Conteúdo[Esconder][Mostrar]
- 1. O que é Prompt Engineering e por que ela é importante no contexto de modelos de IA como o GPT-4?
- 3. Como você criaria um prompt para gerar uma resposta simples e factual, como a capital de um país?
- 6. Descreva um cenário em que a engenharia imediata poderia melhorar significativamente a qualidade da resposta de uma IA.
- 7. Como você aborda a depuração e a melhoria de um prompt que produz consistentemente respostas insatisfatórias de um modelo de IA?
- 8. Discuta o impacto das questões principais na Prompt Engineering e como elas podem distorcer as respostas da IA.
- 9. Na sua experiência, como a escolha do idioma rapidamente influencia o resultado de um modelo de IA multilíngue?
- 10. Você pode descrever uma tarefa complexa que você automatizou ou melhorou usando uma sofisticada engenharia imediata?
- 11. Como você construiria um prompt para obter uma narrativa criativa a partir de um modelo de IA?
- 12. Explique como você pode usar o Prompt Engineering para aprimorar a capacidade de aprendizagem de um modelo de linguagem em um cenário de “poucas tentativas”.
- 13. Que estratégias você usaria para minimizar preconceitos prejudiciais nas respostas de IA por meio da Prompt Engineering?
- 14. Discuta o conceito de “encadeamento de prompts” e como ele pode ser usado para lidar com tarefas de várias etapas com modelos de IA.
- 15. Como o Prompt Engineering pode ser aplicado para ajustar modelos de linguagem para aplicações específicas de domínio sem retreinamento direto do modelo?
- 16. Quais são algumas das limitações que você encontrou no Prompt Engineering e como você as solucionou?
- 17. Você pode explicar como o conceito de “temperatura” nos modelos de IA afeta as respostas geradas pelo Prompt Engineering?
- 18. Descreva um cenário em que você usou o Prompt Engineering para analisar e analisar conjuntos de dados complexos usando um modelo de linguagem.
- 19. Como você aproveitaria o Prompt Engineering para melhorar a precisão e a relevância das respostas de um modelo de IA em uma área especializada, como jurídica ou médica?
- 20. Discuta o papel da Prompt Engineering na mitigação do problema da “alucinação” em modelos de linguagem.
- 21. Como você prevê a evolução da Prompt Engineering com o avanço das tecnologias de IA e quais habilidades você acha que se tornarão mais importantes?
- 22. Descreva um projeto em que você implementou técnicas de Prompt Engineering para melhorar significativamente a eficiência de um processo de negócios.
- 23. O que você acha sobre o potencial da Prompt Engineering para manipular ou enganar e como esses riscos podem ser mitigados?
- 24. Como você abordaria a construção de um prompt multimodal que combina texto e imagens para uma tarefa complexa?
- 25. De que forma a Prompt Engineering pode contribuir para a explicabilidade e a transparência das decisões do modelo de IA?
- 26. Discuta uma situação em que você teve que usar o Prompt Engineering para garantir a conformidade com os regulamentos de privacidade de dados em resultados de IA.
- 27. Como você equilibra a necessidade de criatividade e a necessidade de precisão na Prompt Engineering, especialmente em aplicações sensíveis?
- 28. Você pode descrever uma técnica para otimizar prompts em termos de velocidade e eficiência computacional em aplicativos em tempo real?
- 29. Como você usaria o Prompt Engineering para desenvolver uma solução baseada em IA para um problema novo, onde há poucos precedentes estabelecidos?
- 30. Que métodos você usa para se manter atualizado sobre os últimos avanços e melhores práticas em Prompt Engineering?
- 31. O que você priorizaria nas primeiras semanas de trabalho, se fosse contratado?
- Conclusão
A Prompt Engineering tornou-se uma habilidade no campo em constante mudança da inteligência artificial e do aprendizado de máquina, especialmente com o surgimento de modelos avançados como o GPT 4.
Essencialmente, a Prompt Engineering envolve a elaboração de entradas (prompts) para uma IA melhorar sua produção. Esta experiência é vital porque tem impacto direto na qualidade, relevância e praticidade das respostas geradas pela IA.
Numa época em que as empresas e os investigadores dependem fortemente da IA para tarefas como análise de dados, criação de conteúdo e domínio do suporte à tomada de decisões Prompt Engineering significa personalizar essas ferramentas de acordo com as necessidades.
A importância da Prompt Engineering surge da necessidade de conectar a base de conhecimento dos modelos de IA com resultados utilizáveis em todo o mundo.
