Entenda e use a IA: ChatGPT Masterclass. Prepare-se para o futuro com técnicas de orientação inteligentes

1. Introdução: o que esperar: Há uma regra simples que precisamos seguir quando se trata de criar gráficos com o CA GPT Quanto melhores forem as entradas, melhor será a forma como elas Se você não quer ficar para trás, precisa ser capaz de ser visionário Eu o encorajaria a pensar engenharia rápida como uma habilidade do futuro. Precisamos desenvolver a habilidade de compor bailes de formatura adequados para conseguir o que realmente queremos do C Trabalho em marketing há mais de uma década em um campo em que incorporamos a IA em nossos processos diários. Há muito tempo, vi tantas solicitações p e tantas reclamações de que o GPT é estúpido, ou os resultados não são interessantes, ou seja, não são bons o suficiente E tudo isso se deve à forma como solicitamos. Decidi criar este curso para ajudá-lo a obter melhores resultados conversando com as ferramentas elétricas da E I e permitir que elas se tornem seus amigos, não seus inimigos. Este curso é para todos, todos os nichos, todos os negócios, todos os níveis. Claro, se você já é o Chachi Pro, pode haver muitas coisas que você já sabe, mas espero conseguir surpreendê-lo de qualquer maneira, porque adicionei muitos insights de fontes secretas para aumentar o nível do processo Todas as coisas serão extremamente práticas, uma promessa. O que você vai ganhar com esse curso? A lista também é longa. Opte por técnicas para criar conteúdo original de alta qualidade. Você aprenderá como definir o estilo da IA para combinar com seu próprio estilo de escrita, voz da sua marca e com todas as outras necessidades pessoais. Com as instruções certas, você otimizará seu trabalho e seus processos diários com a IA Compartilharei exatamente meus adereços comprovados e também compartilharei a folha com os bailes de formatura que criei, especiais para Você evitará muitos erros e armadilhas de II. E ao final deste curso, você saberá como obter resultados de alta qualidade do GPT ou de qualquer outro modelo de IA baseado em GPT e descobrirá como formatar e estruturar seus proms para diferentes tipos Você aprenderá técnicas avançadas e usará técnicas avançadas para obter os melhores resultados. Sim, coisas grandes são comuns. Você está dentro? Junto com explicações intuitivas, compartilharei exemplos práticos e recursos para tornar sua vida muito mais fácil. Vamos embora. 2. Projeto do curso: Projeto de classe. Você já sabe o que eles dizem. Aprender a trabalhar com IA e orientá-la com as instruções mais eficazes é provavelmente a habilidade de maior alavancagem que você pode desenvolver neste ano, se não nesta década É para isso que estamos aqui hoje. Muitos especialistas dizem que, em um futuro próximo, a IA se tornará uma parte tão importante de nossa vida diária que a engenharia rápida será uma das habilidades mais procuradas na força de trabalho E, honestamente, acho que para muitas pessoas e para muitas indústrias, parece que o futuro próximo é agora, e para outras, por exemplo, para todos os trabalhadores de colarinho branco, talvez daqui a cinco, sete anos ou provavelmente até mais cedo Mas antes de mais nada. Por que nosso projeto de classe, nossa lição de casa, a lição de casa para você é tão importante hoje Para se tornar insubstituível nessa nova economia. Devemos primeiro entender como eu trabalho. Quais ferramentas devemos usar para obter bons resultados, e essa é a mais importante, as técnicas corretas de solicitação Novos conhecimentos e habilidades se espalham rapidamente, mas também existem muitas técnicas brilhantes e métodos estimulantes sobre os quais quase ninguém fala, pelo menos em voz alta E vamos colocá-los em prática hoje. Vamos desembalar uma sacola cheia de truques. Mas o fato é que é muito melhor aprender apenas fazendo trabalhos práticos, experimentos práticos, em vez apenas me ver falar e apenas assistir ao curso. É por isso que quero que você pause o curso sempre que precisar e pratique comigo para experimentar todos os novos métodos imediatamente todos os novos métodos imediatamente e minimizar o risco de esquecê-los. engenharia rápida eficaz requer tanto o conhecimento quanto o conhecimento de todos os modelos subjacentes que estão sendo usados, e isso também faz parte do curso, mas não posso enfatizar isso o suficiente. A prática é a coisa mais importante. Sua jornada será muito mais eficaz se você considerar a engenharia avançada uma habilidade muito útil Um conjunto de habilidades para usar como complemento todas as outras habilidades que você traz para a mesa, e você as pratica como qualquer outra habilidade que deseja levar a um nível superior. É por isso que meu principal conselho neste momento é praticar ao meu lado. Faça anotações, se quiser, e, claro, anote o que funciona para você. Quais ideias são as melhores para seu setor, para suas necessidades, para sua empresa, para seu projeto. Preste atenção no que funciona para mim, que funciona para as pessoas que eu conheço, as pessoas sobre as quais falarei. E pegue as melhores ideias para você. A habilidade é ser capaz de entender sistematicamente a linguagem de diferentes IAs e como instruí-las É disso que trata a engenharia rápida. Nossa lição de casa, que também chamamos de projeto de aula, é essa Teste você mesmo diferentes técnicas de solicitação. Coloque tudo em prática e, no final deste curso, compartilhe seus resultados favoritos para mim, sua conversa favorita com Chaz PT, suas instruções favoritas e os resultados de usá-las Como compartilhar isso? Basta fazer uma captura de tela dessa conversa favorita, parte favorita da conversa e colocá-la aqui Se você tiver alguma dúvida ou quiser receber um feedback meu, lembre-se de que adoro perguntas e adoraria discutir com você, então não hesite em ir também à seção de discussão. Bem, eu realmente espero ver você. 3. O que significa GPT e como funciona o ChatGPT: O que significa GPT e como funciona o Chad GPT. Antes de mergulharmos nos detalhes básicos da engenharia rápida, vamos falar sobre o GPT, o principal modelo de IA que usaremos neste curso Em novembro de 2022, o C GPT, a interface Chad bolt desenvolvida pela GPT, introduziu grandes modelos de linguagem, LLMs, LLMs Desde então, vários aplicativos e aplicativos surgiram, e você provavelmente já ouviu falar de alguns deles mesmo que não tenha percebido que eles são alimentados por GPT Então, o que é GPT? GPT é um sistema de IA muito poderoso criado pela IA aberta para entender e gerar texto semelhante ao humano Obviamente, cada versão está se tornando cada vez mais avançada. Há uma grande chance de que, quando você assiste a este curso, já exista a próxima geração de GPT Cada um é mais avançado, como eu já disse, mas o sistema e a forma como ele funciona permanecem os mesmos. Portanto, as informações do nosso curso não ficarão desatualizadas. E, claro, de qualquer forma, vou atualizá-lo quando necessário, para que você não precise se preocupar. Chad GPT significa transformador generativo pré-treinado baseado em bate-papo E eu sei que isso pode não soar nada. Então, aqui está uma folha de dicas simples para entender o que realmente significa GPT Generativo significa que ele pode criar coisas novas. Ele pode gerar respostas às nossas perguntas e precisa ser solicitado. pré-treinamento nos diz que o modelo já aprendeu muito com base em dados diferentes. Foi treinado. Ele avançou em grande parte do material escrito disponível na web e também no conteúdo acadêmico. transferência é o método especial que ele usa para entender a linguagem. Ele processa frases de forma diferente de outros modelos existentes. Boas notícias, isso também significa que duas respostas nunca são iguais. Como ele usa os algoritmos para gerar a próxima palavra, ele fornece uma palavra diferente para que os resultados sejam únicos. E aí vem a observação invertida. É por isso que quando meus colegas de trabalho e eu usamos o T GPD para gerar anúncios no Facebook para nosso novo recurso de aplicativos Embora nossos adereços fossem muito parecidos, todas as oito respostas foram diferentes E, claro, alguns deles eram muito melhores do que outros. E, claro, o número ao lado GPT mostra que essa é, por exemplo, a terceira versão com cada uma ficando melhor e mais inteligente, como você já sabe Então, como exatamente o GPT funciona? Eu sei que para muitos de vocês, C a GPT é, na verdade, a primeira vez a inteligência artificial dessa forma pousa em seu radar Mas o GPT é algo realmente alto, novo e único? Você pode não perceber, mas a IA já existe há algum tempo e também está presente em nossas vidas diárias, e a C GPT não foi a primeira Porque olha, qual é o papel da inteligência artificial? A inteligência artificial foi projetada para aproveitar os computadores para imitar a solução de problemas dos talentos e capacidades de tomada de decisão de nossa mente humana Os melhores exemplos disso seriam o reconhecimento facial, a forma como os vídeos recomendados no YouTube ou no TikTok funcionam Ferramentas diferentes, bots de bate-papo ou curso autônomo. E todos nós sabemos disso, certo? Eles estão conosco há anos. Então, por que o GPT é tão extraordinário? Vamos começar com uma reviravolta. A resposta a seguir foi toda escrita por C GPT sem minhas edições, sem nenhuma edição, então ouça TGPT é a mais recente inovação em tecnologia de processamento de linguagem natural desenvolvida pela Open and AI É uma caixa de bate-papo que gera respostas semelhantes às humanas à entrada de texto em tempo real. Um dos aspectos mais impressionantes do TGPT é sua capacidade de entender e responder ao contexto Ele tem a capacidade de lembrar conversas anteriores e usar essas informações para gerar respostas mais relevantes. Isso faz com que pareça mais uma conversa com uma pessoa real do que uma interação robótica Uma característica que não se destaca do TGPT é sua capacidade de entender e responder a diferentes sotaques e Essa é uma grande vantagem para empresas que desejam se expandir para novos mercados pois permite que elas se comuniquem forma eficaz com os clientes, independentemente de sua localização ou idioma sem barreiras. Ok, os GPT não são muito modestos, mas você está certo. Saiba também que, para algumas pessoas, para muitas pessoas, é difícil imaginar e entender como o GPT funciona Então, eu gosto de exemplificar e descrever dessa forma. Portanto, é mais fácil entender como funciona, mesmo que você não esteja familiarizado com todos esses termos avançados de EI. Então escute, você pode imaginar Cog PT como um estudante extremamente ambicioso Quem passa o dia inteiro trancado na biblioteca, lê e aprende com tantos livros diferentes disponíveis por aí Mas o melhor é que ele é o melhor amigo que você pode imaginar. Ele não guarda o portão. Ele quer te ajudar sempre que puder. Então, quando você faz uma pergunta ou lhe dá um aviso, ele usa o que aprendeu para lhe dar uma resposta. E eu realmente acho que quando você imagina Chachi PT assim, é muito mais fácil tratá-lo como um amigo, não como um inimigo que está aqui para roubar seu emprego E essa é a razão adicional pela qual eu amo tanto essa maneira de descrever o aG PT. CG PT e todos os seus concorrentes próximos, como Varden ou Bin, estão trazendo à realidade um conceito que já foi, por décadas, apenas um sonho maluco e existia apenas na ficção científica, tendo uma conversa realmente engajada com um computador Você pode gerar textos para nós, escrever código. Explique conceitos científicos e matemáticos. Explique motivos difíceis de romances, nos dê aulas de idiomas, escreva artigos ou até mesmo poemas de amor, nos dê recomendações de filmes e a lista continua A versão mais avançada pode até mesmo fazer exames legais ou gerar receitas partir de apenas uma foto do conteúdo de sua geladeira . É impressionante. Tudo o que precisamos fazer é perguntar e avisar o que ele pode fazer por nós e o que esperamos. A chave desse processo está na arquitetura de Chagpt, uma rede de camadas interconectadas que trabalham juntas para analisar e interpretar Cada camada dessa rede contribui para entender o contexto, a semântica e as nuances de nosso prompt Afinal, nós humanos somos seres dinâmicos complexos que nem sempre se comunicam diretamente uma forma fácil de entender. O Chachi PT, por outro lado, é uma máquina muito sofisticada, mas construir uma ponte entre cérebro humano complexo e algoritmos agrícolas de PTs foi um desafio Veja como a própria IA aberta ilustra imediatamente a cepa aG PT E eu tive que mostrar isso, pois aqui temos muitos insights interessantes para entender nossa ferramenta. O CGPT é muito melhor, então vale a pena fazer uma pausa e ler para ter uma ideia de como é o processo Hoje, não vamos nos aprofundar muito na tecnologia por trás do GPT, porque não quero entediar aqueles que não gostam muito de tecnologia em matemática e simplesmente escolheram este curso para saber como usar o GPT na vida real, apenas para facilitar sua vida sem toda essa teoria e todo esse E tudo bem também, e eu entendo completamente essa abordagem. Eu defendo o uso do AI Ta GPT como seu parceiro de redação e assistente pessoal, e eu também o uso dessa forma Essa também é uma das razões pelas quais eu também sou tão entusiasta da IA Mas não devemos esquecer isso ao lado de todas as superpotências, de todas as cordas Chad PT também tem algumas limitações e fraquezas. Como se costuma dizer, também existem dois lados da mesma moeda. 