Conheça o conceito de engenharia imediata de IA. Você precisa entender como fazer as perguntas apropriadas para obter os resultados desejados de sistemas de inteligência artificial texto-para-texto ou texto-para-imagem, como ChatGPT ou DALL-E 2. O potencial desses instrumentos sugere que aqueles que fazem essas perguntas questões ganharão destaque à medida que se tornarem prática padrão no setor comercial.
Dada essa percepção, podemos agora testemunhar o surgimento da profissão mais procurada do futuro: os engenheiros pontuais.
O que é engenharia de prompt de IA?
A engenharia de prompts de IA refere-se à prática de usar prompts para obter o resultado desejado de uma ferramenta de IA. Um prompt pode ser qualquer coisa, desde uma única palavra até uma instrução inteira ou bloco de código. O uso de perguntas como estímulos é uma inovação humana. Usar prompts para educar um modelo de IA para fornecer os resultados necessários quando recebe um determinado trabalho é análogo a dar a uma pessoa um ponto de partida para escrever um ensaio. Semelhante a como um escritor humano pode iniciar um ensaio, um modelo de IA pode fazer uma pergunta e desenvolvê-la em uma peça finalizada.
O que é um prompt? Lembre-se de que o texto é a interface principal para a maioria dos modelos generativos de IA se comunicarem com seus usuários. O modelo pode ser informado sobre o que fazer inserindo comandos em uma interface textual. O prompt do modelo é a direção de alto nível que você dá a ele. DALLE-2 e Stable Diffusion, dois modelos de inteligência artificial usados para gerar imagens, respondem principalmente a descrições do resultado desejado. Tanto o GPT-3 quanto o ChatGPT são exemplos de LLMs em que o prompt pode ser qualquer coisa, desde uma pergunta básica (como “Quem é o presidente da Turquia?”) até um problema difícil envolvendo vários fatos (observe que você pode até inserir um arquivo CSV com dados brutos como parte da entrada). Você também pode considerar “Conte-me uma piada” um pedido bastante vago.
A engenharia de prompt de IA envolve projetar e gerar dados de entrada para modelos de IA para ensiná-los a realizar uma determinada atividade. Os dados devem ser digitados e formatados corretamente para que o modelo possa lê-los e aprender com eles. A engenharia de prompt de IA visa gerar dados de treinamento de alta qualidade que permitirão que o modelo de IA gere previsões e julgamentos confiáveis. É um estágio crucial para dar vida às tecnologias de IA.
Os modelos de linguagem GPT-2 e GPT-3 são avanços significativos de engenharia de IA. A engenharia de prompt multitarefa que usou muitos conjuntos de dados de processamento de linguagem natural teve um bom desempenho em novas tarefas em 2021. Os modelos de linguagem foram considerados mais precisos quando confrontados com casos que exigem uma linha de raciocínio. A redação no prompt (como “Vamos ponderar passo a passo”) que incentiva a progressão lógica pode aumentar a eficiência de um modelo de linguagem na resolução de problemas que exigem várias etapas de raciocínio por meio do aprendizado de tiro zero. A acessibilidade onipresente desses recursos pode ser atribuída a vários notebooks de código aberto e atividades de sintetização de imagens lideradas pela comunidade.
Em 2022, muitos modelos de aprendizado de máquina foram disponibilizados ao público, como DALL-E, Stable Diffusion e Midjourney. A capacidade desses modelos de receber prompts de palavras como imagens relevantes de entrada e saída criou um novo setor de engenharia de prompt de IA chamado prompt de texto para imagem. Embora essa tecnologia tenha sido amplamente utilizada, muitos usuários ainda encontram obstáculos para o sucesso; nós fornecemos algumas sugestões para essas pessoas.
Guia de engenharia de prompt de IA
Se você souber como solicitar esses novos modelos generativos amplos e poderosos, poderá fazer com que eles gerem tudo, desde ótimas histórias a gráficos de tirar o fôlego e funções exclusivas, como um resumidor de texto ou uma ferramenta automática de edição de vídeo.