À medida que os modelos de IA são cada vez mais integrados às operações de negócios e de pesquisa, a capacidade de interagir eficientemente com esses modelos usando prompts elaborados é essencial.
Não se trata apenas de obter respostas, mas também de orientar a IA para longe de questões comuns, como a produção de informações irrelevantes ou tendenciosas e a garantia de uma operação ética.
À medida que a IA continua a sua expansão em todos os setores – desde a saúde e o direito até às áreas – a procura por profissionais capazes de adaptar as capacidades da IA a contextos específicos está a aumentar.
Neste artigo, compilamos uma lista de perguntas da entrevista de engenharia para ajudá-lo a se preparar para a entrevista e garantir o emprego que deseja.
1. O que é Prompt Engineering e por que ela é importante no contexto de modelos de IA como o GPT-4?
A Prompt Engineering desempenha um papel no envolvimento com sistemas de IA como o GPT 4. Esta prática envolve a formulação de perguntas, instruções ou declarações (referidas como “prompts”) que orientam os modelos de IA para produzir respostas valiosas e precisas. É o mesmo que saber fazer uma pergunta para obter a resposta de um amigo ou bibliotecário experiente.
A importância da Prompt Engineering no trabalho com modelos de IA como o GPT 4 não pode ser enfatizada o suficiente devido aos motivos;
- Potencial de desbloqueio: GPT 4 e modelos de IA semelhantes possuem conhecimento. Pode executar diversas tarefas, desde escrever e resumir até codificar e muito mais. A Prompt Engineering é fundamental para liberar esse potencial, colocando questões elaboradas.
- Melhorando a precisão: a formulação de prompts influencia significativamente o quão bem a IA compreende a consulta e gera resultados de acordo. Um prompt construído pode resultar em respostas precisas e contextualmente relevantes.
- Fomentando a criatividade: Através da Prompt Engineering você pode explorar os limites do que a IA é capaz de produzir, seja escrevendo em um estilo específico, gerando conceitos originais ou até mesmo produzindo criações artísticas.
- Aumentando a eficiência: o uso de prompts elaborados pode agilizar a comunicação. Ajudá-lo a obter as informações ou resultados necessários de forma eficiente e concisa.
- Adaptação de respostas: ao empregar técnicas especializadas de Prompt Engineering, as respostas podem ser personalizadas para combinar tons, estruturas ou níveis de detalhe, aprimorando a saída de IA para se adequar ao objetivo atual.
2. Você pode explicar a diferença entre aprendizagem “zero-shot”, “one-shot” e “poucas tentativas” no contexto de modelos de linguagem?
Considere que cada vez que você ensina uma nova habilidade a alguém, o grau de instrução que você fornece varia. Isso e o que está acontecendo com essas ideias de aprendizagem são bastante semelhantes.
Aprendizado Zero-Shot
Vamos primeiro aprender com o tiro zero. Imagine-se pedindo a um amigo – neste cenário, nosso modelo de IA – para realizar uma tarefa que ele nunca realizou antes, sem fornecer instruções detalhadas.
Tudo o que você pode fazer é delinear o problema e esperar que eles consigam fazer isso usando o conhecimento que já possuem. O aprendizado zero-shot, conforme usado na IA, refere-se a pedir a um modelo para concluir um trabalho na ausência de quaisquer instâncias anteriores e precisas.
É como pedir a alguém que componha um soneto sobre o oceano sem fornecer nenhuma amostra. Para responder, o modelo recorre ao seu conhecimento geral das línguas e do mundo.
Aprendizagem única:
À medida que avançamos para o aprendizado único, imagine-se dando um exemplo ao seu amigo e depois pedindo-lhe que faça a tarefa.
É como dizer: “Você pode me escrever um poema sobre o oceano, como este que encontrei sobre as montanhas?” Eles têm um modelo ou ponto de referência fornecido por aquele exemplo.
Um exemplo é dado ao modelo na técnica de aprendizagem única da IA, e ele tenta deduzir as necessidades do trabalho a partir desse caso. É uma forma de perguntar: “Você pode fazer algo semelhante à vibração que estou buscando?”
Aprendizagem rápida:
E, por último, aprendizado rápido. É aqui que você pede ao seu amigo para fazer a tarefa depois de fornecer vários exemplos.
Na esperança de que eles combinem os temas e estilos que encontraram, você pode mostrar-lhes alguns poemas sobre o mundo natural e depois pedir um sobre o oceano.
