PROMPTs bem construídos, você pode aproveitar ao máximo o poder dos modelos de linguagem de IA.
Espero que este post ajude você a entender melhor o conceito por trás dos PROMPTs e como usá-los eficazmente ao trabalhar com IAs de linguagem natural. Se tiver alguma dúvida ou quiser aprender mais, sinta-se à vontade para escrever nos comentários ou entrar em contato. Até mais!
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