Guia de engenharia de prompts [do principiante ao avançado]

Lembras-te de como as aplicações Office mudaram os negócios e as empresas? Os modelos de IA generativa têm o potencial de mudar ainda mais o sector empresarial e a vida quotidiana. Tal como no passado, aprender a utilizar a IA generativa permitir-te-á adaptar-te às mudanças no sector. A engenharia rápida é o que precisas para utilizar os modelos de IA de forma eficaz e obter a máxima eficiência dos mesmos. A engenharia de prompts consiste em compreender os padrões dos LLMs e em criar prompts que lhes permitam gerar resultados precisos.

Neste artigo, vamos explorar o que é a engenharia rápida e fornecer-te guias básicos de engenharia rápida. Estás curioso? Fica atento.

TL;DR

• A engenharia rápida é a elaboração rápida de modelos de IA para gerar resultados melhores e mais precisos.
• Embora não precises de competências de programação para a engenharia rápida, precisas de raciocínio, criatividade e capacidade de análise.
• Embora a duração da aprendizagem da engenharia rápida varie de pessoa para pessoa, podes aprender mais depressa se praticares mais.
• Para aprenderes engenharia de prompts, tens de estar familiarizado com a IA generativa, LLMs, partes de prompts e técnicas de engenharia de prompts.
• A forma mais eficaz de aprenderes engenharia rápida é examinares os guias de engenharia rápida online.
• Os melhores recursos online para melhorares as tuas capacidades de engenharia de prompts são TextCortex Prompt Engineering Guide, OpenAI's Prompt Engineering Guide e promptingguide.ai.

O que é a Prompt Engineering?

A engenharia de prompts consiste em conceber os inputs que introduz nos modelos de IA para obter o resultado desejado de forma rápida e precisa. Por outras palavras, aprender a fazer engenharia de prompts é aprender a comunicar com os LLMs. Embora a comunicação com a IA não seja como nos filmes de ficção científica, não deixa de ser um processo divertido.

O que são empregos de engenharia imediatos?

Os empregos de engenharia imediata envolvem a utilização de modelos de IA para produzir os resultados desejados pelas empresas. Os modelos de IA utilizados nestes empregos podem incluir ChatGPT, ZenoChat, Midjourney ou Stable Diffusion. Embora, normalmente, seja suficiente estar familiarizado com a engenharia rápida para estes empregos, alguns anúncios podem procurar experiência noutros campos. Por exemplo, um anúncio de emprego de engenharia de prontidão de uma empresa farmacêutica pode pedir uma formação médica e experiência relacionada.

Preciso de codificação para o Prompt Engineering?

Não, não precisas de qualquer experiência em programação ou de conhecimentos técnicos para aprenderes competências básicas de engenharia de prompts. Os prompts têm tudo a ver com as tuas capacidades de raciocínio, lógica e análise. Por outras palavras, deves analisar a forma como os modelos de IA geram resultados a partir dos teus prompts e reescrever os teus prompts para obteres o resultado final. No entanto, ter conhecimentos de programação ajuda-te indiretamente a melhorar as tuas capacidades de engenharia de prompts.

Quanto tempo leva para aprenderes o Prompt Engineering?

Depende da intensidade e do empenho com que queres aprender e praticar. Cerca de 10 horas de formação são suficientes para aprenderes todas as técnicas de engenharia de mensagens, os padrões dos modelos de IA e as noções básicas de mensagens. Mas para compreenderes os padrões e parâmetros dos diferentes modelos de IA, tens de praticar durante mais tempo. 

Cada modelo de IA tem os seus próprios desafios. Por exemplo, embora a Difusão Estável seja uma ferramenta de IA com a qual podes produzir imagens livremente, as mais pequenas alterações no teu comando afectam muito os resultados. Além disso, mesmo que não consigas obter os resultados desejados nas tuas primeiras experiências com modelos de IA, não desanimes e continua a praticar!

Como aprender o Prompt Engineering?

Há alguns tópicos com os quais tens de estar familiarizado para aprender a engenharia de prontidão. Por exemplo, podes aprender mais sobre a ferramenta que utilizas, aprendendo as noções básicas de IA generativa e modelos de linguagem de grande dimensão. Desta forma, podes compreender mais facilmente os seus padrões de funcionamento e impulsionar o teu processo de aprendizagem.

IA generativa e LLMs

Para compreenderes o funcionamento dos avisos, é importante familiarizares-te com as ferramentas que vais utilizar: IA generativa e modelos de linguagem grandes (LLMs). A IA generativa é um tipo de tecnologia que utiliza dados e parâmetros pré-treinados para produzir resultados novos e únicos, tais como conteúdo textual, visual, código ou outras formas de conteúdo. Os modelos de linguagem de grande dimensão (LLM) são um tipo específico de tecnologia de IA que utiliza a aprendizagem profunda e a aprendizagem automática para realizar várias tarefas baseadas na linguagem.

