Prompt Engineering Tutorial – Master ChatGPT and LLM Responses

Aprenda cómo hacer que chatGPT y otros LLM le brinden las respuestas perfectas al dominar estrategias de ingeniería rápida

Visão Geral da Seção: Nesta seção introdutória, Ania Kubow apresenta o curso sobre engenharia rápida, destacando a importância de dominar técnicas para maximizar a produtividade com grandes modelos de linguagem.

Introdução à Engenharia Rápida

• Ania Kubow, desenvolvedora de software e instrutora, destaca a relevância da engenharia rápida e sua crescente demanda no mercado.

• Explora-se o conceito da engenharia rápida como uma carreira emergente relacionada ao avanço da inteligência artificial, envolvendo a otimização de interações entre humanos e IA por meio de indicações estruturadas.

• São abordados tópicos como inteligência artificial, modelos de linguagem (LLM), texto para imagem e voz, além das práticas essenciais na engenharia rápida.

Importância da Engenharia Rápida

• A engenharia rápida surge em resposta ao crescimento da inteligência artificial, exigindo refinamento contínuo das indicações para melhorar a interação humano-IA.

• Destaca-se a necessidade do papel do engenheiro de indicações para monitorar e otimizar as interações entre humanos e IA ao longo do tempo.

Breve Introdução à Inteligência Artificial

Visão Geral da Seção: Esta parte explora os fundamentos da inteligência artificial (IA), delineando sua simulação dos processos cognitivos humanos por máquinas e seu uso predominante no aprendizado automático.

Fundamentos da Inteligência Artificial

• Define-se IA como a simulação dos processos mentais humanos por máquinas, destacando seu emprego no aprendizado automático através do uso extensivo de dados para prever resultados com base em padrões identificados.

• O aprendizado automático opera com grandes conjuntos de dados para identificar correlações e padrões que orientam previsões futuras com base nas informações fornecidas nos dados de treinamento.

Aplicações Práticas do Aprendizado Automático

Comunicando com a IA

Visão Geral da Seção: Nesta parte, explora-se como a comunicação com a inteligência artificial pode ser interativa e educativa para os alunos.

Adição Interativa ao Mensagem

• Destaque da importância de adicionar elementos interativos ao conteúdo para beneficiar os alunos.

• Inclusão de perguntas, instruções e correções no material para torná-lo mais envolvente e educativo.

Comunicação com a IA

• Discussão sobre como a interação com a IA proporciona aprendizado ao aluno.

• Exploração da experiência diferenciada proporcionada pela comunicação com a inteligência artificial.

Estudo da Linguística

Visão Geral da Seção: Esta seção aborda os diversos campos de estudo dentro da linguística, desde fonética até sociolinguística.

Campos da Linguística

• Definição e foco da lingüística como o estudo do lenguaje.

• Exploração dos campos como fonologia, morfologia, sintaxe, semântica e pragmática na linguística.

Importância da Lingüística na Engenharia

Visão Geral da Seção: Destaca-se o papel crucial que a lingüística desempenha na engenharia e no desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial eficazes.

Relevância na Engenharia

• Explicação sobre como compreender nuances do lenguaje é essencial para criar instruções eficazes.

• Importância de seguir padrões linguísticos universais para garantir precisão nos resultados dos sistemas de IA.

Modelos de Língua: Magos Digitais

Visão Geral da Seção: Introduz modelos de língua como programas inteligentes capazes de compreender e gerar texto humano-like.

Funcionamento dos Modelos

• Descrição dos modelos de língua como programas que aprendem através de vastas coleções textuais.

Crear la Ilusión de Comprensión

Visão Geral da Seção: Nesta seção, discute-se a criação do programa Eliza e como ele foi capaz de criar a ilusão de compreensão nas interações humanas.

Criação do Programa Eliza

• Eliza era um programa simples que seguia regras predefinidas, mas conseguia cativar as pessoas com suas habilidades conversacionais.

• Weisenbaum, criador de Eliza, ficou surpreso com a capacidade das pessoas em atribuir sentimentos humanos ao programa, o que levantou questões sobre a comunicação entre humanos e máquinas.