4. Limitações do ChatGPT e o que ChatGPT NÃO é?: Limitações do GPT e o que o GPT não é. Como você já sabe, minha equipe e eu estamos experimentando a IA generativa há muito tempo Incorporamos a IA em nossos processos diários. Adicionamos recursos baseados em IA e baseados na API de IA aberta às ferramentas que estamos criando, e estamos entusiasmados com todo o impacto esses modelos podem ter em nossas vidas nos próximos meses. Mas eu quero que você perceba que não é tão perfeito e fácil. CGPT, como tudo, também tem suas limitações e desvantagens e, apesar de adorarmos o modelo, precisamos falar sobre elas E, é claro, devemos sempre ter em mente que essa ainda é uma tecnologia em desenvolvimento, e talvez essas fraquezas e essas limitações acabem sendo resolvidas ou superadas O GPT pode fornecer respostas erradas. Sim, às vezes tem alucinações. Já conheço a vantagem do GPT. O GPT se destaca entre as ferramentas de IA e a assistência de IA de honra devido a seus métodos exclusivos ao criar respostas às nossas perguntas e solicitações Ele acumula uma resposta reunindo prováveis tokens que são determinados pelos dados da string GPT, em vez de pesquisar respostas completas nas fontes da Internet Falaremos sobre tokens em um dos próximos capítulos, então não se preocupe Com certeza voltaremos a isso para que você possa entendê-lo completamente. Mas a desvantagem. Mas a desvantagem é que o GPT não consegue realmente distinguir o que é verdadeiro e o que é falso e o que está realmente longe da realidade, por isso muitas vezes ele opina E algumas respostas podem não estar nem um pouco erradas. Eles podem ser factualmente imprecisos e, infelizmente, em alguns casos, completamente inventados e não poderiam estar mais longe do verdadeiro íon dos Esse é um problema interessante e um dilema contínuo, não apenas para o CA GPT, mas para todos os grandes modelos de linguagem Esse é o maior problema. E você pode rir quando digo que o GPT alucina, mas na verdade, esse é um termo oficial Quando C, GPT e outros grandes modelos de linguagem, LOM, geram informações factualmente imprecisas e nos fornecem declarações falsas, chamamos isso Esse também é um dos maiores perigos potenciais das respostas geradas pela IA e da revolução da EI CGPT tem uma maneira confusa de misturar fatos reais com ficção, que torna ainda mais difícil distinguir com quais partes das respostas são verdadeiras e quais são inventadas Algumas imprecisões podem aparecer completamente com sotaque. Mas têm implicações muito mais amplas ao lidar com assuntos mais sérios ou mais sensíveis. Para o eu destreinado, afirmações incorretas parecerão completamente verdadeiras preciso dizer que isso pode levar a consequências horríveis quando usado para tarefas como dar conselhos médicos ou descrever eventos históricos, por exemplo Os resultados podem ser catastróficos. É por isso que é tão importante verificar todos os resultados e ter em mente que a IA não é totalmente confiável. A grande bandeira vermelha é que, quando Cha GPT responde à sua pergunta propensa ou à sua pergunta com uma declaração incorreta, algo totalmente falso Ele responde com tanta autoridade. Essa confiança é realmente alucinante. Veja a confiança que o ChagPP representa ao compartilhar declarações totalmente inventadas Você pode fornecer à GPT 100% do contexto necessário para fornecer a resposta certa e ela ainda mostrará a resposta errada Como um Altman CO do OPN AI Set. O CGPT é incrivelmente limitado, mas bom o suficiente. Eu faço algumas coisas para criar uma impressão enganosa de grandeza É um erro confiar nele para algo importante no momento É uma prévia do progresso. Temos muito trabalho a fazer em termos de robustez e confiança. Falta de empatia e inteligência emocional. En processa sinais eletrônicos mas não consegue sentir nenhum sentimento, nenhuma sensação de ameaça ou segurança. É claro que também não tem traumas de infância, pois Taylor Berger descobriu seu pecado nos primeiros dias da culpa da escritora pela Eu li esta entrevista muito interessante com Peter Garson, chefe de inovação da V CCP, apresentada por Rosie Copland sobre IA e cientistas E foi assim que ele explicou o problema. A fase da inteligência artificial é enganosa. Não há inteligência. São estatísticas e probabilidades. Os bots de bate-papo não são inteligentes no sentido de que são máquinas pensantes. Suas máquinas de previsão. É por isso que muitas pessoas na área chamam isso de aprendizado de máquina, inferência estatística ou aprendizado padrões, e inteligência artificial define uma expectativa injusta IA não tem emoções e não tem como adquiri-las sozinha. Ele só pode aprender os humanos e com as fontes às quais tem acesso e acabar copiando todos os comportamentos e crenças justos e injustos, o que também é muito perigoso porque pode distinguir bons exemplos de maus exemplos Estou vendo esse debate acalorado sobre o dilema de se a IA deve ser tratada como humanos Isso pode te surpreender, mas algumas pessoas acreditam que a IA pode fazer muito mais do que simplesmente copiar o comportamento humano. Eles realmente acham que a IA pode se tornar consciente de si mesma e se tornar uma sobre-humana e até mesmo ter sentimentos realmente profundos É claro que a IA está ficando cada vez mais inteligente e pode fazer coisas que só os humanos podiam fazer antes, mas vamos nos limitar aos fatos O EI está em estado de saúde. Ele simplesmente tem muitas opiniões emprestadas das fontes nas quais estava sendo treinado O Ca GPT é tendencioso. Sim, como acontece com a maioria das plataformas de EI e produtos baseados em IA, um GPT é tendencioso Como você já sabe, ele foi criado a partir de escritos coletivos e muitas fontes acadêmicas da Internet Como poderíamos facilmente prever, isso resultou em um dos maiores problemas do Tag PT. Ele herdou alguns dos mesmos preconceitos terríveis que existem em nosso mundo diário Os dados usados para treinar o GiPT são tendenciosos e, claro, Então, o modelo em si também é tendencioso, o que potencialmente leva a resultados discriminatórios E, infelizmente, isso não é apenas um risco potencial. Muitos usuários dizem que viram que o AGiPT é realmente tendencioso, especialmente em tópicos delicados Existe essa regra principal quando se trata de ferramentas de EI. Quanto melhor os dados estão sendo treinados, melhor é a inteligência, e os dados nem sempre são perfeitos. A Dra. Joy explicou isso dessa forma. Os dados são o que estamos usando para ensinar às máquinas como aprender diferentes tipos de padrões. O EI é baseado em dados. Nos dados está um reflexo da nossa história. Portanto, o passado está em nossos algoritmos. O CGPT foi treinado em dados usando terabytes de texto de humanos, e não devemos esquecer que o GPT foi treinado em toda O Taji PT não é um mecanismo de busca. Algumas pessoas pensam que é o próximo Google, mas definitivamente não é. Como você já sabe, o Chachi PT pode fornecer informações falsas ou alucinações, como está sendo chamado oficialmente Por que não é um mecanismo de busca? É muito simples. Olha. Primeiro, entenda como GPT reúne seu conhecimento e quais são suas fontes Ele deve ser treinado em um conjunto de dados. Para acumular novos dados e novas informações, o mecanismo subjacente deve ser treinado neles, e isso é demorado, muito demorado Ele tem esse enorme potencial para melhorar a funcionalidade dos mecanismos de pesquisa, mas não é provável que substitua completamente os mecanismos de pesquisa que conhecemos. E devemos sempre, sempre verificar o fato de que T GPT nos diz Além disso, nem sempre fornece suas fontes com precisão, mesmo quando você pergunta e solicita. E se estudar uma fonte com informações falsas e enganosas, pode ter 100% de certeza de que é verdadeira e seguida, compartilhar essas informações com todos os usuários do CA GPT No entanto, a boa notícia é que, quando informações imprecisas ou declarações seriamente enganosas são detectadas no processo de feedback, as informações fornecidas pelo CA GPT se tornam mais precisas e, portanto, são um aprendizado graças ao nosso 5. Os pontos fortes do ChatGPT: Ok. Agora é hora dos maiores pontos fortes do GPT O capítulo anterior pode parecer muito sério, e eu não quero que você perca o entusiasmo Então, neste capítulo, vamos nos concentrar nos pontos fortes da IA para trazer de volta nosso entusiasmo e curiosidade Acho que você percebe quão poderosas são as ferramentas CG PT e outras ferramentas de inteligência artificial E é por isso que você está aqui assistindo ao curso. Mas eu realmente gostaria de resumir o lado positivo, que possamos preencher nosso limite de empolgação, nosso limite de empolgação e, em seguida, ir direto para a engenharia rápida e as técnicas exatas para obter os melhores resultados do Porque o fato é que mal posso esperar para apresentar essa parte a vocês. Mas antes de fazermos isso, vamos discutir brevemente as vantagens de usar nosso CG PT em poucas palavras Deixe-me saber nos comentários ou na seção de resenhas, se há alguma vantagem que você gostaria de obter depois da lista, ou talvez algumas vantagens que você gostaria de colocar no topo. Porque, na sua opinião, eles são os mais importantes. Estou muito curioso. Então, por favor, me avise. Qual é a vantagem número um para você e o lado positivo número um de usar as ferramentas elétricas da EI para você. Realmente pode acelerar muitos processos e o trabalho mundano. Às vezes, realizar tarefas simples pode levar horas, especialmente se você não tiver inspiração ou estiver escrevendo sobre um tópico que realmente não gosta Com as instruções e os parâmetros corretos, GPT pode ajudá-lo em quase todas as tarefas, e os resultados podem superar suas expectativas Aproveite a economia de custos e economize tempo. Quando dizemos que tempo é dinheiro, na verdade queremos dizer que economizar seu tempo é realmente igual a economizar dinheiro, porque o tempo é longe, nosso recurso mais precioso. Portanto, devemos sempre tratá-lo com respeito e salvá-lo sempre que pudermos. Cacpt não é bom para verificação de fatos, mas é ótimo para muitas tarefas diferentes E hoje, vou mostrar como tirar o máximo proveito disso. Com engenharia rápida e minhas técnicas de solicitação favoritas Então é aqui que as coisas ficam muito, muito empolgantes. Vamos. 