Os componentes de um prompt:
- Instruções
- Pergunta
- Dados de entrada
- Exemplos
Todos esses componentes devem ser combinados adequadamente para que a engenharia de prompt de IA seja bem-sucedida.
Então, como escrever um bom prompt? A seguir estão algumas sugestões para melhorar a engenharia de prompt de IA:
- Certifique-se de que # ou ” separe as instruções do contexto no prompt.
Não coloque para usar assim:
Reescreva o texto abaixo
{entrada de texto}
É melhor digitar um prompt como este:
Reescreva o texto abaixo
“””
{entrada de texto}
“””
- Fornecer o máximo de informações específicas, descritivas e aprofundadas sobre o assunto em questão é crucial para atingir o objetivo, comprimento, estrutura, estilo etc.
Não coloque para usar assim:
Escreva um ensaio sobre IA
É melhor digitar um prompt como este:
Escreva formalmente um ensaio de 500 palavras sobre IA, com foco em seus efeitos nos negócios
- Use um exemplo para explicar seus objetivos.
Não coloque para usar assim:
Dê-me uma ideia de domínio
É melhor digitar um prompt como este:
Dê-me uma ideia de domínio como techbriefly.com com palavras-chave e explicando o objetivo do site
- Seja direto e conciso ao declarar suas necessidades. Simplifique sua linguagem e corte o cotão.
Não coloque para usar assim:
Explique brevemente a história da IA para mim e mencione os eventos históricos na mente do leitor.
É melhor digitar um prompt como este:
Explique a história da IA de forma breve e cativante
- Particularmente ao usar técnicas de IA de conversão de texto em imagem, é importante ser o mais descritivo possível e escolher o tema/formato apropriado.
- Adicione algumas imagens de amostra aos programas AI de conversão de texto em imagem.
Embora os modelos de IA estejam sempre melhorando, ainda pode ser difícil obter os resultados precisos necessários. Embora isso esteja melhorando, a engenharia imediata de IA também é necessária antes que esses modelos massivos possam atingir todo o seu potencial. Vamos examinar alguns exemplos do mundo real, então.
Exemplos de engenharia de prompt
Aqui estão alguns dos exemplos de engenharia de prompt:
Como você pode ver no exemplo acima, temos um ensaio que tenta esclarecer a questão tocando em vários tópicos com mudanças imediatas.
Como você pode ver, conseguimos obter um resultado no segundo exemplo por amostragem no prompt; no entanto, no primeiro exemplo, não conseguimos nem mesmo obter um nome de domínio.
O prompt é “desenhar um humano em um escritório” no exemplo à esquerda e “desenhar um humano em um escritório enquanto olha para um PC” no exemplo à direita. Como você pode ver, embora o exemplo à esquerda forneça poucas indicações sobre o ambiente do escritório, definir o prompt nos ajudou a obter melhores resultados.
Pode ser difícil escrever um prompt decente, pois exige uma linguagem clara e sucinta e uma compreensão do propósito do prompt. Um bom prompt deve ser claro, aberto e explícito; deve fornecer à resposta detalhes suficientes para compreender o que está sendo perguntado e a resposta pretendida. Também deixa espaço para interpretação e pensamento original.
Um bom prompt também deve ser intrigante, relevante e atraente para o público-alvo. O contexto e o propósito do prompt também devem ser mantidos em mente.
No geral, depende da dificuldade do trabalho ou da mensagem que você está tentando expressar, mas com um pouco de experiência e muita atenção aos detalhes, qualquer um pode criar um estímulo forte.
Um prompt deve estar de acordo com o trabalho atual, tópico ou objetivo de estudo. Deve ser planejado para obter os dados necessários para produzir os resultados pretendidos. Um prompt cuidadoso pode garantir que as informações coletadas sejam pertinentes e úteis para o objetivo pretendido.
Source: Engenharia de prompt de IA: guia mestre