O aprendizado rápido, conforme usado na IA, refere-se a fornecer ao modelo um conjunto limitado de amostras para trabalhar. Isso ajuda a compreender melhor as expectativas e frequentemente produz resultados mais precisos ou complexos.
Em cada um desses casos, o modelo de IA utiliza seu conhecimento prévio e quaisquer exemplos fornecidos para compreender e finalizar a tarefa. A principal diferença está na quantidade e no tipo de direção que ele recebe em nenhum, um ou alguns casos.
Estas técnicas demonstram a versatilidade e flexibilidade do modelo, permitindo-lhe realizar uma variedade de trabalhos mesmo com pouca orientação direta. É uma prova de como os modelos contemporâneos de IA se tornaram sofisticados e perspicazes, capazes de “aprender no trabalho” de maneiras que às vezes parecem bastante humanas.
3. Como você criaria um prompt para gerar uma resposta simples e factual, como a capital de um país?
A chave para criar uma mensagem que provoque uma resposta simples e factual – como a capital de um país – é torná-la clara e específica. Certifique-se de que a IA receba exatamente o que você está pedindo, sem deixar possibilidade de mal-entendidos. É semelhante a fazer uma pergunta perspicaz a um conhecido competente enquanto você está sem tempo.
Esta é uma maneira de fazer isso:
- Seja direto: faça uma consulta direta imediatamente. Não é necessário bater no mato ou no enchimento. Considere isso como pedir instruções; quanto mais específico você for, mais rápido chegará ao seu destino.
- Defina a tarefa: verifique se o prompt deixa claro que você está buscando uma resposta factual. Isto ajuda a orientar a IA para utilizar a sua base de conhecimento em vez dos seus poderes criativos ou inferenciais.
- Forneça contexto, se necessário: O contexto pode ser útil às vezes, principalmente quando há chance de mal-entendidos. Mas normalmente é fácil no caso das capitais.
- Mantenha a simplicidade: não adicione detalhes estranhos ao prompt para torná-lo mais difícil. Para manter a atenção da IA no trabalho atual, atenha-se ao básico.
Esta é uma ilustração de um prompt que aplica estas ideias:
“Qual é a capital da França?”
Este é um comando muito claro e direto que não permite qualquer confusão. Ele fornece à IA exatamente o que você precisa, que é uma informação factual e direta.
Isso reduz a probabilidade de obter uma resposta excessivamente detalhada porque a IA sabe responder apenas com as informações solicitadas.
Tudo se resume a uma boa comunicação e à obtenção das informações desejadas de forma rápida e clara.
4. Que considerações devem ser tidas em conta ao formular instruções para garantir resultados éticos e imparciais de um modelo de IA?
Criar prompts para modelos de IA é semelhante a negociar um ambiente social desafiador, especialmente quando o objetivo são resultados imparciais e éticos.
Você deve falar com consideração, decência e consciência das possíveis consequências de suas palavras. A seguir estão algumas coisas importantes a serem lembradas:
Clareza e Neutralidade
Forneça uma linguagem neutra e clara no início. Sua solicitação precisa se assemelhar a uma notícia justa e imparcial que apresente os fatos sem favorecer nenhum dos lados.
Isso ajuda a evitar que a IA se torne tendenciosa ou tome certas suposições como garantidas.
Sensibilidade cultural
Reconheça e respeite peculiaridades e sensibilidades culturais. É como ser um hóspede bem-educado na casa de alguém; você deseja mostrar consideração por suas tradições e princípios.
Isso implica ficar longe de preconceitos e garantir que suas instruções não promovam involuntariamente preconceitos prejudiciais.
Privacidade e Confidencialidade
Pense no sigilo e na privacidade como se você estivesse se apegando ao diário de outra pessoa. Como você não gostaria de revelar informações privadas ou confidenciais sem permissão, certifique-se de que suas instruções não incentivem a IA a produzir resultados que possam violar a privacidade de alguém.
Inclusão
Incentive a inclusão mantendo uma variedade de pontos de vista em mente. Imagine-o como a organização de um jantar onde são tidas em consideração as necessidades e preferências nutricionais de cada pessoa.
Certifique-se de que suas solicitações sejam inclusivas e considerem pessoas com diversas identidades, experiências e origens.
Evitando danos
Certifique-se de que suas instruções não incentivem involuntariamente condutas ruins ou prejudiciais. Isto é comparável à máxima médica de “não causar danos”.
Você quer ter certeza de que o conteúdo ou as informações produzidas pela IA não encorajarão mau comportamento ou negatividade.
