O que é a engenharia automatizada?
A engenharia baseada em inteligência artificial é a arte e a ciência que consistem em conceber as instruções dadas a modelos linguísticos poderosos a fim de obter os melhores resultados possíveis. Pense nisso como escolher cuidadosamente suas palavras para guiar um amigo incrivelmente inteligente, mas às vezes com mente literal.
Os engenheiros mais rápidos utilizam os seus conhecimentos de modelos de IA e competências criativas de resolução de problemas para elaborar mensagens de opções que ajudem estes modelos a gerar texto criativo, traduzir linguagens, escrever diferentes tipos de texto e responder às suas questões de forma informativa.
Compreender a IA generativa
A IA gerativa refere-se a sistemas de inteligência artificial que podem produzir novos conteúdos, como texto, imagens, áudio ou outros dados, com base na aprendizagem profunda dos padrões e da estrutura aprendida com o seu treino.
Os aspetos chave das soluções de IA generativa são o facto de poderem criar resultados inovadores, em vez de se limitarem a fazer previsões ou classificações em informação existente. Isto contrasta com os modelos mais tradicionais de machine learning.
Os modelos de IA gerativa aprendem os padrões e as relações subjacentes durante o seu treino e depois utilizam este conhecimento para gerar novos conteúdos que se assemelham à informação original. Os tipos mais comuns de IA generativa incluem modelos de linguagem como ChatGPT, que podem gerar textos semelhantes a humanos, e modelos de geração de imagem como DALL-E e Stable Diffusion, que podem criar novas imagens a partir de descrições textuais.
A IA gerativa tem uma vasta gama de aplicações potenciais, desde a criação e o trabalho criativo até à agregação de dados e à geração de dados sintéticos. No entanto, também levanta preocupações em torno de questões como preconceito, plágio e a possibilidade de uso indevido.
A tecnologia por detrás da IA gerativa envolve técnicas como autoencoders variacionais, redes adversárias generativas e modelos de linguagem de grande escala baseados em arquiteturas de transformadores. Esses modelos aprendem representações eficientes dos dados de treinamento e os usam para produzir novos textos.
Diferentes tipos de GenAI
Existem vários tipos principais de modelos generativos de IA. Os modelos de linguagem de grande porte (LLM, Large Language Model) são um tipo de IA generativa especializada focada no processamento de linguagem natural e na geração de texto, treinada em enormes conjuntos de dados de texto para aprender os padrões e a estrutura da linguagem. Os exemplos incluem GPT-4, ChatGPT e Copilot da Microsoft.
Os modelos de geração de imagem usam técnicas como redes adversárias generativas (GANs) e modelos de difusão para criar novas imagens, treinadas em grandes conjuntos de dados de imagens para compreender padrões e características visuais. Pense no DALL-E, na difusão estável e na meia-jornada.
Da mesma forma, modelos de geração de áudio e música são treinados em conjuntos de dados de áudio e música para compreender padrões e estruturas de som. A IA gerativa também pode ser aplicada à geração de código, aprendendo a partir de repositórios de código a gerar código de trabalho novo, bem como a síntese, criando dados sintéticos que imitem a informação do mundo real.
A tecnologia por trás da IA gerativa envolve técnicas como autocodificadores variacionais, GANs e modelos de linguagem de grande escala baseados em arquiteturas de transformadores, que aprendem representações eficientes de treinamento e as usam para gerar novos textos. A IA gerativa tem uma ampla gama de aplicações potenciais, desde a criação de conteúdo e trabalho criativo até ao aumento de informação e geração sintética, mas também levanta questões como preconceitos, plágio e potencial má utilização.
O que é um prompt?
Um prompt é a instrução ou solicitação dada a um sistema de IA generativa para produzir um resultado desejado. Os avisos podem englobar vários componentes chave:
Instrução/Pergunta da Tarefa
É este o núcleo da mensagem, especificando a ação ou as informações que a IA deve fornecer, como, por exemplo, "Escrever um guia sobre como fazer uma toastie de queijo".
