Ferramentas como ChatGPT e DALL-E 2 (ferramentas de IA de texto para texto ou texto para imagem) estão na moda atualmente. Mas para que funcionem de forma eficaz, você precisa fazer as perguntas certas para obter os resultados desejados. Aprender o que dizer a essas ferramentas só se tornará mais importante à medida que elas se tornarem mais integradas em vários setores.
O que é Prompt Engineering em IA?
AI A engenharia imediata é uma maneira eficaz de obter a saída desejada com uma ferramenta de IA. Os prompts vêm em várias formas, como declarações, blocos de código e sequências de palavras. Esse método de utilização de prompts foi inventado por pessoas com a intenção de obter respostas de modelos de IA. Ele serve como ponto de partida para ensinar o modelo a desenvolver resultados apropriados para uma determinada tarefa.
Curiosamente, esses prompts funcionam da mesma maneira que funcionariam em uma pessoa-solicitando que ela crie um ensaio – e, da mesma forma, um aplicativo de IA pode usar esses prompts para produzir um trabalho personalizado para sua finalidade. Dessa forma, a engenharia de prompt tornou-se uma estratégia indispensável para alavancar as ferramentas de IA.
No que diz respeito ao prompt real, o texto é atualmente o principal meio de comunicação entre o humano e a IA. O uso de comandos de texto permite que você diga ao modelo o que executar. Os principais modelos de AI, como DALLE-E 2 e Stable Diffusion, exigem que você descreva a saída desejada, que atua como seu prompt principal. Por outro lado, modelos de linguagem como o novo ChatGPT podem usar qualquer coisa, desde uma consulta simples até uma prova complexa com vários fatos colocados ao longo do prompt. Em alguns casos, você pode até usar um arquivo CSV com dados brutos como parte da entrada.
Todo o processo de engenharia de prompt de IA envolve projetar e criar prompts (dados de entrada) para que os modelos de IA possam treinar aprender a realizar tarefas específicas. Nesse processo, você deve selecionar o tipo de dados e a formatação apropriados para que a IA possa entendê-los. A engenharia de prompt de IA eficaz leva a dados de treinamento de alta qualidade que permitem que o modelo de IA faça previsões e decisões com precisão.
Imagem: cohere.ai
A ascensão do prompt de IA Engenharia
Muitos dos principais desenvolvimentos na engenharia de IA ocorreram com modelos de linguagem como GPT-2 e GPT-3. Em 2021, novas tarefas renderam resultados impressionantes graças à introdução da engenharia de prompt multitarefa com conjuntos de dados de processamento de linguagem natural (NLP). Refinado por modelos de linguagem que podem descrever com precisão um processo de pensamento lógico, o aprendizado de tiro zero foi aplicado quando dicas como “Vamos pensar passo a passo” são incluídas em prompts; isso reforçou ainda mais a taxa de sucesso dos esforços de raciocínio em várias etapas. Acessibilidade mais fácil em escalas pequenas e grandes foi possível por meio de extensos notebooks de código aberto e empreendimentos de síntese de imagens conduzidos pela comunidade.
Alguns outros grandes desenvolvimentos ocorreram em 2022, quando os modelos de aprendizado de máquina DALL-E, Stable Diffusion e Midjourney foram lançados um mundo de possibilidades por meio da solicitação de texto para imagem. Essa tecnologia permite que as pessoas dêem vida às suas ideias apenas com suas palavras como entrada.
Mais recentemente, o ChatGPT tornou-se aberto ao público e conquistou o mundo. O ChatGPT é o modelo de linguagem AI mais impressionante que vimos até hoje. Ele se baseia em técnicas de aprendizado profundo para gerar texto com base na entrada que você fornece a ele. A ferramenta foi treinada em uma enorme coleção de dados de texto, o que permite gerar respostas semelhantes às humanas para uma ampla variedade de prompts de texto.
Práticas recomendadas para engenharia de prompt de IA
Existem algumas práticas recomendadas que podem realmente ajudar a engenharia de prompts de IA a gerar resultados precisos e eficazes.
A primeira etapa é entender que um prompt pode incluir instruções, perguntas, dados de entrada , exemplos, fatos e muito mais. A chave é combinar todos esses elementos diferentes para obter o melhor resultado.
