Os sistemas de inteligência artificial generativa (IA) são projetados para gerar saídas específicos com base na qualidade dos prompts fornecidos. A engenharia de prompts ajuda os modelos de IA generativa a compreender e responder melhor a uma ampla gama de consultas, das mais simples às mais técnicas.
A regra básica é que bons prompts equivalem a bons resultados. A IA generativa se baseia no refinamento iterativo de diferentes técnicas de engenharia de prompts para aprender efetivamente com diversos dados de inputs 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 ajustar 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 revisão manual e edição pós-geração, economizando tempo e esforço para alcançar os resultados desejados.
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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, garantindo que a inteligência artificial responda de forma significativa e coerente. Várias técnicas de prompts garantem 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 (PNL) e usam inputs 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 geradora de texto para imagem, como DALL-E e Midjourney, usa 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 resultados ideais com poucas revisões.
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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 produção 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 do 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, pesquisadores desenvolveram um novo sistema de IA que pode traduzir linguagem sem ser treinado em um texto paralelo; engenheiros estão incorporando IA generativa em jogos para envolver jogadores humanos em narrativas verdadeiramente responsivas 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 PNL. As skills que os engenheiros de prompts devem ter incluem familiaridade com grandes modelos de linguagem, sólidas habilidades de comunicação, capacidade de explicar conceitos técnicos, conhecimento especializado em programação (particularmente em Python) e um bom domínio de estruturas de dados e algoritmos. A criatividade e uma avaliação realista dos benefícios e riscos das novas tecnologias também são valiosas nessa função.
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 codificação 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 as estruturas de aprendizado profundo que guiam suas tomadas de decisões. Os engenheiros de prompts podem empregar as seguintes técnicas avançadas para melhorar a compreensão do modelo e a qualidade do resultado.
- O prompt zero-shot fornece ao modelo de aprendizado de máquina uma tarefa na qual ele não foi explicitamente treinado. O prompt zero-shot testa a capacidade do modelo de produzir resultados relevantes sem depender de exemplos anteriores.
- O prompt few-shot ou o aprendizado contextual fornecem ao modelo algumas amostras de resultados (shots) para ajudá-lo a aprender o que o solicitante quer que ele faça. O modelo de aprendizado pode entender melhor o resultado desejado se tiver contexto para se basear.
- O CoT (Chain-of-thought prompting) 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 resultados mais precisos.
À medida que a IA generativa se torna mais acessível, as organizações estão descobrindo maneiras novas e inovadoras de usar a engenharia de prompts para resolver problemas do mundo real.
A engenharia de prompts é uma ferramenta poderosa para ajudar os chatbots IA a gerar respostas contextualmente relevantes e coerentes em conversas em tempo real. Os desenvolvedores de chatbots podem garantir que a IA entenda as consultas dos usuários e forneça respostas significativas, criando prompts eficazes.
Na área da saúde, os engenheiros de prompts instruem os sistemas de IA para resumir dados médicos e desenvolver recomendações de tratamento. Prompts eficazes ajudam os modelos de IA a processar dados dos pacientes e fornecer insights e recomendações precisos.
A engenharia de prompts desempenha um papel no desenvolvimento de software usando modelos de IA para gerar trechos de código ou fornecer soluções para desafios de programação. O uso da engenharia de prompts no desenvolvimento de software pode economizar tempo e ajudar os desenvolvedores nas tarefas de codificação.
Como os sistemas de IA generativa são treinados em várias linguagens de programação, os engenheiros de prompts podem agilizar a geração de trechos de código e simplificar tarefas complexas. Ao criar prompts específicos, os desenvolvedores podem automatizar a codificação, depurar erros, projetar integrações com API para reduzir o trabalho manual e criar fluxos de trabalho baseados em API para gerenciar pipelines de dados e otimizar a alocação de recursos.
A engenharia de prompts é usada para desenvolver e testar mecanismos de segurança. Pesquisadores e profissionais aproveitam a IA generativa para simular ataques cibernéticos e projetar melhores estratégias de defesa. Além disso, a elaboração de prompts para modelos de IA pode ajudar na descoberta de vulnerabilidades no software.
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