Contexto
Detalhes adicionais sobre o trabalho ou o cenário para ajudar a orientar a resposta da IA, como "O leitor tem ferramentas e ingredientes básicos de cozinha".
Função
A perspetiva ou a persona que a IA deve adotar ao gerar o resultado, por exemplo, "enquanto perito em culinária, dar conselhos práticos com um tom amigável".
Formatação
Instruções sobre como a IA deve estruturar o resultado, como "Apresentar o seu guia com etapas numeradas".
Exemplos:
Fornecer resultados de exemplo ou pontos de partida para ajudar a IA a compreender o formato e o estilo desejados.
A combinação destes elementos numa só vez ajuda a orientar o sistema de IA generativa para a produção de um resultado relevante, de alta qualidade e adaptado, que satisfaça as necessidades e preferências específicas do utilizador. Elaborar alertas eficazes é uma competência-chave para tirar o máximo partido das tecnologias de IA generativas.
Como se aplicam os avisos aos LLM?
As mensagens de opções são um componente essencial na utilização eficaz de modelos de idiomas grandes, tais como ChatGPT. Prompts servem como entrada que o LLM usa para produzir sua resposta. O prompt pode incluir vários elementos, como instrução/pergunta de trabalho, papel e formatação.
A prática de elaboração de prompts efetivos é conhecida como "engenharia prompt". Isto implica experimentar diferentes estruturas de prompt e componentes para otimizar os resultados do LLM. Prompt é uma competência crucial para tirar o maior partido de modelos como o ChatGPT.
A recente popularidade do ChatGPT tem destacado ainda mais a importância dos avisos. À medida que mais pessoas interagem com este poderoso LLM, há um interesse crescente em aprender como criar prompts eficazes para desbloquear todo o seu potencial.
As solicitações permitem aos usuários personalizar as respostas do ChatGPT para suas necessidades, seja para gerar conteúdo, resolver problemas ou explorar perspetivas. Como resultado, a engenharia acelerada surgiu como uma habilidade em demanda, com pessoas que procuram dominar a arte de incitar a maximizar sua produtividade e criatividade com ChatGPT e outros.
Em resumo, os avisos são essenciais para uma utilização eficaz dos modelos que incluem o ChatGPT. Ao compreender os componentes de uma engenharia rápida e prática, os utilizadores podem orientar estes modelos para produzir resultados altamente relevantes e úteis, adaptados às suas necessidades.
Por que razão é que obter uma resposta imediata tem importância?
A especificidade leva à pertinência:
Avisos genéricos amplos irão produzir resultados genéricos, sem foco. Elaborar mensagens de opções específicas que forneçam detalhes claros sobre a tarefa, a formatação e o tom/perspetiva desejados ajuda a garantir que a saída da IA é altamente relevante e adaptada às necessidades do utilizador.
O contexto permite uma compreensão melhorada:
Ao fornecer ao modelo de IA informações adicionais sobre o prompt, como o público ou o objetivo pretendido, ela ajuda a entender as nuances da solicitação e a gerar uma resposta mais adequada.
Iteration desbloqueia melhores saídas:
A engenharia rápida é um processo iterativo. Se o prompt inicial não produzir o resultado desejado, os usuários devem tentar reformular ou adicionar mais detalhes. Esta abordagem iterativa permite-lhes orientar a IA para a produção ideal.
Desbloquear todo o potencial da IA:
Uma resposta eficaz é essencial para tirar o máximo partido das ferramentas de IA generativas. Ao elaborar e refinar os avisos, os utilizadores podem destravar todas as capacidades destes potentes modelos e obter resultados de alta qualidade e relevantes, adaptados às suas necessidades.
Em resumo, os resultados da pesquisa enfatizam que acertar rapidamente é crucial porque determina diretamente a qualidade, a relevância e a utilidade da resposta da IA. A engenharia rápida permite que os utilizadores tirem partido de todo o potencial dos sistemas IA gerativos, orientando-os para resultados que respondam precisamente às suas necessidades.
