O que é um prompt de LLM?

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Principais Conclusões

• Um prompt de LLM é uma instrução dada a um modelo de linguagem grande (LLM) para gerar uma resposta específica.
• Os prompts podem variar de simples perguntas a instruções complexas e detalhadas.
• A engenharia de prompt é o processo de projetar prompts eficazes para obter os melhores resultados.
• Prompts bem elaborados levam a resultados mais precisos, relevantes e úteis do LLM.
• Os elementos-chave de um prompt incluem instrução, contexto, dados de entrada e indicador de saída.

Introdução: LLMs e Prompts

Modelos de Linguagem Grande (LLMs) como GPT-4, Claude e Llama estão se tornando cada vez mais importantes em diversas áreas, desde a criação de conteúdo até a análise de dados. Mas como fazemos essas poderosas ferramentas de IA fazerem o que queremos? A resposta está nos prompts. Um prompt é essencialmente a forma como nos comunicamos e instruímos esses modelos.

O que é Exatamente um Prompt?

Pense em um prompt como dar instruções a um chef incrivelmente habilidoso, mas muito literal. Você não pode simplesmente dizer “faça algo saboroso”. Você precisa ser específico sobre o que deseja, os ingredientes a serem usados e talvez até o método de cozimento. Da mesma forma, um prompt de LLM é a entrada de texto que você fornece ao modelo para guiá-lo em direção à saída desejada. Pode ser uma pergunta simples, uma declaração, um comando ou uma instrução complexa com contexto e exemplos.

“Um prompt é uma entrada de linguagem natural… projetada para instruir ou guiar um modelo a gerar um tipo específico de resposta.”

Por que os Prompts são Importantes?

A qualidade da saída de um LLM é diretamente dependente da qualidade do prompt. É o clássico princípio de “lixo entra, lixo sai”. Um prompt vago ou mal formulado provavelmente resultará em uma resposta genérica, irrelevante ou imprecisa. Por outro lado, um prompt claro, específico e bem estruturado aumenta significativamente a probabilidade de obter uma resposta útil e precisa. A arte e a ciência de criar esses prompts eficazes são conhecidas como engenharia de prompt.

Componentes de um Prompt Eficaz

Embora os prompts possam variar muito, os eficazes geralmente contêm alguns elementos-chave, conforme descrito em recursos como a documentação do Azure OpenAI:

• Instrução: A tarefa específica que você deseja que o LLM execute (por exemplo, “Resuma”, “Traduza”, “Escreva”, “Codifique”).
• Contexto: Informações de fundo ou contexto que podem ajudar o LLM a entender melhor a solicitação e fornecer uma resposta mais relevante (por exemplo, “Você é um especialista em marketing explicando um conceito para um iniciante.”).
• Dados de Entrada: A pergunta específica, texto ou informação na qual o LLM deve trabalhar (por exemplo, o texto a ser resumido, a pergunta a ser respondida).
• Indicador de Saída: Especificação do formato ou tipo de saída desejado (por exemplo, “em marcadores”, “como um JSON”, “em um tom formal”).

Tipos de Prompts

Os prompts podem ser categorizados com base na quantidade de exemplos que fornecem ao modelo:

• Prompt de Tiro Zero (Zero-shot): O LLM é solicitado a realizar uma tarefa sem ter visto nenhum exemplo prévio dessa tarefa específica no prompt.
• Prompt de Tiro Único (One-shot): O prompt inclui um único exemplo da tarefa e da saída desejada para guiar o modelo.
• Prompt de Poucos Tiros (Few-shot): O prompt fornece vários exemplos para ajudar o LLM a entender melhor o padrão e o formato da resposta esperada. A aprendizagem no contexto usando poucos tiros é uma técnica poderosa. Guia de Prompting explora essas configurações.

Engenharia de Prompt: Uma Visão Geral

A engenharia de prompt é a disciplina de projetar, refinar e otimizar prompts para extrair as respostas mais precisas e desejadas dos LLMs. Não se trata apenas de fazer uma pergunta; trata-se de enquadrar essa pergunta da maneira mais eficaz. Geralmente envolve um processo iterativo:

1. Comece com um prompt simples.
2. Analise a saída do LLM.
3. Refine o prompt adicionando clareza, contexto, exemplos ou restrições de formato.
4. Repita até que a saída atenda aos seus requisitos.

Dicas para Escrever Bons Prompts

• Seja Claro e Específico: Evite ambiguidades. Indique exatamente o que você quer.
• Forneça Contexto Suficiente: Não presuma que o LLM sabe o que você sabe. Dê a ele as informações de fundo necessárias.
• Use Linguagem Simples: Embora os LLMs entendam linguagem complexa, instruções claras e diretas geralmente funcionam melhor.
• Especifique o Formato de Saída: Se você precisar da resposta em um formato específico (lista, parágrafo, JSON, etc.), diga isso explicitamente.
• Experimente e Itere: Não espere o prompt perfeito na primeira tentativa. Esteja preparado para ajustar e refinar.
• Atribua uma Persona: Às vezes, dizer ao LLM para agir como um especialista específico (por exemplo, “Aja como um biólogo marinho”) pode melhorar a qualidade da resposta.

Conclusão

Os prompts são a chave para desbloquear o vasto potencial dos Modelos de Linguagem Grande. Eles são a interface através da qual guiamos essas IAs complexas. Entender como construir prompts eficazes — a essência da engenharia de prompt — é uma habilidade cada vez mais valiosa. Ao criar prompts claros, contextuais e específicos, podemos aproveitar muito melhor o poder dos LLMs para realizar uma ampla gama de tarefas. Comece a experimentar e veja como prompts melhores levam a melhores resultados!

Perguntas Frequentes (FAQ)

Qual é a diferença entre um prompt e uma consulta?

Embora os termos às vezes sejam usados ​​de forma intercambiável, um prompt é geralmente mais estruturado do que uma simples consulta. Um prompt pode incluir instruções explícitas, contexto, exemplos e especificações de formato de saída, enquanto uma consulta pode ser apenas uma pergunta direta. Pense em um prompt como um conjunto mais detalhado de instruções.

Qualquer pessoa pode escrever um prompt de LLM?

Sim, absolutamente! Qualquer pessoa que possa digitar uma pergunta ou instrução pode escrever um prompt. No entanto, escrever prompts eficazes que consistentemente produzem resultados de alta qualidade requer prática, alguma compreensão de como os LLMs funcionam e a aplicação de técnicas de engenharia de prompt.

A engenharia de prompt é difícil de aprender?

A engenharia de prompt tem uma curva de aprendizado, especialmente para técnicas avançadas. No entanto, os princípios básicos de ser claro, específico e fornecer contexto são relativamente fáceis de entender e podem melhorar significativamente suas interações com LLMs. É mais uma habilidade que se desenvolve através da experimentação e iteração do que um campo que requer profundo conhecimento técnico para começar.