6. O que é engenharia rápida?: É engenharia rápida. A Prompt Engineering é basicamente aprender a conversar com a IA para levar essa comunicação para o próximo nível, torná-la mais clara e agradável para ambas as partes, para possamos obter os melhores resultados e as coisas que queremos, exatamente o que queremos Sem concessões, e que a IA entenda o que esperamos dela e o que exatamente queremos obter. Por que isso importa? Para obter os melhores resultados e as melhores respostas, podemos simplesmente digitar o que quisermos , conversar com o TG PT como se fosse 100% humano Sim, claro, já sabemos que é muito inteligente. E também a mais nova variação do Toch PT nos dá essas sugestões que podemos querer Mas há muitas dicas profissionais que você pode implementar em seus processos diários para obter resultados ainda melhores e maior qualidade de respostas. E deixe-me dizer que isso é um divisor de águas. Prompt Engineering consiste em criar essas solicitações, para que o modelo de IA possa gerar as respostas mais úteis e precisas e fornecer exatamente o que você deseja O GPT não é um leitor de mentes, então precisamos orientá-lo Ou você pode pensar em um modelo como um assistente supereficiente ou seu ambicioso estagiário que interpreta suas palavras literalmente Olha, quanto mais claras, mais precisas são suas perguntas, suas instruções, suas instruções Quanto melhor for seu assistente, seu estagiário poderá atuar e ajudá-lo Essa é basicamente a essência da engenharia rápida. Você precisa dar as melhores instruções possíveis para receber as melhores respostas possíveis e ajuda de alta qualidade. Por que a engenharia rápida é importante. Você já sabe por que devemos nos importar. Pense em estar em um novo país, em uma cidade totalmente nova, com um bom roteiro claro. Isso é exatamente o que a engenharia rápida é para a IA. Boas instruções ajudam a IA a ir mais longe e chegar onde precisa chegar A engenharia rápida é como essa mão orientadora da IA, guiando-a na direção certa E sem instruções claras e instruções fáceis de interpretar, até mesmo os modelos de IA mais avançados e sofisticados podem não fornecer os resultados de que você precisa Ele se perderá e interpretará suas instruções outra forma, porque não conseguirá ler sua mente. Mas com as instruções certas, você pode orientar a IA com precisão em relação às suas necessidades e objetivos, economizando muito tempo, energia, nervos e esforço Prompt Engineering nos permite obter as respostas específicas que queremos e precisamos. Isso aprimora nossa interação com a IA, tornando-a mais eficaz e inovadora, pois podemos receber uma resposta da mais alta qualidade possível Obviamente, os modelos de IA ficarão cada vez mais avançados. Claro. Mas não importa o quão avançada seja a IA, você ainda precisa comunicar o que deseja alcançar de alguma forma. E podemos presumir que a IA estará perfeitamente alinhada com nossas necessidades e predirá o que queremos Nós realmente precisamos desenvolver a habilidade de compor os bailes de formatura adequados para conseguir o que ela realmente deseja De acordo com estatísticas generativas de IA, até 2025, 10% dos dados gerados globalmente serão criados por inteligência artificial Faz muito. Embora seja fácil pensar que todos possam pedir à IA que crie artigos, imagens, gráficos, traduções, resumos ou até mesmo código python de alta qualidade imagens, gráficos, traduções, resumos , muitos especialistas fazem disso Isso é interessante. Um site popular, de fato, mostra quase 300 empregos nos EUA para os chamados Prompt Engineering and AI Whisperers Pelo menos esse é o caso de hoje. No momento em que estou gravando este curso. E embora alguns resultados sejam fornecidos pela IA generativa, você vê na web ou no Instagram, no Twitter, onde quer que você entre para descobrir coisas novas e novas inspirações, esses resultados podem parecer incríveis, mas lembre-se de que eles são tão bons, tão avançados, tão cheios de detalhes, tão impressionantes Por causa das boas instruções, alguém digitou no sistema Para fazer com que a IA faça grandes coisas por você. O que você quer que ele faça entender exatamente o que você quer e como descrevê-lo, como se comunicar em linguagem natural, para que a máquina e a IA também entendam. É exatamente por isso que a engenharia rápida está se tornando tão crucial. Alguém que é um profissional da Prompt Engineering pode determinar quais dados, qual formato é necessário para treinar o modelo e quais perguntas fazer ao modelo para obter resultados de alta qualidade. Hoje, nosso objetivo de engenharia rápida é criar dados imediatos muito precisos e abrangentes para EI. 7. Entendendo prompts como tokens: Solicitações permanentes como fichas. Se você é novo na IA, o termo token pode parecer confuso Eu sei. Mas acredite em mim, isso só parece complicado. É uma ideia-chave, então preciso explicá-la para você. Mas confie em mim, isso é muito fácil de entender. Um símbolo é a representação de uma palavra. Parte das palavras ou de um símbolo. Os tokens são usados pelas ferramentas de IA como uma forma conservar memória e poder de computação Por que você pode querer perguntar. IA guarda apenas uma certa quantidade em sua memória, então a tokenização de proms permite que a IA considere mais conteúdo ao É mais ou menos como todos nós reduzimos o limite de caracteres do Twitter ao criar um novo twit Os tokens são os blocos de construção da linguagem para IA, como o GPT four Eles são as unidades de textos que a IA lê e entende. Oh, eu sei qual exemplo da vida real pode ser útil, então você pode imaginar isso com mais facilidade. Pense em fichas como ingredientes diferentes em uma receita de bolo. Coloque-o, são apenas peças únicas. É difícil prever o que será feito com eles. Misture-os da maneira certa e eles formarão um bolo perfeito. Assim como formulários de tokens, frases completas, a IA pode entender. Como exatamente isso se relaciona com a engenharia rápida? Bem, quando fornecemos uma solicitação ao GPT, ele não vê uma frase ou um parágrafo Ele vê uma sequência de tokens. Em seguida, ele analisa esses tokens para entender sua pergunta e gerar a resposta de que você precisa É um processo muito rápido. Você não pode ver isso, mas está acontecendo. Assim como nós, humanos, entendemos cada frase lendo palavras individuais, a IA divide nossos adereços em símbolos para entender o que estamos perguntando Vejamos como a ferramenta de tokenização Open AI fornece uma ilustração direta desse processo Antes que a API processe nossos prompts, a entrada é dividida em tokens exatamente assim Como você pode ver, em inglês, os tokens podem ser tão curtos quanto um único caractere, por exemplo, um ponto ou tão longos quanto uma palavra, dependendo do contexto. Modelos de IA como o GPT quatro têm um limite máximo de tokens que podem ser processados de uma vez, geralmente em milhares, mas esse limite aumenta com o tempo Esse limite inclui os tokens nos adereços que digitamos e a resposta que o GPT gera Como eu disse antes, também é um pouco como o limite de caracteres no Twitter. Entender os adereços como símbolos nos ajuda a entender como os modelos de IA lêem e processam nossas perguntas e a tarefa que queremos que a IA faça Então, aqui estão as principais dicas a serem lembradas. Os tokens de IA não têm nada a ver com a palavra criptográfica. Não é um termo criptográfico. Os tokens são os blocos de construção ou a linguagem da IA, como o GPT four No reino do bot de bate-papo com IA, um token pode ser tão curto quanto um caractere ou tão longo quanto uma palavra Os tokens representam texto bruto. Por exemplo, a palavra fantástico seria dividida nos símbolos fa, Ts e ti. A tokenização é um tipo de codificação de texto. Por exemplo, a frase “Olá”. Como você está Ele tem 16 fichas. Antes que a API GPT processe o prompt, nossa entrada é sempre dividida em tokens Os modelos de linguagem generativa também não escrevem nossas respostas palavra por palavra ou letra por letra, como nós humanos fazemos, mas sim ficha por ficha Modelos como nosso CGPT geram cada resposta de texto token por token Open AI lançou uma ferramenta muito interessante que permite que você brinque com a organização de texto que eles usam para GPT Dê uma olhada quando tiver um minuto. Você pode encontrá-lo aqui. Tokens. É um conceito fundamental em engenharia rápida, e manter esse conhecimento em mente o ajudará a criar solicitações que obtenham os melhores resultados de modelos de IA, como o GBT 4, em todas as próximas versões 8. Nossa interação com IA: entradas e saídas: Interação com IA, entradas e saídas. Depois de entender o conceito de tokens, pelo menos eu realmente espero que sim. Vamos nos aprofundar um pouco mais para explorar como podemos interagir com o GPT e outros modelos de IA Usamos esses termos com bastante frequência, mas você sabe exatamente o que são entradas e saídas Assim como a conversa entre dois amigos ou dois colegas de trabalho, a conversa entre nós e GPT ou qualquer outro modelo de IA envolve dois elementos Entrada e saída. Os dois lados precisam se comunicar. A entrada é nossa solicitação. Geralmente, é uma pergunta ou uma tarefa para a IA. E o resultado é a resposta que recebemos da IA. Uma boa analogia de palavras reais é mais uma vez, por exemplo, cozinhar juntos Ou melhor, fazer um bolo juntos. Imagine que você está fazendo um bolo usando uma receita. Nesse cenário, a IA é como um assistente de panificação super inteligente. Entrada. Pense na entrada como a lista de ingredientes e instruções que você fornece ao seu assistente de panificação. Você diz ao assistente quais ingredientes você tem. Farinha, ovos, açúcar, você sabe, toda a lista, e como você quer que eles sejam misturados e assados. Da mesma forma, ao interagir com a NAI, você fornece informações, perguntas ou comentários Essa é a entrada que a IA usa para entender o que queremos. Saída. Agora imagine que seu assistente de quebra pega os ingredientes e as instruções que você deu e os segue para criar um bolo. O bolo acabado é o resultado do seu trabalho de assistência. Da mesma forma, a saída do N AI é a resposta ou ação que ele gera com base na entrada que você forneceu. Se você fizer uma pergunta, a resposta do Tag PT é a saída. Se você pedir ao CagPT para traduzir uma frase, a frase traduzida será a saída Assim como seu assistente de panificação precisa instruções claras para criar o bolo com o qual você sonha. IA precisa de uma entrada precisa e bem formada para gerar a saída desejada. E assim como o sucesso do seu assistente depende da qualidade dos ingredientes e das instruções que você fornece, a precisão e a utilidade da produção da IA dependem da qualidade da entrada do prompt que você fornece Oh, eu adoro analogias de palavras reais. Eles me deixam com fome e vontade de fazer um cheesecake Sim. Volte para nossas entradas e saídas As entradas para modelos de IA, como o GPT four, são prompts, que são sequências de tokens, conforme Podemos digitar perguntas simples, uma frase para completar ou até mesmo um parágrafo longo para a IA analisar. Por exemplo, adoro colar todo o parágrafo do post do bloco para que a IA melhore e analise, mas falaremos sobre esses métodos um pouco mais tarde Em seguida, a IA interpreta os tokens para entender exatamente o que queremos E toda a mágica está na forma como a IA gera respostas para nós. Acho que é muito semelhante à forma como um humano responderia. Claro, como você já sabe, o processo é diferente. E a IA gera uma resposta token por token, não pelo quê, mas ainda assim é um pouco semelhante. Portanto, tire. A interação entre entrada e saída é a parte mais importante para uma engenharia rápida. Ao obter um conhecimento mais profundo dessa dinâmica, podemos criar alertas com mais habilidade e prever as reações da IA, que nos permite ter uma comunicação mais perfeita com a IA e entendê-la comunicação mais perfeita com a IA e 9. Mecanismos de resposta de IA e como a IA fala: Mecanismos de resposta da IA e como a IA responde. Vamos revelar a magia das respostas da IA. Agora que sabemos por que precisamos de uma entrada e saída, e o que elas realmente são, vamos explorar como a IA superinteligente , como o cérebro de um robô, fornece respostas para nós. Chamamos isso de mecanismo de resposta da IA. É como a maneira da IA de pensar e responder conosco. Vamos mergulhar nisso. Imagine que você está jogando um jogo de associação de palavras com um amigo que é muito bom em entender padrões. Você diz uma palavra e seu amigo responde com outra palavra relacionada Eles fazem isso pensando no significado e nas conexões das palavras. Agora, pense no mecanismo de resposta da IA como a arquitetura do transformador usada nos modelos de IA É um pouco como seu amigo inteligente, mas supercarregado com tecnologia Entrada. Você dá uma frase ou pergunta à IA da mesma forma que dá uma palavra ao seu amigo. Atenção e compreensão. A IA usa seu cérebro transformador para prestar atenção especial às palavras na entrada Ele entende como eles se relacionam, mesma forma que seu amigo entende as conexões de palavras. Processamento. A IA pensa profundamente sobre a entrada. Como ele analisa padrões e significados, assim como seu francês faz para criar uma palavra relacionada? Saída. Assim como seu amigo responde com uma palavra relacionada, a IA gera