Vantagens de uma engenharia rápida
A engenharia de solicitação permite aos usuários elaborar prompts altamente específicos que guiam modelos de linguagem grandes para produzir respostas personalizadas à intenção exata do usuário. Ao fornecer instruções detalhadas, os prompts podem desviar o modelo da produção de saídas genéricas ou irrelevantes e, em vez disso, obter respostas alinhadas com as necessidades do usuário. Este nível de especificidade é crucial em aplicações onde a precisão e a relevância são primordiais, como o serviço ao cliente, o suporte técnico ou a criação de conteúdos.
Menos mal-entendidos
Uma má conceção das mensagens pode levar os modelos a interpretarem incorretamente a intenção do utilizador, resultando em respostas que deixam passar a marca ou que contêm erros ou imprecisões. A engenharia rápida ajuda a mitigar este risco, garantindo que as mensagens de opções são claras, inequívocas e fornecem informações suficientes para que o modelo compreenda o trabalho em questão. Ao reduzir o potencial para mal-entendidos, a engenharia rápida aumenta a fiabilidade e a fiabilidade das aplicações alimentadas por LLM.
Personalização de tarefas
Os LLM são altamente versáteis e podem ser aplicados a uma vasta gama de tarefas, desde a geração de texto escrito até à análise de dados. A engenharia rápida permite que os utilizadores ajustem o comportamento do modelo a domínios ou casos de uso específicos, garantindo que as respostas do modelo são otimizadas para a tarefa em questão. Esta personalização pode envolver o ajuste do tom, do estilo, do nível de detalhe ou até mesmo da base de conhecimento subjacente à qual o modelo se apoia, resultando em saídas mais relevantes, úteis e alinhadas com as necessidades do utilizador.
Desbloquear Ideias de Romances
A engenharia dinâmica pode revelar o potencial criativo dos modelos, permitindo-lhes produzir ideias, conceitos e soluções inovadores que vão para além da sua formação. Ao criar prompts que incentivam o modelo a explorar territórios não mapeados, os usuários podem estimular a imaginação do modelo e descobrir insights inesperados. Isto pode ser particularmente valioso em áreas como a pesquisa, o desenvolvimento de produtos, ou a escrita criativa, onde o pensamento inovador é altamente valorizado.
Explorar Territórios Inexplorados
Os LLM são treinados sobre grandes quantidades de informação, mas os seus conhecimentos acabam por ser limitados pela informação a que foram expostos durante os treinos. A engenharia de solicitação permite aos utilizadores conduzir o modelo para além do seu treino, levando-o a desenhar conexões e fazer inferências que podem não ter sido explicitamente abrangidas. Isto pode levar à descoberta de novas aplicações, à identificação de padrões anteriormente negligenciados ou à geração de soluções únicas para problemas complexos.
Experimentação simplificada
A engenharia rápida facilita a experimentação e iteração rápidas, permitindo que os utilizadores testem rapidamente abordagens e refinem os seus pedidos para obterem a resposta desejada. Este processo iterativo permite a exploração eficiente de várias variações imediatas, permitindo aos utilizadores identificar os pedidos mais eficazes para as suas necessidades. Esta abordagem simplificada à experimentação pode acelerar significativamente o desenvolvimento e a otimização de aplicações alimentadas por LLM.
Resultados Mais Rápidos
Ao elaborar pedidos precisos e bem elaborados, os utilizadores podem muitas vezes obter a resposta desejada a partir de um LLM sem a necessidade de iterações ou melhoramentos exaustivos. Isto pode levar a poupanças de tempo significativas, já que o modelo é capaz de produzir resultados precisos e relevantes mais rapidamente. Esta eficiência é particularmente valiosa em aplicações sensíveis ao tempo ou em cenários onde os tempos de resposta rápida são cruciais, como o apoio ao cliente ou a tomada de decisões em tempo real.