• O impacto de Eliza despertou interesse no processamento de linguagem natural e abriu caminho para sistemas mais avançados na compreensão e geração da linguagem humana.

Evolução dos Modelos de Linguagem

Visão Geral da Seção: Esta parte explora a evolução dos modelos de linguagem desde Shudlu até os poderosos modelos como GPT-3.

Evolução dos Modelos

• Shudlu marcou o início da ideia das máquinas compreenderem o idioma humano, preparando o terreno para avanços futuros.

• A chegada do GPT em 2018 representou um marco significativo na capacidade dos modelos de linguagem em compreender e gerar textos criativos.

• Com mais de 175 bilhões de parâmetros, o GPT-3 destacou-se pela sua incomparável capacidade em lidar com tarefas linguísticas complexas.

Mentalidade da Engenharia Rápida

Visão Geral da Seção: Aqui é discutida a importância da mentalidade ágil na engenharia e como isso se relaciona com eficiência na resolução de problemas.

Engenharia Rápida

• A mentalidade ágil visa otimizar processos sem perder tempo com abordagens excessivamente complexas, comparando-a à eficácia das buscas no Google ao longo do tempo.

Introdução à API e Tokens

Visão Geral da Seção: Nesta parte, o palestrante discute como usar a API e a importância das chaves de API, além de abordar o conceito de tokens para interagir com chatGPT.

Uso da API

• Para utilizar a API, é necessário acessar as referências da mesma e obter uma chave API.

• É essencial criar uma chave API para interagir com a API de IA aberta e construir plataformas personalizadas.

Tokens e GPT-4

• O GPT-4 processa textos em fragmentos chamados tokens, cobrando por cada token utilizado.

• Uma ferramenta tokenizadora permite verificar quantos tokens estão sendo utilizados em uma solicitação.

Gerenciamento de Tokens

• É possível verificar o uso mensal dos tokens na conta do usuário e adicionar faturamento quando necessário.

Melhores Práticas na Interpretação de Instruções

Visão Geral da Seção: Neste trecho, são apresentadas dicas sobre como formular instruções claras ao interagir com modelos de IA como chatGPT.

Escrita Efetiva de Instruções

• A criação de instruções eficazes depende de vários fatores; detalhes claros são essenciais.

• Evitar direcionar explicitamente o modelo para uma resposta específica ajuda a evitar viés nas respostas geradas.

Especificidade nas Instruções

• Não presumir que a IA compreende completamente o contexto; fornecer detalhes específicos melhora a precisão das respostas.

• Exemplos práticos demonstram como instruções mais precisas levam a resultados mais acurados na interação com modelos de IA.

Exemplos Práticos e Retorno do Modelo

Visão Geral da Seção: Aqui são apresentados exemplos práticos sobre como escrever instruções específicas para obter respostas precisas do modelo.

Exemplificação na Interpretação

• Ser específico ao formular perguntas evita desperdício de recursos e garante respostas adequadas do modelo.

• Solicitar explicações detalhadas ao modelo contribui para um entendimento mais profundo do processo gerativo.

Avaliação dos Resultados

Visão Geral da Seção

Resumo: Nesta seção, o orador explora exemplos práticos de como dar instruções específicas para obter resultados desejados ao utilizar a IA ChatGPT.

Exemplo Prático de Instruções Específicas

• O orador destaca a importância de fornecer instruções claras e concisas para evitar resumos extensos e não desejados.

• A necessidade de ser específico ao solicitar informações à IA é enfatizada, exemplificando com a utilização de viñetas para resumir um ensaio.

• Demonstra-se que instruções precisas resultam em resumos mais sucintos e diretos, facilitando a compreensão do conteúdo solicitado.

Importância da Especificidade nas Instruções

• Destaca-se a importância de estabelecer claramente as expectativas e formatos desejados ao solicitar informações à IA.

• Explica-se que ser específico evita resumos inadequados e garante que o resultado atenda às necessidades do usuário.