uma resposta Essa resposta é baseada nos padrões descobertos e nas informações que conhece de seu treinamento. Portanto, o mecanismo de resposta com sua arquitetura de transformador, é como um amigo superinteligente que pode entender e processar informações para fornecer respostas ponderadas com base nas informações fornecidas Agora, vamos pensar no mecanismo de resposta da IA como um jogo de linguagem jogado por uma equipe de jogadores, cada um com uma função específica. Este jogo também é um pouco parecido a arquitetura de transformador usada nos modelos de IA, e é por isso que vou usá-lo para que você possa imaginar mais facilmente como o processo funciona Então imagine que você é um mestre de perguntas e seus amigos são os transformadores. E escute. Cada transformador tem um transformador de codificação de habilidades exclusivo. Esse amigo escuta sua pergunta com atenção e a divide em partes menores, como entender as palavras e seus significados Transformador de atenção. Esse amigo presta atenção especial às palavras e figuras importantes e à forma como elas se relacionam. É como se concentrar nas partes principais da sua pergunta. Transformador de memória. Esse amigo se lembra de todos os detalhes importantes das perguntas e respostas anteriores É como manter um caderno com conversas passadas. Transformador decodificador. Finalmente, esse amigo junta todas as peças. É preciso dizer um dos codificadores, transformadores de atenção e memória transformadores de atenção e memória e forma uma resposta completa à sua O jogo é assim. O primeiro passo. O mestre da pergunta, dê sua pergunta ao transformador do codificador Segundo passo, o transformador codificador compreende as palavras e seus significados. Primeiro passo. O transformador de atenção destaca palavras importantes nas quais todos podem se concentrar. A quarta etapa. O transformador de memória verifica seu notebook para ver se há algo útil do passado O transformador codificador pega tudo de outros transformadores e cria uma resposta bem formada Como você pode ver, todo o processo é como um esforço. Assim como nos modelos de IA com a arquitetura do transformador. Cada parte faz seu trabalho para entender, lembrar e gerar respostas com base nas informações que recebe. É, AA é tão inteligente graças a esse processo chamado arquitetura de transformador Sem mergulhar muito no estilo técnico, porque imagino que você não queira passar três anos ouvindo essa teoria. Esse processo e essa arquitetura ajudam um GPT ou outro modelo de IA ler e interpretar texto de uma forma um pouco semelhante à dos humanos OK. A próxima coisa importante que você precisa entender. Vamos aprimorar nossa analogia de jogos de linguagem de palavras reais com o conceito de probabilidade e a pontuação de probabilidade, que também são muito importantes para entender os modelos de IA e entender o conceito completo de engenharia rápida Porque eu só quero que você saia desta aula para terminar este curso com a sensação de que agora você realmente entende a maneira como podemos nos comunicar com os modelos de IA e como eles respondem Você sempre pode pular essa parte da teoria, mas eu realmente espero que secretamente você também a ache super interessante, porque, bem, eu acho E se você não pular esse processo e entender esse processo, ficará muito mais confiante ao falar com seu amigo, CPT ou simplesmente com qualquer outro modelo de IA, qualquer outra ferramenta de IA Então, vamos voltar à minha analogia e aprimorar essa analogia do jogo de linguagem com o conceito de probabilidade em uma pontuação de probabilidade Imagine que você e seus amigos estão jogando um jogo de idiomas usando um tabuleiro mágico. Este jogo será um pouco parecido arquitetura do transformador usada nos modelos de IA E agora estamos adicionando a ideia de probabilidade e pontuação de probabilidade para que você possa imaginá-la e entendê-la melhor. Você faz a pergunta, mestre, comece escrevendo sua pergunta no quadro mágico. Cada um de seus amigos, os amigos que você já conhece, o transformador codificador, o transformador de atenção, o transformador de memória e o transformador decodificador tem uma caneta de cor Transformador codificador. Quando você escreve a pergunta, o transformador codificador a lê cuidadosamente e usa sua caneta para sublinhar as Ele atribui uma chamada de probabilidades a cada palavra mostrando a probabilidade de elas serem as partes principais da pergunta Esse amigo apenas escuta sua pergunta e a divide cuidadosamente em partes menores Por exemplo, se você perguntar como está o clima? Eles podem atribuir as maiores probabilidades ao significado relacionado ao clima e as menores probabilidades a outros Transformador de atenção, transformador de atenção. Esse corpo presta atenção às palavras importantes e descobre os relacionamentos. Ele atribui um curso de probabilidades ao quão conectadas as diferentes palavras Se sua pergunta contém palavras como hoje e chuva, o transformador de atenção pode dar um resumo de altas probabilidades à ideia de que você está perguntando sobre as chuvas de hoje transformador de memória, o transformador de memória, verifica seu livro mágico de nós, que contém conversas passadas Ele procura perguntas e respostas semelhantes para descobrir o que funcionou bem antes. Ele atribui um índice de probabilidade a diferentes opções de resposta com base em seu sucesso no passado Se uma pergunta semelhante foi feita antes e obteve uma boa resposta, o transformador de memória pode atribuir probabilidades maiores a essas respostas semelhantes, o transformador codificador É aqui que as pontuações de probabilidades realmente entram em jogo O transformador decodificador pega todas as informações dos outros transformadores, incluindo as pontuações de probabilidade, e cria Ele escolhe as palavras e ideias que têm a maior probabilidade de serem uma resposta correta e significativa O transformador Coder pega todas as informações destacadas e lembradas Ele usa sua caneta para desenhar uma resposta no quadro. A intensidade da cor representa a pontuação de probabilidade. Quanto mais escura a cor, a probabilidade de a resposta ser precisa e útil Enquanto todos vocês jogam esse jogo mágico de linguagem, as cores e a intensidade das marcas no quadro ajudam a entender quais partes da pergunta são mais importantes e quais respostas têm maior probabilidade de serem corretas. Assim como nos modelos de IA, as chamadas de probabilidade e probabilidades orientam o jogo tornando as respostas mais confiáveis e significativas Então, imagine que a resposta de cada transformador vem com uma pequena bandeira que mostra o quanto eles estão confiantes em sua resposta A resposta dos transformadores decodificadores é aquela com a maior bandeira, aquela que tem as maiores Portanto, esse game show de IA envolve seus amigos transformadores trabalhando juntos, considerando probabilidades e escolhendo a resposta mais provável e significativa para sua Assim como nos modelos reais de AII, usando a arquitetura do transformador, porque na arquitetura do transformador, a resposta final é baseada em uma combinação de entendimento, relacionamento entre nós, memória das conversas passadas e a probabilidade de respostas diferentes Então, como o GPT escolhe a melhor resposta entre tantas possibilidades realmente incontáveis Você já pode dizer. cada próximo token em potencial, a próxima parte da resposta recebe uma pontuação de probabilidades Aquele com a maior pontuação será o próximo token na sequência. Então, principais conclusões. Os modelos de IA preveem respostas com base nos padrões emprestados durante o treinamento de dados Modelos de IA como o CGPT entendem o contexto de nossa solicitação de perguntas com a ajuda da arquitetura de transformadores Os modelos de IA geram respostas prevendo o próximo token com base na maior pontuação de probabilidade E confie em mim, essa é uma parte muito importante da compreensão do mecanismo por trás dos modelos de IA. Isso nos ajudará a interagir com a IA de forma mais eficaz. Ao entender como a IA funciona, podemos melhorar nossa capacidade de criar solicitações que levem às respostas específicas que estamos procurando E no próximo capítulo, estamos prestes a revelar a receita ultrassecreta para preparar alguns bailes de formatura sérios da ASM. Então, vamos embora. 10. A anatomia de um pedido eficaz: Dominando a arte da grande contribuição, a anatomia de uma frente eficaz Trabalhar com IA como nosso ASN GPT é como ter uma conversa As perguntas que você faz podem na verdade, mudar significativamente as respostas que você recebe. Então, vamos explorar o que torna uma pergunta realmente boa. Estamos analisando três coisas principais. Sendo super claro, chamaremos isso de especificidade e clareza Saber o que está acontecendo em torno das informações contextuais e definir o tom, o estilo, a especificidade e a clareza corretos estilo, a especificidade e Fornecer instruções claras e precisas para o GPT é como entregar à IA um caminho bem marcado a Não consigo enfatizar isso o suficiente. Criar seus bailes de formatura é a chave para receber respostas detalhadas e de alta qualidade da IA Pense dessa forma. Imagine que você está guiando um amigo para encontrar um tesouro escondido em uma grande floresta Se você disser vá e encontre algo legal na floresta, eles podem se perder e não saber o que estão procurando. Eles podem perder o tesouro e voltar para casa sem nada. Mas se você disser, siga o rio até o grande carvalho, dê dez passos para a esquerda e olhe embaixo da grande rocha. Eles terão uma chance muito maior de encontrar o tesouro. Instruções específicas e instruções específicas funcionam da mesma forma com a IA Em vez de fazer perguntas muito gerais, pouco claras e difíceis de interpretar, como fale sobre cães e me dê dicas”, qual cachorro poderia ser o melhor para mim sem precisar da IA nenhum detalhe sobre Você poderia perguntar. Você pode explicar a diferença entre um retriever de laboratório e um pastor alemão e depois pedir que ele forneça informações sobre o tipo de cuidado que esses E quais são suas necessidades especiais e qual é a melhor escolha para uma casa pequena? Você precisa especificar suas necessidades. Dessa forma, você está dando ao GPT um caminho claro a seguir, assim como fornecer ao seu amigo um mapa detalhado do tesouro Isso ajuda a IA a entender exatamente o que você está procurando , resultando em respostas mais precisas e detalhadas. Outro exemplo simples para um mapa de guerra. Em vez de livros de formatura, tipo, você pode me dar algumas informações sobre Barcelona e perguntas mais específicas, como você pode fornecer alguns detalhes sobre a história das casas gratuitas de Gaudi em Barcelona, gerariam É como dar à IA um roteiro melhor para as respostas. Leve embora. Em vez de usar bailes de formatura abertos, precisamos torná-los específicos e claros Olha, qual é a diferença? Aqui estão os exemplos. O pergunta aberta. Conte-me uma história engraçada meu público possa gostar. Específico e claro. Você pode escrever uma curta história engraçada de cerca de 20 frases sobre a maneira como o homem tentou fazer seu amigo se apaixonar por ele. Fim aberto. Como está o clima? Específico e claro. Você pode fornecer as condições climáticas atuais em Paris, França? Então, por que perguntas abertas não são a melhor escolha. É sempre melhor entender as coisas como exemplos, certo? Imagine que você está pedindo a uma ferramenta de IA que escolha um filme para sua noite de cinema. Se você disser, escolha um filme para mim, a IA pode sugerir algo de uma comédia a um thriller É como uma roleta giratória. Você não tem certeza de onde ele será emprestado e se gostará do resultado Agora, pense em ser mais preciso e diga, por favor, recomende um filme animado e emocionante, adequado para reuniões familiares e noites de cinema em família Desta vez, a IA sabe que você está procurando algo que traga sorrisos à tese e considerará filmes como Procurando Nemo ou Toy Story, para que sua família possa ter uma ótima noite de cinema Sua solicitação específica dá à IA uma melhor compreensão de suas preferências, assim como dizer a um amigo que você está com vontade comer pizza com mais queijo e calabresa Então, quando você interage com a IA, é muito parecido. Se você perguntar, me fale sobre animais, você pode obter uma