Reduzir As Necessidades De Afinação
Em alguns casos, uma engenharia rápida e eficaz pode eliminar ou reduzir a necessidade de ajustes dispendiosos e demorados do próprio modelo. Tirando partido das capacidades existentes do modelo e guiando-o através de mensagens bem estruturadas, os utilizadores podem muitas vezes alcançar a resposta pretendida sem terem de investir recursos significativos em ajustes específicos do modelo. Isto pode resultar em economias substanciais e tornar as soluções baseadas no LLM mais acessíveis a um leque mais alargado de organizações.
Otimização de recursos
A engenharia de linhas ajuda as organizações a tirarem o máximo partido dos recursos de modelo que já possuem. Ao elaborar prompts que extraem o máximo potencial do modelo, os usuários podem otimizar a utilização de seus investimentos, sejam eles modelos internos ou fornecidos por fornecedores terceiros. Esta abordagem pode conduzir a um melhor retorno do investimento e a uma melhor eficiência global na implementação e gestão de aplicações alimentadas por LLM.
Como funciona a engenharia rápida?
Compreender os princípios fundamentais do PLN e os modelos linguísticos: Obtenha uma compreensão sólida das técnicas de processamento de linguagem natural e das arquiteturas subjacentes dos modelos de linguagem grande (LLM).
Avisos detalhados específicos do artesanato:
Defina de forma clara a instrução ou a pergunta do trabalho, forneça informações relevantes sobre o cenário, a audiência ou o tom desejado e inclua instruções de formatação sobre como o resultado deve ser estruturado. Como opção, forneça resultados de amostragem ou pontos de partida para orientar o modelo.
Testar e iterar nos avisos:
Experimente o prompt em diferentes modelos de linguagem para ver como eles respondem, analise as saídas e identifique áreas de melhoria e, em seguida, refinar o prompt reformulando, adicionando mais detalhes ou alterando a estrutura. Repita o processo de teste e refinamento até que a saída desejada seja alcançada.
Redimensione e automatize os avisos:
Explore formas de generalizar solicitações bem-sucedidas para aplicações mais abrangentes e investigue opções como o encadeamento rápido ou a programação rápida para automatizar a geração imediata.
Ao longo de todo o processo de engenharia pronta, o engenheiro imediato deve considerar a relevância, clareza, viés e ética, iteração e experimentação, habilidades técnicas e habilidades básicas. Ao seguir estes passos e tendo em conta estas considerações, os engenheiros atuais podem aproveitar ao máximo o potencial dos modelos de linguagem e produzir resultados altamente relevantes e personalizados, que correspondam às necessidades do utilizador.
Quais são os diferentes tipos de engenharia?
Considerando os diferentes tipos de modelos de IA, veja como as opções de engenharia de ponta variam:
Solicitação de Zero-shot:
Esta é a forma mais básica na qual você apresenta o modelo somente com uma descrição da tarefa, sem exemplos. Pense nisso como dizendo "Traduzir esta frase para o espanhol: O cachorro correu para o outro lado da rua."
Solicitação de poucas respostas (aprendizagem no contexto):
Complemente a descrição da tarefa com alguns exemplos para ajudar o modelo a identificar padrões. Por exemplo: "Traduzir para Espanhol: O gato é preto. -> El gato es negro. Minha casa é vermelha. -> Mi casa es roja. O cachorro correu para o outro lado da rua. ->?"
Cadeia de pensamento (CoT):
Aqui, encoraja-se o modelo a decompor problemas complexos em etapas mais pequenas, mostrando explicitamente o seu raciocínio. Exemplo "João tem cinco maçãs. Mary dá mais três para ele. Quantas maçãs o John tem agora? Vamos pensar passo a passo: João começa com 5 maçãs, Maria dá-lhe mais 3, então nós adicionamos 3...etc."
Meta-pedido:
Isto envolve a criação de prompts adaptáveis que melhoram suas instruções ao longo do tempo, tornando o modelo melhor em autoaperfeiçoamento.
Resposta negativa:
Diz ao modelo o que não incluir na sua resposta, útil para filtrar saídas indesejadas. Exemplo "Escreva um poema, mas não inclua referências a flores."
