O que é engenharia de prompts?

A regra básica é que bons prompts equivalem a bons resultados. A IA generativa (IA gen) se baseia no refinamento iterativo de diferentes técnicas de engenharia de prompts para aprender efetivamente com diversos dados de entrada e se adaptar para minimizar vieses e confusões e produzir respostas mais precisas.

Os engenheiros de prompts desempenham um papel fundamental na elaboração de consultas que ajudam os modelos de IA generativa a entender não apenas a linguagem, mas também a nuance e a intenção por trás da consulta. Um prompt de alta qualidade, completo e informado, por sua vez, influencia a qualidade do conteúdo gerado por IA, sejam imagens, código, resumos de dados ou texto.

Uma abordagem cuidadosa para criar prompts é necessária para preencher a lacuna entre consultas brutas e respostas significativas geradas por IA. Ao realizar o ajuste fino de prompts eficazes, os engenheiros podem otimizar significativamente a qualidade e a relevância das saídas a serem resolvidas tanto para o específico quanto para o geral. Esse processo reduz a necessidade de avaliação manual e edição pós-geração, economizando tempo e esforço para alcançar os resultados desejados.

A engenharia de prompts é crítica porque influencia diretamente a qualidade, relevância e precisão das saídas de IA generativa. Um prompt bem elaborado ajuda a garantir que a IA compreenda a intenção do usuário e produza respostas significativas, minimizando a necessidade de um pós-processamento extenso. À medida que os sistemas de IA generativa são mais amplamente adotados em todos os setores, um guia de engenharia de prompts serve como a chave para liberar todo o seu potencial, preenchendo a lacuna entre consultas brutas e saídas praticáveis.

Os modelos de IA generativa são construídos em arquiteturas de transformação, que permitem que eles entendam as complexidades da linguagem e processem grandes quantidades de dados por meio de redes neurais. A engenharia de prompts por IA ajuda a moldar a saída do modelo, ajudando a garantir que a inteligência artificial responda de forma significativa e coerente. Várias técnicas de engenharia de prompts ajudam a garantir que os modelos de IA gerem respostas úteis, incluindo tokenização, ajuste de parâmetros do modelo e amostragem top-k.

A engenharia de prompts está se mostrando vital para liberar todo o potencial dos modelos de base que impulsionam a IA generativa. Os modelos de base são grandes modelos de linguagem (LLMs) construídos com base na arquitetura de transformação e repletos de todas as informações de que o sistema de IA generativa precisa.

Os modelos de IA generativa operam com base no processamento de linguagem natural (NLP) e usam entradas de linguagem natural para produzir resultados complexos. Os preparativos subjacentes à ciência de dados, as arquiteturas de transformação e os algoritmos de aprendizado de máquina permitem que esses modelos entendam a linguagem e, em seguida, usem grandes conjuntos de dados para criar saídas de texto ou imagem.

A IA generativa de texto para imagem, como DALL-E e Midjourney, utiliza um LLM em conjunto com a difusão estável, um modelo que se destaca na geração de imagens a partir de descrições de texto. A engenharia de prompts eficaz combina conhecimento técnico com uma compreensão profunda da linguagem natural, vocabulário e contexto para produzir saídas ideais com poucas revisões.

As técnicas de engenharia de prompts envolvem estratégias para guiar modelos de IA generativa na produção das saídas desejadas. Essas técnicas incluem o prompt zero-shot, em que o modelo recebe uma tarefa na qual não foi explicitamente treinado, e o prompt few-shot, que fornece ao modelo amostras de saídas para esclarecer as expectativas. Outra técnica importante é o prompt de cadeia de pensamentos, que divide tarefas complexas em raciocínio passo a passo para melhorar a compreensão e a precisão da IA. Essas abordagens ajudam a garantir que o modelo de IA gere respostas mais coerentes e relevantes.

O principal benefício da engenharia de prompts é a capacidade de obter resultados otimizados com o mínimo esforço de pós-geração. Os resultados da IA generativa podem ter qualidade variada, muitas vezes exigindo que profissionais qualificados os analisem e revisem. Ao criar prompts precisos, os engenheiros de prompts garantem que a saída gerada por IA esteja alinhada às metas e critérios desejados, reduzindo a necessidade de um pós-processamento extenso.

Também é competência do engenheiro de prompts entender como obter os melhores resultados da variedade de modelos de IA generativa no mercado. Por exemplo, escrever solicitações para o GPT-3 ou GPT-4 da Open AI é diferente de escrever solicitações para o Google Bard. O Bard pode acessar informações por meio do Google Search, para que possa ser instruído a integrar informações mais atualizadas em seus resultados. No entanto, o ChatGPT é a melhor ferramenta para ingerir e resumir texto, pois essa era sua principal função de design. Instruções bem elaboradas orientam os modelos de IA para criar respostas mais relevantes, precisas e personalizadas. Como os sistemas de IA evoluem com o uso, prompts altamente elaborados tornam as interações de longo prazo com a IA mais eficientes e satisfatórias.