ampla gama de informações. No entanto, se você perguntar, explique as técnicas exclusivas de caça do chatak e como a fala os ajuda a libertá-los, você está direcionando a IA para uma resposta mais detalhada e focada Dessa forma, você aumenta as chances de obter as informações sobre as quais está realmente curioso. A principal conclusão, melhor solicitação, melhores resultados. Informações contextuais. Assim como nos baseamos no que sabemos e no que vivenciamos para nossas conversas com nossos amigos enriquecer nossas conversas com nossos amigos ou funcionários do IC, incluindo informações básicas e nossas instruções podem funcionar como um GPS para direcionar as respostas do GPT Imagine que você está tentando encontrar uma loja específica em um grande shopping. Se você disser, conte-me sobre a loja, você pode ouvir sobre qualquer loja no shopping. Mas se você disser, me diga a loja da Apple onde eles vendem os ícones mais novos em livros Mac. Você está apontando na direção certa. Oh, imagine que você está questionando um amigo sobre alguém famoso Se você perguntar, me fale sobre um ator chamado Emma, você pode obter detalhes sobre qualquer Emma no mundo do show business. Mas se você disser, conte-me sobre Emma Watson, você sabe, a atriz brilhante dos filmes de Harry Potter, você está contextualizando sua amiga, e ela provavelmente falará sobre a Emma certa Você ajusta na mesma página. Da mesma forma, o C GPT e outros modelos de IA não têm experiências pessoais de nenhum conhecimento, como os humanos Mas é claro que sou super inteligente e detecta padrões. Então, pense nisso como ensinar um papagaio de estimação a imitar suas palavras Quando você adiciona contexto aos seus profissionais, é como mostrar ao papagaio a frase exata que você quer que ele repita E ao fazer isso, você está ajudando o GPT a encontrar o padrão certo de seu treinamento e a gerar a maior resposta alimentar Então, ao adicionar contexto, você está basicamente ajudando a empresa a escolher o padrão mais relevante a ser seguido e aumentando suas chances obter uma resposta precisa e de alta qualidade. Olha, aqui está uma grande diferença. Aviso de voz. Qual é a situação em Palermo, Itália Contextual? Você pode fornecer as estatísticas e diretrizes mais recentes sobre calor e fogo branco em Palermo, Itália? Aviso da Vogue. Conte-me sobre Sun, contextual. Você pode explicar as propriedades físicas e as características orbitais de Saturno de Planta em nosso sistema solar Portanto, retire várias instruções com instruções claras e detalhadas e Sem isso, você pode acabar com longas respostas da moda que vagam por todo 11. Como definir o tom e o estilo de escrita: Definindo o tom e o estilo de escrita. Os modelos GPT podem ser extremamente bons em captar o tom e o estilo do seu prompt Portanto, se você for sério em sua pergunta e em sua solicitação, provavelmente receberá uma resposta séria. Mas se seu estilo é mais casual, ou humorístico, eu também posso combinar com isso. O modelo GPT é como um estilo camaleão. Ele se adapta aos tons que você disse na sua frente. Imagine que seja uma conversa com um amigo. Se você estiver falando sério, eles responderão da mesma maneira. Mas se você está sendo descontraído ou engraçado, eles também vão espelhar essa mentira. Oh, pense nisso como se vestir para uma ocasião. Quando você está indo para um evento de dezenas, você veste um terno formal ou um lindo vestido Mas para um encontro casual, você veste sua calça jeans favorita e uma camiseta branca, certo você veste sua calça jeans favorita e uma camiseta branca, Da mesma forma, se você perguntar: Você pode explicar o processo de fotossíntese De forma formal, você receberá uma resposta detalhada e séria escrita no mesmo estilo de redação séria. Mas se você perguntar, explique aquela coisa mágica das plantas para mim com um toque divertido A resposta da IA corresponderá ao seu tom. Por exemplo, considere perguntar sobre super-heróis. Se você perguntar, forneça uma sinopse das origens do Batman, provavelmente receberá uma Vamos verificar isso em um minuto. Por outro lado, se você perguntar, ei, derrame as caixas no início do Batman Superhero com um piscar Você receberá uma resposta tão divertida quanto casual. Ambas as perguntas pedem informações semelhantes, mas o estilo de resposta provavelmente será bem diferente. Então, vamos ver isso na prática e analisar a diferença. Como você pode ver, essa resposta é muito séria. É muito formal. É como uma postagem na web de filmes ou qualquer outra plataforma relacionada a filmes onde não há piadas Apenas verificamos os dados da série, as informações da série sobre nosso super-herói, e vamos verificar o que obteremos com a segunda solicitação Então, ele desvendou o início dos super-heróis do Batman. E, como você pode ver, o GPT reflete a forma como pedimos ajuda, porque o estilo também não é tão engraçado Precisamos especificar nossas necessidades se quisermos adivinhar uma resposta muito engraçada, mas muito menos formal Seu estilo prepara o cenário para o desempenho da IA ao alinhar seu tom com seu prompt Você é como um maestro guiando uma peça musical e a IA harmoniza sua resposta Eu preparei alguns exemplos para destacar como o tom e o estilo do prompt podem moldar a resposta da IA. Olha. A solicitação formal. Explique gentilmente os princípios fundamentais do mecanismo quântico, focando particularmente no princípio da incerteza de Hasenberg Aqui está a resposta que recebemos. Agora, vamos dar uma olhada no aviso informal. Ei, você poderia fazer o mecanismo quântico fazer sentido? Estou realmente intrigado com esse acordo de incerteza de Hesenberg. No final das contas, a mecânica quântica é um ramo da física louco, mas comprovado Sim. Sim, parece bom. Ok. Agora vamos dar uma olhada na frente profissional. Ofereça uma visão geral abrangente das mudanças na política fiscal da União Europeia e seu impacto potencial nas pequenas empresas Como você pode ver, a maneira como você formula sua pergunta prepara o terreno para a resposta da IA de uma forma real. Assim como você aborda um amigo de forma diferente, dependendo se você está tendo um bate-papo formal ou casual, a IA adapta sua resposta para combinar com o estilo que você definiu É muito importante se lembrar disso ao receber sua solicitação. Porque, dependendo do tom que você escolher para sua exposição rápida, formal, informal, profissional, casual, acadêmica, conversacional, persuasiva, narrativa, descritiva, técnica, entusiasmada, sincera, bem-humorada, sarcástica , espirituosa, amigável, apaixonada, diplomática, assertiva, coloquial e leiga, você obterá uma resposta um pouco diferente da IA. Então, principais conclusões. Os prompts básicos fornecerão apenas respostas genéricas, e é por isso que devemos atualizar nossos prompts Preocupe-se em fornecer adereços específicos e claros com contexto. Além disso, nossa escolha de palavras e o tom de nossas instruções são muito importantes Ao selecionar cuidadosamente a forma como você se expressa, ao criar bailes de formatura, você pode orientar o GPT ou outros modelos de IA para gerar respostas alinhadas ao contexto, ao público e ao público Se você está buscando uma interação profissional, acadêmica, técnica ou descontraída, sua escolha de tom e estilo é importante elaboração rápida e bem-sucedida exige especificidade, contexto adequado, tom apropriado e, às vezes, um toque inteligente E falaremos sobre isso em um dos próximos capítulos, junto com exemplos e considerações ainda mais práticas Então fique comigo e vamos embora. 12. Técnicas de alerta: técnica de interpretação de papéis: Técnicas de estimulação. A inspeção rápida da engenharia envolve várias técnicas para otimizar a saída que obteremos do GPT Agora estamos prestes a mergulhar grandes ideias gratuitas no mundo da criação de bailes de formatura Técnicas de solicitação gratuitas. E primeiro, vamos nos concentrar na técnica de RPG e no aprendizado de algumas cenas. podem parecer magia negra primeira vista, podem parecer magia negra, mas não se preocupe. Faremos com que seja simples e fácil para todos. E você ficará surpreso com a forma como essas técnicas podem alterar a qualidade e a precisão dos resultados que obtemos. Na verdade, aqui está a parte mais divertida criar instruções para obter respostas incríveis e usar técnicas diferentes para obter resultados diferentes Então, imagine a engenharia rápida como uma aventura de aprendizado. Você também aprenderá praticando toda vez que conversar com o GPT Sempre que você conversa, é como adquirir sabedoria ou criar uma mensagem ainda melhor porque obtém novas observações, e tudo vem da prática. Pense nisso como uma atualização de sua estratégia de conversação de IA. É como ganhar pontos de experiência em um videogame de bate-papo, e agora vamos discutir as técnicas para acelerar o processo. Técnica de RPG. Esse é realmente empolgante. A técnica de RPG é extremamente poderosa e muito útil em quase todas as situações em quase todos os casos. Existe uma abordagem interessante que envolve tratar o modelo de IA como um personagem em sua armadilha, que integra de forma muito eficaz aspectos de especificidade, contexto Digamos que nosso prompt soe assim. Você é o chefe de cozinha ensinando um cozinheiro novato a criar uma refeição Gurman Essa técnica de dramatização cria um contexto personalizado, chef experiente apresenta um iniciante e estabelece um tom adequado, Então, por meio dessa estratégia, você está direcionando a IA para o caminho específico, resultando em respostas focadas no alvo certo. Agora, vamos observar como a IA lidará com diferentes funções quando pedirmos que ela atue, e aqui estão os resultados. Como você pode ver, temos muitas estratégias para lidar com o estresse. E acho que podemos realmente obtê-los de um psicólogo profissional Imagine seus especialistas em tecnologia simplificando o conceito de cadeia de blocos para um público não técnico, enfatizando seus recursos de segurança e aplicações do mundo real Seu chef assistente, explicando a técnica de assar o cheesecake perfeito para um cozinheiro, é muito semelhante ao nosso Fazer o cheesecake perfeito é uma e eu estou aqui para OK. Aí vem a orientação. Você é um comediante de stand up interpretando uma rotina de Hilary sobre as peculiaridades da tecnologia do humor, misturando humor observacional com anedotas misturando humor observacional com anedotas Nossa, é muito engraçado. É como um assado para uma palavra modal. Aja como um pai atencioso, aconselhando seu filho sobre como tomar decisões responsáveis no corpo, discutindo a pressão dos colegas e os valores pessoais Imagine vocês, cientistas espaciais, informando os astronautas sobre os preparativos necessários antes do lançamento Você é um detetive no romance policial, forneça uma teoria sobre o misterioso incidente ocorrido no aeroporto Atue como professor de biologia do ensino médio explicando o processo de fitossíntese para seus alunos, usando diagramas e exemplos relacionáveis Finja que você é um preparador físico, dando uma palestra animadora com um cliente que se sente desmotivado com seu progresso Atue como guia turístico explicando o significado histórico de uma aula romana para um grupo de turistas Então, como você pode ver, a IA realmente funciona bem nessas tarefas. Quando você pede que ele finja que é um guia de viagem descrevendo uma nova cidade, você basicamente o transforma em seu guia turístico criativo Já vi muitos blogueiros e influenciadores criando seus livros eletrônicos e guias com a ajuda da IA Portanto, também tem um enorme potencial para negócios de IA baseados em produtos, embora, como sempre, eu não recomende confiar apenas na IA Eu recomendo usá-lo como seu parceiro de escrita, o corpo inicial do seu cérebro Mas eu não recomendaria copiar e colar o conteúdo de IA em e-books ou outros produtos digitais Então, se você quiser fazer isso, edite a saída, Contação de histórias em áudio Você sabe, essa é a minha abordagem. Por que a técnica de RPG lhe dará melhores resultados do que os bailes de formatura regulares Pela minha experiência, essa técnica ajuda você a obter os melhores resultados do GPT Ao atribuí-lo em uma função, você obtém respostas muito mais apropriadas às suas solicitações. Ao fazer o CPT, uma pergunta sempre resultará em algum tipo de resposta, mas sua relevância, tom e nível de detalhes