O que é Prompt Engineering em IA e por que é importante

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?

A engenharia de prompt de IA 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 saídas apropriadas 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 imediata tornou-se uma estratégia indispensável para alavancar as ferramentas de IA.

Quando se trata do 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 treiná-los para aprender como executar 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 da engenharia de prompt de IA

Muitos dos principais desenvolvimentos na engenharia imediata de IA ocorreram com modelos de linguagem como GPT-2 e GPT-3. Em 2021, novas tarefas produziram resultados impressionantes graças à introdução da engenharia imediata multitarefa com conjuntos de dados de processamento de linguagem natural (PNL). Refinado por modelos de linguagem que podem representar com precisão um processo de pensamento lógico, o aprendizado zero-shot foi aplicado quando dicas como “Vamos pensar passo a passo” são incluídas nos prompts; isso reforçou ainda mais a taxa de sucesso dos esforços de raciocínio em várias etapas. A acessibilidade mais fácil em pequena e grande escala foi possível através de extensos notebooks de código aberto e empreendimentos de síntese de imagens conduzidos pela comunidade.

Mais alguns grandes desenvolvimentos ocorreram em 2022, quando os modelos de aprendizado de máquina DALL-E, Stable Diffusion e Midjourney abriram um mundo de possibilidades por meio de prompts de texto para imagem. Essa tecnologia permite que as pessoas dêem vida às suas ideias apenas com as 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 coleção massiva 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 prompt de IA a resultar em 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 projetar um prompt de IA, você deve seguir estas etapas:

• Insira um prompt claro e específico: Um dos aspectos mais importantes da engenharia de prompt 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 uma linguagem concisa: Você deve sempre ser o mais conciso possível no prompt, mantendo-o curto e direto ao ponto.
• Forneça o máximo de contexto possível: Às vezes, os modelos de IA podem ter dificuldades com o contexto, e é por isso que você deve incluir o máximo possível de informações contextuais específicas na entrada.
• Certifique-se de gramática adequada: Você não quer nenhum erro gramatical em seu prompt de IA, então 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 melhor.
• 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 saídas mais precisas.

A ascensão do Prompt Engineer

À medida que mais empresas adotam a tecnologia de IA, as portas se abrem para profissionais com conhecimento sofisticado em aprendizado de máquina e engenharia rápida para construir carreiras. Uma demanda crescente tem sido vista por engenheiros qualificados nesta área, bem como cientistas de dados – uma oportunidade que parece destinada a continuar se expandindo ao longo do tempo.

Um engenheiro de prompts é um profissional especializado em criar prompts, regras e diretivas precisas para ajudar as ferramentas de IA a obter 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 habilmente elaborado, que pode incluir rótulos ou estratégias com palavras sofisticadas.

Engenheiros de prontidão 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 se envolver em uma série de responsabilidades e alavancar seus conhecimentos em várias disciplinas, os engenheiros de prompt desempenham um papel integral na formação do desenvolvimento de PNL como o conhecemos hoje.

Com o aumento da popularidade de modelos de IA como o ChatGPT, os engenheiros de prompt se tornarão cada vez mais procurados. Eles desempenharão um grande papel para empresas que buscam alavancar esses modelos de IA.

Como a AI Prompt Engineering está afetando os negócios

Os produtos de IA e os modelos subjacentes que os alimentam 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, podem chegar até a desenvolver hipóteses e teorias relacionadas a problemas complexos.

Os mais recentes sistemas de IA, construídos com base em modelos de aprendizagem profunda em grande escala, são capazes de processar e analisar uma vasta gama de dados não estruturados, como textos e imagens. Isso amplia o escopo de aplicativos acessíveis aos desenvolvedores, independentemente de sua aptidão para aprendizado de máquina e formação técnica.

Por exemplo, o ChatGPT, construído sobre o GPT-3.5, foi usado para traduzir texto, e os cientistas aproveitaram uma 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. Tais 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 implementá-los em seus processos.