Engenheiros de prompts inteligentes que trabalham em ambientes de código aberto estão levando a IA generativa a fazer coisas incríveis, que não necessariamente fazem parte do escopo inicial de seu projeto, e estão produzindo alguns resultados surpreendentes no mundo real. Por exemplo, os pesquisadores desenvolveram um novo sistema de IA que pode traduzir idiomas sem ser treinado em um texto paralelo. Os engenheiros estão integrando a IA generativa em jogos para envolver os jogadores humanos em uma narrativa verdadeiramente responsiva e até mesmo para obter novos insights precisos sobre os fenômenos astronômicos dos buracos negros. A engenharia de prompts se tornará ainda mais crítica à medida que os sistemas de IA generativa crescerem em escopo e complexidade.

Grandes organizações de tecnologia estão contratando engenheiros de prompts para desenvolver novo conteúdo criativo, responder a perguntas complexas e melhorar a tradução de máquina e as tarefas de NLP. As habilidades que os engenheiros de prompt devem ter incluem:

• Familiaridade com grandes modelos de linguagem: entender como os grandes modelos de linguagem (LLMs) funcionam, incluindo seus recursos e limitações, é essencial para a elaboração de prompts eficazes e a otimização da produção da IA.

• Fortes habilidades de comunicação: a comunicação clara e eficaz é vital para definir metas, fornecer instruções precisas para modelos de IA e colaborar com equipes multidisciplinares.

• A capacidade de explicar conceitos técnicos: os engenheiros de prompts devem ser capazes de traduzir conceitos técnicos complexos em prompts compreensíveis e articular o comportamento do sistema de IA para stakeholders não técnicos.

• Conhecimento especializado em programação (particularmente em Python): a proficiência em linguagens de programação como o Python é valiosa para interagir com APIs, personalizar soluções de IA e automatizar fluxos de trabalho.

• Um sólido domínio de estruturas de dados e algoritmos: o conhecimento de estruturas de dados e algoritmos ajuda na otimização de prompts e na compreensão dos mecanismos subjacentes dos sistemas de IA generativa.

• Criatividade e uma avaliação realista dos benefícios e riscos das novas tecnologias: criatividade é importante para projetar prompts inovadores e eficazes, enquanto uma compreensão realista dos riscos ajuda a garantir o uso responsável e ético das tecnologias de IA.

Além dessas habilidades, os engenheiros de prompts podem empregar técnicas avançadas para melhorar a compreensão do modelo e a qualidade da saída:

• Prompt zero-shot: essa técnica fornece ao modelo de aprendizado de máquina uma tarefa na qual ele não foi explicitamente treinado. Ela testa a capacidade do modelo de produzir saídas relevantes sem depender de exemplos anteriores.

• Prompt few-shot: nessa abordagem, o modelo recebe algumas amostras de saídas (shots) para ajudá-lo a aprender o que o solicitante quer que ele faça. Ter contexto para se basear ajuda o modelo a entender melhor a saída desejada.

• O prompt de cadeia de pensamentos (CoT) é uma técnica avançada que fornece um raciocínio passo a passo para o modelo seguir. Dividir uma tarefa complexa em etapas intermediárias, ou "cadeias de raciocínio", ajuda o modelo a alcançar uma melhor compreensão da linguagem e criar saídas mais precisas.

Embora os modelos sejam treinados em vários idiomas, o inglês costuma ser o principal idioma usado para treinar a IA generativa. Os engenheiros de prompts precisarão de uma compreensão profunda de vocabulário, nuances, fraseado, contexto e linguística, porque cada palavra em um prompt pode influenciar o resultado.

Os engenheiros de prompts também devem saber como transmitir com eficácia o contexto, as instruções, o conteúdo ou os dados necessários para o modelo de IA.

Se o objetivo é gerar código, um engenheiro de prompts deve entender princípios de programação e linguagens de programação. Aqueles que trabalham com geradores de imagens devem conhecer história da arte, fotografia e termos de cinema. Aqueles que geram contexto linguístico podem precisar conhecer vários estilos narrativos ou teorias literárias.

Além de uma variedade de habilidades de comunicação, os engenheiros de prompts precisam entender as ferramentas de IA generativa e os frameworks de deep learning que guiam suas tomada de decisão.

Um engenheiro de prompts projeta, testa e refina prompts para otimizar o desempenho de modelos de IA generativa. Ele trabalha em estreita colaboração com sistemas de IA para criar consultas que extraiam respostas precisas, relevantes e criativas. Suas responsabilidades incluem entender os recursos e as limitações dos diferentes modelos de IA, experimentar técnicas avançadas, como prompt zero-shot e prompt few-shot, e colaborar com as equipes para aplicar a IA a cenários do mundo real. Essencialmente, um engenheiro de prompts preenche a lacuna entre a tecnologia de IA e as aplicações práticas.

Para obter os melhores resultados da IA generativa, os engenheiros de prompts devem se concentrar na criação de prompts claros, concisos e ricos em contexto. O uso de instruções e exemplos específicos pode ajudar a orientar a IA para gerar a saída desejada. Refinar iterativamente os prompts com base nas respostas do modelo permite que os engenheiros melhorem ainda mais os resultados. Além disso, entender as limitações dos modelos de IA e adaptar os prompts devidamente pode evitar erros ou saídas com viés. Por fim, testar prompts em vários cenários ajuda a garantir robustez e confiabilidade.

À medida que a IA generativa fica mais acessível, as organizações estão descobrindo maneiras novas e inovadoras de usar a engenharia de prompts para resolver problemas do mundo real.