podem não ser adequados às suas necessidades ou aos seus requisitos Isso pode ser facilmente alterado ao enquadrar sua pergunta em uma função Assim, atribuir uma função ao Chachi Pit realmente muda a saída Como sempre, vamos ver na prática. Vamos fazer essa pergunta a Chachi PT. Você pode explicar como a lua funciona? Ok, e aqui está o resultado que obtivemos, como você pode ver. O resultado é bastante formal, é muito sério. Fizemos isso sem atribuir uma função. E a resposta entra em alguns detalhes sobre interação gravitacional, órbita e rotação e efeito do título Mas e se seu público fosse uma turma de crianças de seis anos? Portanto, é aqui que atribuir uma função também pode definitivamente ajudar a ajustar o resultado Então, vamos fazer isso mais uma vez e, desta vez, atribuir a função GPT Por exemplo, o papel do professor. Então, o prompt será esse. Atue como professor de escola primária, você está ensinando uma turma de crianças de seis anos. Você pode explicar como a lua funciona? Como você pode ver, atribuir essa função realmente mudou a saída Agora está muito melhor e você pode usá-lo imediatamente. Uma técnica de dramatização faz com que a IA finja ser uma determinada pessoa ou se comporte de uma determinada maneira e modifica o tom, o estilo e a morte das informações apresentadas com base na função atribuída Quando se trata da morte da informação, vamos exemplificá-la pedindo ao DPT que escreva uma avaliação sobre um café para nós A diferença será enorme. Espere por isso. Então, a primeira impressão é essa. Portanto, o resultado parece amigável e eu gosto muito, mas o que podemos fazer para levá-lo a outro nível e adicionar mais detalhes, pois não queremos que nossa análise pareça tão genérica. Sim, atribuiremos um papel, e desta vez será o papel de crítico e blogueiro de cafeterias Então, o prompt será esse. Você é um crítico profissional de café e blogueiro. Escreva um comentário sobre aqui você inserir a cafeteria de sua escolha. Eu escolhi o do meu bairro, que eu realmente amo. E como você pode ver, essa análise está muito mais avançada. A IA adicionou detalhes e também parece muito mais sério. Agora, vamos ver o que acontecerá se pedirmos que você atue como crítico profissional de café e blogueiro escrevendo um artigo para a Vogue Então, nosso aviso será esse. Você é crítico de café e blogueiro escrevendo para a Vogue Ao lado, uma análise emocionante de nossa cafeteria. OK. OK. Agora, a análise parece muito intrigante, e eu não sei sobre você, mas, para mim, parece muito mais tocante e interessante do que as duas Então, principais conclusões. Use técnicas de dramatização para obter resultados mais personalizados, estilizar o texto e melhorar sua precisão. A precisão do resultado pode ser significativamente melhorada com a técnica de solicitação de papéis técnica de RPG torna os resultados muito mais adequados para um contexto específico e para o público-alvo. 13. O que são prompt de zero e solicitação de poucos tiros: O que são solicitação de zero disparo e solicitação de poucos disparos? Agora, você aprenderá 01 e algumas instruções de tiro. Se você conversar com um entusiasta da IA, muitas vezes ouvirá os termos zero e solicitação de poucos tiros Ou talvez você já tenha ouvido isso. Para entender essas técnicas, precisaremos voltar à forma como um modo de linguagem grande gera uma saída. Em um momento, você aprenderá. O que é zero tiro e poucos tiros? Como fazer experiências com eles usando o GPT. Técnica de tiro zero. Agora aprenderemos a solicitação de 01 e poucos disparos, mas vamos começar com a técnica de tiro zero , pois é a mais básica Oficialmente, a solicitação zero shot permite que um modelo faça previsões sobre dados não vistos anteriormente sem a necessidade de nenhum Mas vamos facilitar as coisas. Vamos fazer com que pareça menos complicado. Usar a solicitação zero shot significa dar ao modelo uma tarefa simples Basta mostrar um aviso sem nenhum exemplo e pedir ao GPT ou a qualquer outra ferramenta poderosa de IA que encontre uma resposta para você E isso é importante. Todas as instruções e cenários de RPG que você viu nas lições anteriores são exemplos de instruções zero. Funciona assim. Apenas atribuímos ao modelo de linguagem grande uma tarefa para ser concluída sem nenhuma instrução, e o modelo então adivinhará o que queremos com base em seu próprio treinamento e na forma como interpreta nossa solicitação Vamos ver como a solicitação zero shot funciona com o exemplo. Então, aqui está meu prompt de Zero shot. Escreva-me uma descrição com adjetivos e substantivos de uma rainha ninja caminhando na paisagem de inverno da França Um tiro zero não funciona da maneira que gostaríamos e o resultado não corresponde às nossas expectativas É uma ideia inteligente fornecer demonstrações ou exemplos na solicitação, o que leva à solicitação de uma foto Em um segundo momento, discutiremos a maneira como precisamos modificar a solicitação para transformar nossa solicitação de tiro zero em uma técnica de solicitação de tiro único prompt único é usado para gerar uma resposta mais precisa com dados adicionais na entrada. Em nosso prompt. Esses dados adicionais podem ser um único exemplo ou um modelo. O que é importante, um exemplo. É por isso que é chamado de one shot. Fornecemos apenas um exemplo ou apenas um modelo. Então você já tem uma ideia do que podemos fazer? O que podemos acrescentar à nossa solicitação anterior para transformar a solicitação da lição anterior em uma técnica de solicitação Para lembrá-lo, nosso aviso de tiro zero era esse. Escreva-me uma descrição com adjetivos e substantivos da rainha Ija que vive na paisagem de inverno de Frince Sim. Vou digitar um exemplo da estrutura de saída que gostaria de recuperar do C GPT A IA então interpretará o que eu quero com base nesse exemplo e é um exemplo de treinamento. Para usar essa técnica curta, nosso prompt terá a seguinte aparência. Escreva-me uma descrição com adjetivos e substantivos de uma rainha Ida que vive na paisagem de inverno de amigos Aqui temos o exemplo de que queremos que o Cage Pt leia, interprete e depois o queremos Só queremos que o Chagp seja treinado neste exemplo para nos fornecer uma saída muito semelhante neste modelo Então, aqui está nosso exemplo. Aparência, loira comprida, olhos azuis e figura contadora. Seu colchão é adornado com delicados motivos de floco de neve, a descrição do personagem, a descrição das superpotências, a descrição das fraquezas . Então, queremos usar esse modelo. Aqui está nosso resultado. Como você pode ver, eu uso a estrutura, eu dei, e agora o resultado é muito mais estruturado e eu tenho exatamente o que eu quero. solicitação instantânea é a melhor maneira de mostrar ao GPT a direção em que queremos que ele vá Agora eu tenho um resultado muito melhor e muito mais detalhado. Aqui está nossa principal lição. Uma vez, mostramos ao modelo apenas um exemplo completo para orientá-lo a treiná-lo em nosso exemplo ou em um modelo Algumas técnicas de empréstimo curto. A próxima técnica de solicitação é chamada solicitação de alguns disparos e também é conhecida como aprendizado contextual É muito simples. É tão simples quanto incorporar vários exemplos em sua solicitação para fornecer à ferramenta de IA uma imagem muito clara, ainda mais clara do que com uma única foto Do que você deseja receber dele. Então, para simplificar, solicitação de visualização de fotos é uma técnica em que digitamos alguns exemplos, normalmente de 2 a 5 exemplos, para que possamos obter melhores resultados com mais rapidez e adaptar melhor o GPT aos resultados que queremos Porque quando adicionamos um exemplo à nossa solicitação, o modelo entenderá muito melhor nossos requisitos, o que queremos, o que precisamos. Por exemplo, se dissermos que preferimos a descrição em formato de cédula, vou espelhar nosso modelo E isso é interessante. Quando adicionamos alguns exemplos, as chances de conseguir exatamente o que queremos são ainda maiores. Então, veja como esse método funciona com este exemplo. Aqui está o início do prompt. Classifique o sentimento das seguintes frases como positivas ou negativas Primeiro exemplo, frase, eu amo esse café. Sentimento positivo. Segundo exemplo de frase. O sorvete que adicionei era um sentimento terrível, negativo. Terceiro exemplo, frase. Os feijões gelados estavam extremamente saborosos, com um sentimento positivo. Por exemplo, frase, tive uma experiência terrível com um barman lá Sentimento negativo. Em seguida, damos ao CagPT a frase que queríamos classificar com base na fórmula anterior que Aqui está a frase para classificar. As apresentações do Panama Beans foram incrivelmente chatas. E, claro, o Chat PT acertou porque sabia a forma como queríamos classificar a frase e já conhecia as regras dessa classificação Neste exemplo, a receita do prompt de poucas fotos fornece ao modelo de IA uma tarefa clara. É uma análise de sentimentos e essas instruções adicionais incluem os padrões exatos do resultado desejado, saída desejada do GPT Ao usar essas poucas técnicas curtas neste baile de formatura, o modelo de IA é orientado a gerar uma classificação mais precisa para a frase que queríamos classificar para essa É como se estivéssemos ensinando ao modelo o que exatamente queremos e mostrássemos padrões que são importantes para nós, os padrões que ele precisará usar ao nos fornecer o resultado. Em breve, discutiremos diferentes situações em que o uso dessa técnica pode ser extremamente útil e mostrarei usos ainda mais práticos para sua vida cotidiana, seja pessoal ou talvez em seu trabalho diário. Principais conclusões: por enquanto, técnica de solicitação de algumas fotos também é conhecida como Isso envolve dar a um modelo alguns exemplos de modelos que mostram como realizar a tarefa Qual é a diferença entre zero tiro, um tiro e alguns disparos Você já sabe, mas quero resumir o que acabamos de aprender para garantir que fique na sua mente por mais tempo, e você saiba exatamente qual é a diferença Vamos. O Zero Shot Prompting é onde a IA realiza a tarefa que queríamos realizar sem nenhum treinamento adicional sem fornecer exemplos ou modelos, sem mais nem menos Pronto. Traduza o seguinte texto em inglês para japonês, nosso texto. Por que o verão pode durar o ano todo? Aqui está a saída do Cha GPT. A tarefa era muito simples, então não precisávamos adicionar nenhum exemplo ou modelo para orientar o jPTY sobre como realizar a tarefa que queríamos que ele fizesse Usamos a técnica de solicitação de zero disparo porque o modelo não precisava de nenhum exemplo para realizar uma tarefa tão fácil Eu posso entender e executar tarefas como essas sem ter exemplos explícitos dos métodos, padrões, formatos ou modelos desejados padrões, formatos ou modelos É uma tarefa muito simples e não sentimos a necessidade de adicionar mais detalhes, exemplos ou modelos. E para que mais podemos usar a técnica de solicitação de tiro zero Na verdade, muitas coisas. Coisas fáceis em que os exemplos ou modelos simplesmente não são necessários. E aqui está outro exemplo em que a solicitação zero shot é a melhor ideia O aviso. Resuma a ideia principal No parágrafo seguinte, aqui damos ao CGPT o texto que queríamos ler e obtemos a saída Não tínhamos nenhum modelo desejado ou requisitos especiais. Queríamos dar CGPT. Nesses exemplos, nosso modelo recebe instruções claras, tarefas muito simples e claras, sem exemplos ou demonstrações. As tarefas foram tão fáceis que o modelo pode entendê-las. E gere resultados apropriados que provavelmente atenderão às nossas necessidades No entanto, como você já sabe, solicitação zero shot nem sempre fornece as saídas precisas ou desejadas Então, a solicitação imediata será uma abordagem muito mais eficaz, especialmente para tarefas mais complicadas, pois ao fornecer demonstrações e exemplos ao modelo, ele pode realmente entender melhor o que você deseja e, em seguida, executar a tarefa com mais precisão dessa forma Portanto, quando se trata do exemplo anterior com resumo, tudo depende de você, e isso depende de alguns fatores, principalmente se você tem necessidades específicas ou não, e você pode escolher entre a técnica de solicitação zero, única ou solicitação de algumas fotos Depende sempre de você. Em protip, tente comparar os resultados você mesmo e veja a diferença por si mesmo, porque isso é muito interessante E acho