A melhor técnica de rápida engenharia depende do tipo de modelo de IA. Lembrem-se, engenharia pronta é ao mesmo tempo uma arte e uma ciência. A tarefa em curso e o próprio modelo de IA influenciarão a melhor abordagem. A qualidade dos dados é importante, especialmente no caso de uma aprendizagem rápida, pelo que uma linguagem precisa nos seus pedidos ajuda a orientar os resultados.
Exemplo de implementação de uma engenharia de linhas
Quando é incumbido de elaborar um plano de aula completo, é crucial fornecer ao modelo do idioma uma estrutura clara e bem definida. Em vez de deixá-lo à solta, tentando divino o formato ideal por si só, o seu prompt oferece um andaime de cabeçalhos de secção e diretrizes.
Imagine, por favor, solicitar um plano de aula de álgebra de 45 minutos com os seguintes componentes delineados: Objetivos da aula, Materiais necessários, uma atividade de aquecimento rápida de 10 minutos, 15 minutos de instrução direta e cativante, 15 minutos de prática independente para os alunos colocarem suas habilidades recém-descobertas à prova e, finalmente, um ticket de saída sucinto para avaliar o aprendizado. Esta abordagem metódica garante que o modelo produza um plano polido e pedagogicamente sólido, sem deixar pedra por rodar.
Passo a passo
Às vezes, um único prompt monolítico pode sobrecarregar até mesmo o modelo de linguagem mais sofisticado. Nesses casos, um bom engenheiro de ponta sabe dividir a tarefa em uma série de etapas mais gerenciáveis que a IA pode solucionar de cada vez.
Imaginem, por exemplo, pedir primeiro uma visão sucinta dos conceitos chave que os alunos devem compreender para resolver equações lineares. Com esse conhecimento fundamental assegurado, a próxima mensagem pode pedir ao modelo para delinear um segmento envolvente de instrução direta de 15 minutos para ensinar essas ideias críticas. Finalmente, o último passo chave é a criação de uma atividade prática independente de 15 minutos que permita aos alunos aplicar o seu novo entendimento.
Ao guiar o modelo por esta sequência cuidadosamente coreografada, assegura que cada peça do puzzle se encaixa perfeitamente, resultando num plano de lições abrangente e bem estruturado.
Considere a hipótese de utilizar a função
Por vezes, um pequeno papel desempenhado pode causar maravilhas na obtenção de uma resposta verdadeiramente personalizada a partir do modelo da linguagem. Imaginem, por exemplo, pedir um plano de aula para desenhar equações lineares, mas com uma reviravolta, podem pedir ao modelo que responda da perspetiva de um professor de matemática com experiência do 8º ano.
Poderão descobrir que a linguagem do modelo se torna impregnada com a sabedoria merecida de um educador veterano. Suas sugestões repletas de uma compreensão da psicologia adolescente e da técnica pedagógica mais propensa a cativar esse público particular. Longe vão os lugares-comuns genéricos, substituídos por uma apreciação matizada daquilo que verdadeiramente irá envolver e iluminar estas jovens mentes matemáticas.
Incluindo exemplos nas suas mensagens
E não nos esqueçamos do poder de fornecer ao modelo da linguagem exemplos brilhantes dos quais se pode tirar inspiração. Imaginem que vos foi incumbido de criar um plano de lições sobre gráficos de funções lineares, mas que estão a desenhar um branco. Porque não oferecer ao modelo um plano soberbamente elaborado para resolver equações de segundo grau como um modelo?
Agora, o modelo pode dissecar a estrutura, o conteúdo, e o tom desse modelo, usando-o como trampolim para engendrar uma lição igualmente polida e eficaz sobre o tópico que você deseja. É parecido com dar a um artista iniciante uma obra-prima e dizer, "Vá em frente e crie algo igualmente impressionante!" Os resultados certamente deslumbrarão.
Ao abraçar estas variadas opções de engenharia pronta - desde saídas estruturadas a respostas iterativas, interpretação de papéis a inspiração baseada em modelos - está a desbloquear o verdadeiro potencial dos modelos linguísticos, persuadindo respostas que não são meramente competentes, mas sim cativantes.