Adoção de uma Persona na Engenharia Rápida

Resumo: A discussão aborda como adotar uma persona ao dar instruções à IA pode melhorar a relevância e eficácia dos resultados obtidos.

Benefícios da Adoção de uma Persona

• Utilizar uma persona na engenharia rápida ajuda a garantir que os modelos linguísticos gerem conteúdos relevantes e alinhados com as preferências do público-alvo.

• Exemplos práticos são apresentados para ilustrar como adotar uma persona pode personalizar os resultados gerados pela IA, tornando-os mais adequados e impactantes.

Implementação Eficaz da Persona

• Ao escrever como uma persona específica, como Helena no exemplo dado, é possível criar conteúdos mais autênticos e personalizados, refletindo o estilo e voz atribuídos à persona.

Indicações de Disparo Zero e Treinamento de Modelos

Visão Geral da Seção: Nesta seção, discute-se a capacidade dos modelos pré-treinados, como o GPT-4, de serem aprimorados com poucas indicações de disparo, evitando a necessidade de treinamento adicional.

Indicações de Disparo Zero

• Exemplo prático: Utilização de indicações de disparo zero para perguntar sobre eventos específicos, como "¿cuándo es Navidad en Estados Unidos?".

• Eficiência do modelo: Demonstração de que o modelo já possui os dados necessários para responder à pergunta sem exigir exemplos adicionais.

Aprendizado Automático e Disparo Zero

• Definição: Explicação do conceito geral do disparo zero em aprendizado automático, indicando que os modelos executam tarefas sem terem sido treinados explicitamente para elas.

• Ampliação do Modelo: Discussão sobre a transição das indicações de disparo zero para breves instruções visando melhorar o desempenho do modelo por meio da apresentação de exemplos específicos.

Alucinações na Inteligência Artificial

Visão Geral da Seção: Aborda o fenômeno das alucinações na IA, destacando situações em que os modelos interpretam erroneamente os dados e geram resultados inesperados.

Conceito de Alucinações na IA

• Definição: Explicação das alucinações como resultados incomuns produzidos pelos modelos quando interpretam incorretamente as informações recebidas.

• Exemplo Prático: Referência ao projeto Deep Dream do Google como um caso ilustrativo dessas alucinações na IA.

Causas e Implicações

• Origens das Alucinações: Exploração das razões por trás desses fenômenos, relacionadas à interpretação criativa dos dados pelos modelos.

• Significado das Alucinações: Destaque da importância desses eventos não apenas como curiosidades, mas também como reveladores dos processos cognitivos dos modelos.

Vectores e Incrustações no Processamento Textual

Visão Geral da Seção: Introduz o conceito de incrustações textuais e vetores no contexto do processamento textual computacional.

Incrustações Textuais

• Definição e Aplicação: Descrição da técnica popular utilizada para representar informações textuais em formatos compreensíveis por algoritmos.

Desenvolvendo Incrustações de Texto com OpenAI

Visão Geral da Seção: Nesta seção, o palestrante explora a criação de incrustações de texto com OpenAI, destacando a diferença entre a abordagem humana e computacional na identificação de palavras semelhantes.

Processo de Criação de Incrustações de Texto

• Ao solicitar palavras similares a "comida" a uma máquina, esta pode retornar resultados lexicográficos em vez de semanticamente relevantes como um humano faria.

• As incrustações de texto capturam o significado semântico das palavras, permitindo encontrar similaridades em grandes corpora textuais.

• Para criar uma incrustação de texto, é possível comparar e encontrar palavras semanticamente relacionadas no corpus textual.

Implementação Prática

• A API da OpenAI permite criar solicitações para gerar incrustações de texto personalizadas.

• Exemplo prático em Node.js para criar uma solicitação à API da OpenAI e obter as incrustações desejadas.

Utilização e Exploração Adicional

• É essencial obter chaves API para acessar os recursos da OpenAI e utilizar métodos como a criação de incrustações.

• O código resultante fornece uma matriz numérica representando o significado semântico do texto analisado.

Experimentação e Conclusão