que é um experimento muito interessante observar a forma como a saída está mudando com base na forma como alteramos o prompt Então faça isso. Quando se trata de resumo de texto, na verdade, a solicitação de fusot também pode ser Nesse caso, como esse método pode melhorar seu resumo de texto fornecendo exemplos ou conteúdo bem resumido, o resumo que você realmente gostou Isso ajudará a IA a gerar resumos mais informativos que serão muito semelhantes aos seus exemplos Portanto, uma solicitação única envolve um único exemplo ou um único modelo Isso significa que quando você adiciona um exemplo ou um modelo ao seu prompt, a única técnica abreviada e usa a solicitação de uma única vez quando quiser alcançar o modelo, coloque o CharGp t na direção certa sem sobrecarregá-lo com O aviso. Traduza as seguintes frases em inglês para francês, italiano e japonês. Aqui está um exemplo e aqui fornecemos o modelo, a formatação que queremos obter. Aqui está o exemplo. Eu quero ser cappuccinos, e aqui está o exemplo de que o francês é italiano é o segundo idioma e o japonês é o terceiro idioma. E sabendo como queremos que o formato fique, agora traduza: Não adicione açúcar dentro, por favor. E aqui está o resultado que obtivemos. Como você pode ver, a formatação é a mesma. Como você pode ver nesta saída, GPT observa o modelo, o padrão que fornecemos, e o resultado já tem esse padrão correto, o padrão que queremos Dessa forma, podemos economizar tempo e estruturar o resultado da maneira que você precisa. Você não precisa fazer isso manualmente mais tarde. Com apenas um exemplo, posso entender a essência da tarefa de nosso prompt e, em seguida, gerar a resposta desejada E isso é incrivelmente poderoso porque permite que você ajuste facilmente o comportamento do modelo sem, você sabe, treinamento extensivo. Apenas um exemplo, apenas um exemplo com o padrão, por exemplo, ou com o modelo. Então, quando usar a técnica de solicitação de um único tiro. Em tarefas simples e descomplicadas, para tarefas relativamente simples, uma solicitação única pode ser suficiente para orientar o modelo de IA de Tarefas familiares para o modelo. Se você já sabe que a tarefa está dentro do escopo do nosso modelo de IA, sobrecarregue os dados e demonstrou sucesso com tarefas muito semelhantes Uma solicitação única pode fornecer o contexto adequado para gerar as respostas de alta qualidade que você deseja Então, algumas sugestões de fotos significam usar alguns exemplos, por exemplo, dois, três, quatro ou talvez até cinco exemplos Few shot prompting é uma estratégia realmente eficaz que pode orientar a IA a gerar respostas de alta qualidade , alta precisão e bem estruturadas, estruturadas da maneira que você deseja Será benéfico lidar com tarefas mais complexas, nas quais fornecer uma variedade de exemplos ajuda o modelo a entender melhor o resultado desejado. Esses exemplos, também chamados de demonstrações, se você quiser conhecer o termo oficial, permitem que o modelo identifique e generalize o padrão a partir de alguns exemplos de algumas instâncias que fornecemos Simples assim, olha. Pergunte, forneça um tópico e você responderá com uma lista de marcadores, como nesses exemplos. Tópico. Aqui, colocamos nossos exemplos que têm uma estrutura muito bem visível e queremos que o GPT seja treinado nesses exemplos Aqui está o resultado que obteremos mais tarde, quando o GPT já analisou os exemplos que fornecemos e os digitamos Neste exemplo, você pode ver que o modelo de alguma forma aprende a realizar a tarefa fornecendo esses três exemplos. Ao selecionar cuidadosamente esses exemplos detalhados, podemos direcionar o modelo na Assim, não precisaremos modificar a saída, já gerar a saída ou modificá-la, pois podemos ter um resultado incrível desde o início, fornecendo esses exemplos. Então, aqui está a principal lição. Use alguns proms fotográficos quando um único exemplo pode não ser suficiente para guiar o modelo ou quando você quiser demonstrar um padrão ou tendência em alguns E aqui eu preparei uma pequena comparação. Você pode fazer uma captura de tela, para que sempre lembremos qual é a diferença entre essas técnicas de solicitação Assim, você se lembrará das maiores vantagens dessas técnicas de solicitação, mas não esquecerá quando alguém lhe perguntar Qual é a técnica de solicitação de alguns tiros? Você saberá como responder. E acho que esse conhecimento não é bom apenas em teoria. É um conhecimento muito prático. Mesmo que você esqueça que é chamada de técnica de solicitação de algumas fotos , você precisa se lembrar de como fornecer alguns exemplos para mostrar ao TGPT o que você quer dele Esse é o maior poder que você pode ter. Dessa forma, você pode nivelar a saída e obter os resultados desejados com muito mais rapidez. Então, eu simplesmente não consigo enfatizar isso o suficiente. É tão poderoso. Vamos resumir quando a solicitação de fuot pode ser extremamente Primeiro, tarefas complexas para tarefas e solicitações que exigem uma compreensão mais profunda dos padrões, ou quando você está lidando com tópicos menos comuns, algumas instruções rápidas ajudarão o modelo, fornecendo alguns exemplos para aprender a estrutura e o contexto com muito mais eficiência Então, é muito útil para tarefas menos familiares do modelo. A tarefa não está bem abordada nos dados de sobrecarga do modelo ou o modelo se esforça para gerar respostas precisas. Com apenas um exemplo, você verá que realmente verá que algumas instruções melhorarão a compreensão da IA sobre a tarefa e você obterá resultados muito melhores Necessidades de maior ocorrência. Quando você precisa maior precisão ou respostas mais contextualmente relevantes fornecer dois ou talvez até cinco exemplos melhorará desempenho do modelo, enfatizando o padrão e o tom, o estilo de escrita ou o contexto necessários Você quer alguns exemplos da vida real para ver tudo isso na prática? Claro. Aqui vamos nós. Portanto, poucas instruções de tiro podem ser sua virada de jogo nesses casos para esses propósitos Escrita criativa e geração de conteúdo, porque podemos aplicar o fico prompting às tarefas de redação criativa e geração de conteúdo como gerar histórias, gerar artigos, ensaios, textos de marketing, fornecendo exemplos do estilo, tom e estrutura de escrita desejados , tom e Em seguida, geração de conteúdo baseada em modelos, ao gerar conteúdo com base em modelos específicos, como contratos, relatórios comerciais, documentos legais. Poucos avisos fotográficos podem ajudar a garantir que o modelo gere um texto que esteja em conformidade com esse formato, estrutura e linguagem exigidos , estrutura e Fornecer exemplos de documentos formatados adequadamente ajudará o modelo a gerar conteúdo que atenda essas normas estabelecidas do domínio específico quando necessário Aqui temos os detalhes da formatação, precisamos do GPT para aprender com os exemplos . Degeneração do código Você pode usar o prompt fu shot para aprimorar as tarefas de geração de código fornecendo demonstração e bons exemplos da saída desejada para uma determinada entrada Sim, isso ajudará o modelo a gerar código mais preciso e eficiente com base no contexto que você forneceu. Em seguida, podemos usar esse método para extração e formatação de dados Você já sabe disso. Em tarefas em que as informações devem ser extraídas texto não estruturado e apresentadas em um formato estruturado Por exemplo, em um formato de tabelas, listas ou pares de valores-chave. Você pode usar a solicitação do fusível para orientar o modelo na geração da saída desejada Nesses exemplos, a saída formatada ajudará o modelo a entender a estrutura Ele deve ser aplicado ao resultado ao extrair e organizar as informações relevantes do texto E, como você pode ver, algumas dicas realmente mudam o jogo. Fato engraçado. Muitas pessoas com quem converso não esperavam que modelos como o Tajipi pudessem oferecer resultados fantásticos de alta qualidade com essa técnica Então, estou muito curioso sobre suas opiniões. O que você acha dessas técnicas de estimulação? Qual deles você já sabe que usará com mais frequência. Avise-me na seção comum da seção de discussão. 14. Técnica de Cadeia de Prompting: Técnica de estimulação da cadeia de classes. Aqui vamos com a última técnica de hoje. Isso é útil? Sim, é, especialmente para tarefas mais complicadas. É muito bom saber disso. Esse método incentiva a IA a raciocinar sobre problemas complexos ou tarefas mais complicadas, solicitando que ela liste as etapas necessárias para chegar à resposta É muito poderoso. Por exemplo, em vez de pedir diretamente à IA que escreva uma postagem em bloco sobre um tópico específico, você pode primeiro solicitar um resumo ou uma lista com marcadores dos pontos-chave para incluir na Depois que a IA fornecer a lista, você poderá pedir que ela escreva a introdução seguindo a estrutura fornecida. Esse fluxo de trabalho lógico passo ajudará a gerar resultados mais coerentes e bem organizados, e você ficará surpreso com os resultados e você ficará surpreso com Isso é chamado de técnica de estimulação da cadeia de pensamento. E essa técnica de solicitação, quando usada no contexto de redação de proms para modelos de linguagem como o GPT, tem como objetivo aumentar gradualmente a complexidade ou a especificidade das solicitações para orientar Ok, ok, deixe-me explicar essa técnica de uma maneira mais fácil de entender. Pense na técnica da cadeia de pensamento como construir com blocos de Lego. Quando você começa a construir algo com ego, você não pula imediatamente para a estrutura mais complicada. Você começa conectando alguns blocos básicos e depois adiciona mais e mais blocos para criar um modelo completo. Da mesma forma, quando você deseja obter uma resposta detalhada ou muito específica modelo de linguagem como CG PT, você não começa com uma pergunta complexa imediatamente. É disso que trata esse método de solicitação. Em vez disso, você pode criar sua pergunta passo a passo, adicionando mais detalhes e mais contexto a cada etapa. Confie em mim, isso ajuda o modelo de linguagem seguir sua linha de pensamento e fornecer a resposta, a saída que você está procurando. Em essência, a técnica de estimulação da cadeia de pensamento é como construir uma escada de informações que guia o modelo de linguagem em direção a um tipo específico de resposta, assim como você constrói um modelo jurídico passo a passo E o método de solicitação em cadeia de luta é um estilo de solicitação f shot em que o prompt contém uma série de etapas intermediárias de raciocínio Mas eu sei, eu tenho que te mostrar como essa técnica se parece colocada em prática. Em essência, a cadeia de estímulos lutados tem tudo a ver com guiar a ferramenta I, um grande modelo de linguagem para pensar passo a passo Veja, aqui está um exemplo desse método para resolver problemas matemáticos. Você vê como estamos orientando a IA passo a passo para obter a resposta, a resposta final, mas sem perder o controle das etapas que a IA precisava seguir Aqui está um fato interessante. Veja como eles descrevem essa cadeia de técnicas de provocação de inundações na Cornell University Achei que seria interessante para você, então decidi adicioná-lo aqui. Sempre gosto de explicar tudo no meu próprio idioma com minhas próprias palavras, mas também adoro descobrir como pessoas muito, muito sábias colocam isso em palavras, por exemplo, de Cornel Aqui está a maneira como eles fizeram isso. Aqui está a diferença exata entre solicitação padrão e uma pequena solicitação de desrespeito Como você pode ver em muitos casos, por exemplo, ao resolver problemas matemáticos, podemos obter o resultado correto e preciso apenas usando a solicitação de pensamento em cadeia Porque olha, W com a solicitação padrão, obteremos a resposta errada porque o TGPT simplesmente não divide essa ação em algumas etapas, algumas etapas necessárias para fornecer a resposta correta, e é por isso que a resposta da técnica de solicitação de pensamento em cadeia é boa Agora vamos testá-lo com meus exemplos. Preciso dizer que também podemos usar o método da cadeia de pensamento para dois textos casuais, fornecendo essas instruções passo a passo. Por exemplo, é assim que você pode pedir ao TGPT uma recomendação de filme Esse é um exemplo muito engraçado, mas sim. Dessa forma, você garantirá que o modelo conheça seu gosto, suas preferências e que todo o