Elementos de um anúncio

Queres melhorar as tuas capacidades de engenharia de mensagens e estás prestes a introduzir a tua primeira mensagem num modelo de IA. Mas o que deve conter a tua mensagem e qual deve ser a sua forma? Aqui tens a resposta:

• Contexto: Informação externa que pode orientar o modelo de IA para resultados mais precisos.
• Instrução/pergunta: Uma tarefa específica que pretendes que o modelo de IA execute.
• Exemplifica: Um dado que permite que o modelo de IA produza resultados semelhantes, também conhecido como aprendizagem de poucos disparos.
• Tipo de saída: o formato de saída que pretendes obter.

Ao elaborares um prompt para um modelo de IA, deves certificar-te de que o teu prompt inclui estas partes. Assim, podes obter resultados melhores e mais precisos. Para além destas partes, também existem partes como a persona e a base de conhecimentos que podes adicionar à tua mensagem. No entanto, estes são passos avançados necessários para casos de utilização específicos.

Técnicas de Engenharia Rápidas

Quando se trata de escrever sugestões, há técnicas que deves conhecer. Estas técnicas vão ajudar-te a melhorar as tuas sugestões e a obter melhores resultados em diferentes tarefas. As técnicas mais populares incluem:

• Prompting de disparo zero: Esta técnica refere-se à utilização das capacidades generativas do modelo de IA sem fornecer dados adicionais.
• Prompting de poucos disparos: Adiciona exemplos que o modelo de IA pode tomar como amostra para a entrada.
• Promove a cadeia de pensamento: Refere-se à divisão de tarefas complexas e maiores em subtarefas. Isto garante que o modelo de IA executa tarefas complexas melhor e com mais precisão.
• Auto-consistência: Embora forneças um caminho de raciocínio ao modelo de IA em Chain-Of-Thought, nesta técnica permites que o modelo de IA crie os seus próprios caminhos de raciocínio e seleccione os caminhos correctos.
• Prompting de conhecimentos gerados: É o processo em que o modelo de IA gera conhecimento para uma determinada tarefa e responde com resultados avançados.

Embora estas não sejam todas as técnicas de engenharia de estímulos, são as mais frequentemente utilizadas e eficazes. À medida que fores melhorando as tuas capacidades de estímulo, precisarás de técnicas de estímulo avançadas. Ao utilizar estas técnicas, podes obter a máxima eficiência dos modelos de IA e concluir as tuas tarefas com muito mais precisão.

Utiliza os guias online de engenharia de prompts

Se fores novo na engenharia de mensagens, sugerimos que consultes os guias de engenharia de mensagens online para estabeleceres uma base sólida. Estes guias abrangem normalmente uma vasta gama de tópicos, incluindo casos de utilização específicos, sugestões básicas e várias técnicas de sugestões. Além disso, recomendamos a exploração de diferentes recursos e a realização de cursos para expandir os teus conhecimentos, em vez de te baseares apenas num único guia de engenharia de mensagens.

Guias de engenharia online

Existem recursos online que podes utilizar para melhorar as tuas capacidades de engenharia de mensagens. Vamos dar uma vista de olhos aos melhores guias online de engenharia de sugestões que te podem ajudar a melhorar as tuas capacidades.

TextCortex Guia de engenharia imediata

TextCortex, o teu simpático assistente de IA, oferece um guia de engenharia de comandos para melhorares as tuas capacidades de comando e introduzires comandos básicos. Podes elevar as tuas capacidades de comunicação, como a Midjourney, a geração de texto e a automatização, ao nível seguinte, completando o guia de engenharia de comunicações TextCortex . Aprenderás com o TextCortex prompt engineering guide:

• Engenharia básica de prompts
• Prompting a meio da viagem
• Prompt Templates e geração de vídeo com base em IA
• Automatiza as tarefas de escrita
• Treinar modelos de IA
• Análise de dados/documentos
• Solicitação de tarefas de investigação

Depois de melhorares as tuas capacidades de engenharia de mensagens, podes utilizar a nossa IA de conversação, ZenoChat, para praticar. O ZenoChat inclui uma persona chamada "Enigma, o engenheiro de mensagens", concebida para te ajudar nas tarefas de mensagens. Utilizando esta persona, podes melhorar as tuas mensagens existentes, gerar mensagens de raiz ou aprender o que precisas de melhorar na tua mensagem.

Guia de engenharia de prompts da OpenAI

Para aqueles que são novos na engenharia de prompts e procuram aprender o básico, recomendamos que consultem o guia de engenharia de prompts da OpenAI. Este guia fornece uma visão geral das estratégias e técnicas que podem ser utilizadas para melhorar a qualidade dos teus comandos e obter resultados mais precisos. Além disso, o guia inclui dicas e estratégias úteis para usar o modelo GPT-4 com mais eficiência. Este recurso pode ser uma ferramenta valiosa para qualquer pessoa que pretenda desenvolver as suas competências em engenharia de prompts.

guia de instruções.ai

Se quiseres aprender a lógica e os termos da engenharia de mensagens, recomendamos-te que visites promptingguide.ai. Este guia ensina as noções básicas de prompting, técnicas avançadas de prompting e casos de uso de engenharia de prompt. Também podes encontrar estratégias de solicitação para diferentes modelos de IA, como GPT-4, Gemini e Llama, neste guia.