Ao criar um prompt de IA, siga estas etapas:
Insira um prompt claro e específico: Um dos aspectos mais importantes da engenharia de prompts de IA é fornecer um prompt bem definido para o modelo de IA. Isso garantirá que o modelo entenda o que você está pedindo.Use linguagem concisa: você sempre deve ser o mais conciso possível no prompt, mantendo-o curto e direto ao ponto.Dê o máximo de contexto possível: os modelos de IA às vezes podem ter dificuldades com o contexto, e é por isso que você deve incluir o máximo possível de informações contextuais específicas na entrada.Garanta a gramática adequada: você não quer nenhuma informação gramatical erros em seu prompt de AI, portanto, sempre verifique se tudo está escrito corretamente.Teste várias saídas: Não há limite para quantas saídas esses modelos podem fornecer, então você deve testar vários até encontrar o best.Ajuste o modelo quando possível: alguns modelos de IA, como o ChatGPT, podem ser ajustados com seus próprios dados. Isso é especialmente útil para requisitos de casos de uso específicos e leva a resultados mais precisos.
A ascensão do Prompt Engineer
À medida que mais empresas adotam a tecnologia de IA, a porta se abre para profissionais com conhecimento sofisticado em aprendizado de máquina e engenharia rápida para construir carreiras. Uma demanda crescente tem sido observada por engenheiros qualificados nesta área, bem como cientistas de dados-uma oportunidade que parece continuar se expandindo ao longo do tempo.
Um engenheiro de prompt é um profissional especializado na elaboração de prompts precisos, regras e diretivas para ajudar as ferramentas de IA a alcançar resultados específicos. Com uma compreensão profunda da capacidade e das limitações do modelo que estão usando, esses especialistas possuem o conjunto de habilidades necessário para orientar com eficiência a produção em direção aos objetivos desejados por meio de um texto de entrada elaborado de maneira inteligente, que pode incluir rótulos ou estratégias com palavras sofisticadas.
Engenheiros de prompt assumem um papel crítico e muitas vezes negligenciado em projetos de PNL. Eles têm a tarefa de projetar e criar os prompts aos quais os modelos responderão, ajustando os modelos com base na saída e realizando análises contínuas do desempenho do modelo para identificar oportunidades de melhoria.
Eles também trabalham em conjunto com cientistas de dados e pesquisadores de PNL para avaliar o desempenho dos modelos e garantir que seus prompts estejam devidamente alinhados com os objetivos do projeto. Ao assumir uma série de responsabilidades e alavancar seus conhecimentos em várias disciplinas, os engenheiros de prompt desempenham um papel fundamental na formação do desenvolvimento de NLP como o conhecemos hoje.
Com o aumento da popularidade de modelos de IA como ChatGPT, prompt os engenheiros vão se tornar cada vez mais procurados. Eles desempenharão um papel importante para empresas que buscam alavancar esses modelos de IA.
Como a AI Prompt Engineering está afetando os negócios
Produtos de IA e os modelos subjacentes que os impulsionam, estão mudando rapidamente o cenário tecnológico, apresentando-nos caminhos completamente novos de criação e inovação. Ao aproveitar os dados, modelos como o ChatGPT facilitam a capacidade da IA de gerar respostas às consultas do usuário e ideias exclusivas em vários campos. Os computadores agora podem produzir conteúdo em áreas que vão da arte ao design e à codificação de computadores com pouca ajuda humana. Além disso, eles podem até mesmo desenvolver hipóteses e teorias relacionadas a problemas complexos.
Os mais recentes sistemas de IA, construídos com base em modelos de aprendizado profundo em larga escala, são capazes de processar e analisar uma vasta gama de dados não estruturados, como texto e imagens. Isso amplia o escopo de aplicativos acessíveis aos desenvolvedores, independentemente de sua aptidão para aprendizado de máquina e experiência técnica.
Por exemplo, o ChatGPT, que foi desenvolvido com base no GPT-3.5, foi usado para traduzir texto, e os cientistas aproveitaram um versão anterior do modelo para criar novas sequências de proteínas. A utilização desses sistemas permitiu a redução do tempo de desenvolvimento necessário para novas aplicações de IA, disponibilizando um nível de acessibilidade até então pouco alcançado. Esses avanços inevitavelmente abriram perspectivas empolgantes para o futuro.
A única coisa que todos esses modelos diferentes têm em comum é a necessidade de uma engenharia imediata de IA eficaz. À medida que a IA continua avançando, continuaremos a ver a engenharia imediata desempenhar um grande papel em quase todos os campos, dos negócios à ciência e muito mais. Os modelos de IA impulsionados pela engenharia imediata são os mais empolgantes e promissores que já vimos, portanto, os líderes de negócios devem começar a prestar muita atenção e considerar a possibilidade de implementá-los em seus processos.