processo seja processado com muito cuidado. Agora, outro exemplo. O prompt padrão sem uma técnica de alerta de cadeia de inundação soará assim Imagine que você está planejando uma viagem com suas irmãs. Você deseja calcular o custo total do combustível para a viagem. A distância entre o ponto de partida e destino é de 100 milhas e eficiência média de combustível do seu carro é de 50 milhas por galão O preço atual do combustível é de 450 por galão. Calcule o custo total estimado do combustível para a viagem. Esse seria o prompt padrão. É assim que vai soar. Aqui está o mesmo aviso, mas com uma técnica de estimulação da cadeia de pensamento Imagine que você está jogando uma viagem normal com seu sistema, você quer calcular os códigos totais do combustível para a viagem. A primeira parte é a mesma. Mas então me dê uma resposta seguindo esse padrão. Primeiro passo. Para calcular os códigos totais de combustível, precisamos determinar o número total de galões de combustível necessários para a viagem Primeiro, vamos calcular quantos galões de combustível são necessários para cobrir toda a distância Dividimos a distância total de milhas pela eficiência média de combustível dos carros de milhas por galão, segunda etapa Como não podemos ter uma fração de galão, precisamos arredondar para o número inteiro mais próximo Portanto, o carro exigirá aproximadamente galões de combustível para toda a viagem, terceira etapa Em seguida, multiplicamos o número total de galões pelo preço por galão para encontrar o custo total do combustível Portanto, o custo total estimado do combustível para a viagem rodoviária é. Acho que esse é um exemplo muito bom técnica de um tiro misturada com o pensamento de chainel Este é um exemplo muito bom de como orientar o ArgPT e um exemplo muito bom de usar o pensamento chanel para, por exemplo, problemas matemáticos ou problemas realmente casuais, quando você quer, por exemplo, saber a boa resposta e garantir que o GPT entenda as etapas necessárias para fornecer Então, como você pode ver, a estimulação mental em cadeia é uma técnica que envolve dividir tarefas complexas em uma série de E, em vez de depender de uma única saída, o modo é guiado por uma sequência de solicitações que se refinam e se baseiam Ao fazer isso, o modelo pode entender melhor sua intenção e produzir resultados mais precisos e contextualmente relevantes Em contraste com o prompt simples, um prompt de cadeia de pensamento instrui o modelo a dividir problemas complexos em etapas menores para produzir raciocínio junto com a solução final Dessa forma, isso é ótimo. Nós podemos acompanhar. E veja se a resposta está correta. Além disso, podemos entender melhor como IA calcula ou entende as coisas, e podemos facilmente dizer se a resposta está certa ou errada porque entendemos as etapas A cadeia de pensamento explica os problemas e fornece respostas mais interpretáveis Aqui estão nossas principais conclusões deste capítulo sobre a técnica da cadeia de pensamento técnica de estimulação da cadeia de pensamento consiste guiar o modelo a pensar passo a passo Ele simplesmente resolve os problemas. Nessa técnica, você ajuda a obter respostas mais interpretáveis porque guiar o modelo por meio de uma sequência de proms, você apenas aumenta as chances de obter respostas precisas e relevantes 15. Como você pode sempre obter os melhores resultados?: Como sempre. Sempre obtenha os melhores resultados. Sim. Isso é o mais importante porque , não importa se você usa a técnica de solicitação de tiro zero, um tiro, alguns tiros ou talvez uma cadeia de pensamento, há algumas coisas que você precisa lembrar para obter respostas da IA com a melhor qualidade , como sempre Vamos discutir os principais para aumentar o nível todas as suas solicitações e obter os melhores resultados Defina suas necessidades. Sim, se você quiser que o TPT ou qualquer outro modelo produza alguma redação criativa , obterá resultados muito mais impressionantes fornecendo o contexto de informações relevantes Nesse caso, você pode refinar a saída adicionando informações sobre o uso pretendido da saída e alguns detalhes sobre seu público-alvo Portanto, defina e descreva quem é seu público-alvo e do que sua empresa, sua marca trata sua empresa, sua marca, seu perfil ou seu projeto. Sempre seja específico. Por exemplo, em vez de apenas dizer indústria da moda, especifique lingerie de linho sustentável Foman Destaque seus pontos de venda exclusivos. Se sua empresa ou sua marca pessoal tem um ângulo único, você precisa mencioná-lo. Por exemplo, escreva biscoitos feitos à mão sem açúcar, em vez de apenas biscoitos artesanais ou apenas biscoitos Inclua informações sobre seu público-alvo. Quem lerá a saída? Você pode incluir informações importantes, como dados demográficos, idade, sexo, localização, ocupação do leitor, dados psicográficos, interesses, comportamentos, valores, pontos problemáticos e necessidades Destaque quais problemas seu produto, seu serviço, seu projeto, seu blog resolvem para seu público-alvo Dessa forma, a CGPT poderá entender melhor suas necessidades e o que exatamente se destacará na saída que ela gerará para E isso também é muito importante para definir sua plataforma de mídia social. Olha, se você quiser escrever conteúdo para mídias sociais, é importante incluir informações sobre seu canal de comunicação e o prompt, pois cada plataforma de mídia social tem seus próprios critérios, que devem ser atendidos Por exemplo, o Twitter tem um limite de caracteres totalmente diferente do Instagram e as postagens no Linked in precisam ter um tom totalmente diferente da postagem você deseja publicar no Instagram Fritz, Esse é um formato totalmente diferente, tom totalmente diferente, um propósito totalmente diferente. Você precisa mencioná-lo em seu prompt. Por exemplo, como essa no final do seu prompt. Você também pode adicionar mais instruções personalizadas. Percebi que muitas vezes adicionar essas instruções personalizadas ajudará você a obter uma qualidade de resposta muito melhor. Que tipo de instruções personalizadas? Eu vou te dar meus favoritos. Então experimente com eles. Seja altamente organizado e use cédulas eleitorais, forneça explicações detalhadas Eu me sinto confortável com muitos detalhes detalhados, mas explique-os de uma forma fácil. Como soluções nas quais muitas pessoas não pensariam. Discuta a segurança somente quando ela for crucial e não óbvia. Se a qualidade da sua resposta foi substancialmente reduzida devido às minhas instruções personalizadas, explique os problemas Essas instruções personalizadas ajudarão você a obter respostas muito melhores do GPT em muitos casos Então, experimente com eles. Sério? Agora, vamos resumir as melhores práticas de solicitação Não tenha medo de experimentar. Experimente abordagens diferentes, técnicas diferentes e repita gradualmente corrigindo o modelo e dando pequenos passos de cada vez No caso de duas saídas curtas, peça várias sugestões e edite sua solicitação para obter melhores resultados Mantenha uma mente focada nos resultados e pergunte a si mesmo: Qual técnica me proporcionará os melhores resultados no meu caso e meu problema, e faça essa pergunta a si mesmo todas as vezes para que você possa usar a melhor técnica de solicitação Forneça exemplos. Se possível, mostre os exemplos de modelos que representam o tom ou os formatos desejados? Quando o disparo zero não funcionar, experimente um disparo ou alguns disparos. Lembre-se sempre de que as boas instruções resultam em resultados mais focados, relevantes e desejáveis E por último, não menos importante, forneça instruções claras, sempre incorpore o contexto relevante e itere e refine os adereços com base no feedback e na avaliação 16. Recursos para você: Oi, todo mundo. Essa é a Kate do futuro. Eu sei. A viagem é real. Quem sabia? Você pode notar algo um pouco diferente hoje. Sim, estou usando uma blusa completamente diferente que usei enquanto gravava o resto dos carros Por quê? Bem, digamos que minha lavanderia é meio que uma zona de guerra no momento. Mas prometo que o que é mais organizado são as guloseimas extras Eu criei para você. Então, aqui está o acordo. Fui em frente e montei duas pastas de trabalho para ajudar você a aproveitar ainda mais o curso Porque eu sei que alguns de vocês gostam de ir além quando se trata de aprender. E, honestamente, estou lá com você. Eu queria ter certeza de que você tem tudo o que precisa para realmente mergulhar e praticar as habilidades que abordamos , porque nós dois sabemos que o aprendizado acontece quando você faz isso. Então, a primeira pasta de trabalho é meu presente para você. Um pouco obrigado por fazer parte dessa jornada. Está repleto de alguns exemplos e resumos extras do que abordamos no curso até agora Pense nisso como um complemento do curso que ajuda você a compreender os conceitos-chave e oferece um espaço para praticar, porque vamos ser reais Quanto mais você praticar, melhor você conseguirá usar essas técnicas de solicitação Então, baixe-o ali mesmo na seção de recursos. Mas espere. Tem mais. Também criei uma segunda pasta de trabalho para aqueles que dizem: “ Ok, Kate, eu amo o curso Mas eu quero mais. Quero ver como posso realmente usar essas técnicas de estimulação na minha vida cotidiana. Seja para meu projeto criativo, meu trabalho profissional ou apenas preparar para a ideia de genes Eu estava no fundo da minha mente. Portanto, a segunda pasta de trabalho está repleta exemplos e tarefas ainda mais práticas Estou falando sobre adereços de pensamento de zero tiro, um tiro, tiro e cadeia que podem realmente ajudá-lo em ambientes criativos e profissionais Tem de tudo, desde instruções de redação para ajudá-lo a escrever o romance, aquele em que você vem pensando há anos Duas ideias geram crescimento de sua marca pessoal ou gerenciamento de negócios como um chefe Então, basicamente, é o guia Vamos levar isso para o próximo nível em poucas palavras E embora este seja pago, eu me certifiquei de mantê-lo super acessível porque quero que você tenha acesso a todas essas vantagens práticas suculentas sem gastar muito Então, se você está pegando a pasta de trabalho gratuita para reforçar o que acabou de aprender, você está pronto para mergulhar na pasta de trabalho paga para obter ainda mais exemplos e, portanto, na prática, eu tenho Estou muito, muito empolgada para que você explore essas pastas de trabalho porque sei o quão poderoso pode ser aplicar o que você acabou aprender, especialmente quando se trata de algo tão dinâmico quanto a. Se você está aqui para impulsionar sua escrita criativa, aumentar sua presença on-line ou apenas aprimorar seu jogo profissional, ou apenas aprimorar seu jogo profissional, esses bailes de formatura ajudarão você a 17. Palavras finais e minha pergunta para você: Palavras finais. As habilidades do Tach PT e de outros grandes modelos de linguagem só vão se expandir Mas o básico dourado sempre permanecerá o mesmo, então não hesite em experimentar essas técnicas sempre que necessário E devo dizer que estou muito orgulhosa de você por terminar este curso. Bom trabalho para nós dois. Eu realmente espero que você implemente as técnicas sobre as quais falamos. E graças a eles, você nivelará seus processos e sua vida pessoal e comercial. Além disso, é claro, não hesite em fazer perguntas, se você as tiver. Cada pergunta é mais que bem-vinda. Então, se você tiver alguma dúvida ou comentário, compartilhe seu feedback, compartilhe suas perguntas, faça-me sua pergunta na seção de discussão. É por isso. É para isso que está aqui. E se você gostar do curso e quiser me deixar extremamente feliz, revise o curso e publique o que você achou do curso na seção de revisão. Se você não tiver tempo, pode ser apenas uma frase. Por exemplo, eu gostei disso e daquilo. Acho que o capítulo foi o mais interessante. Por que as avaliações são tão importantes para mim? Porque dessa forma, graças a você, poderei alcançar mais pessoas que talvez precisem da minha ajuda e que talvez precisem do meu curso. Quanto mais avaliações o curso tiver, melhor será sua visibilidade. Além disso, diga-me o que você gostaria de ver mais ou talvez menos nos próximos cursos? Ou talvez haja alguns tópicos ou técnicas que você esteja morrendo de vontade de aprender. Deixe-me saber que mal posso esperar para ouvir de você. Então nos vemos lá e nos vemos na próxima.