Precisão factual
Ao criar solicitações de conteúdo informativo, tente focar naqueles que promovam a precisão dos fatos. É comparável a verificar novamente as fontes de um artigo de pesquisa.
Em situações em que a precisão é crítica, especificamente, incentive a IA a depender de informações confirmadas.
Considerações éticas
Por fim, pense em como suas solicitações poderiam impactar questões éticas mais amplas. Isto implica considerar como as normas e valores sociais podem ser afetados pelas reações da IA.
Trata-se de agir como um membro responsável da comunidade e garantir que as suas ações – ou, neste exemplo, as suas sugestões – promovam o bem-estar geral.
5. Como a especificidade e a estrutura de um prompt afetam a saída de um modelo de linguagem?
Assim como os ingredientes e a receita têm um impacto significativo no produto final de uma refeição que você prepara, a especificidade e a estrutura de uma sugestão também podem ter um impacto significativo no resultado de uma refeição. modelo de linguagem.
É mais provável que você produza um prato que atenda às suas expectativas quando usa componentes exatos e segue uma receita.
Da mesma forma, você pode direcionar o modelo de linguagem com mais sucesso e obter resultados que quase correspondem aos seus objetivos usando um prompt bem estruturado e preciso.
Impacto da especificidade
Precisão nas respostas: o modelo de linguagem fornecerá uma resposta mais precisa se você fornecer um prompt mais detalhado.
É semelhante a fornecer instruções completas a alguém, em vez de apenas identificar um local. É mais provável que cheguem ao seu destino com precisão e sem desvios desnecessários se seguirem instruções minuciosas.
Relevância: o uso de dicas precisas ajuda o modelo a compreender o histórico e a importância de sua solicitação. Isso é semelhante a fazer uma pesquisa direcionada por palavra-chave na Internet; quanto mais focado você estiver, mais relevantes serão os resultados da pesquisa.
Ambiguidade diminuída: Ser específico reduz a ambiguidade. É semelhante a garantir que você receberá exatamente o que deseja, quando quiser, sendo claro sobre seu pedido no restaurante.
Impacto da Estrutura
Orientação para formato de resposta: O formato da resposta pode ser determinado pela forma como seu prompt é escrito. É mais provável que o modelo responda se sua solicitação for organizada como uma pergunta.
O modelo pode dar continuidade à história ou oferecer detalhes sobre a afirmação, se ela estiver organizada como uma afirmação.
Fluxo de informações: O conteúdo da resposta é orientado por uma pergunta bem estruturada. Funciona de forma semelhante à criação de uma agenda de reunião, pois facilita a organização da conversa e cobre assuntos pertinentes em uma ordem sensata.
Nível de envolvimento: O nível de envolvimento do resultado também pode ser influenciado pelo seu formato. Uma resposta intrigante e inovadora pode ser obtida estruturando um prompt como uma configuração de história criativa, por exemplo, em vez de apenas fazer uma pergunta direta.
6. Descreva um cenário em que a engenharia imediata poderia melhorar significativamente a qualidade da resposta de uma IA.
Digamos que você esteja trabalhando em um projeto onde deseja ilustrar a fusão de tecnologia e formas de arte tradicionais, incluindo uma parte da poesia gerada por IA em uma antologia de poesia contemporânea influenciada por temas clássicos.
No início, você pode simplesmente dizer à IA para “escrever um poema”, mas o resultado pode ser excessivamente geral ou inconsistente com o tema clássico do seu projeto. A engenharia imediata pode ser usada nesta situação para melhorar o calibre e a aplicabilidade das respostas da IA.
Depois de restringir sua solicitação a algo mais focado, como “Escreva um poema no estilo de um soneto de Shakespeare que explore o tema da passagem do tempo na era digital”, você dá à IA uma estrutura clara para trabalhar: o soneto forma, uma homenagem a Shakespeare e um tema moderno para trabalhar na estrutura estabelecida.
Isso não apenas garante que os poemas produzidos estarão em conformidade com o assunto e os critérios estilísticos de sua antologia, mas também mostra como sugestões precisas e sutis podem encorajar a IA a produzir poesia que ressoe mais profundamente com certas ideias criativas e objetivos do projeto.
Neste caso, a engenharia rápida garante que a tecnologia funciona como um verdadeiro parceiro colaborativo no processo criativo, preenchendo a lacuna entre as amplas capacidades da IA e os requisitos complexos de um empreendimento criativo.
7. Como você aborda a depuração e a melhoria de um prompt que produz consistentemente respostas insatisfatórias de um modelo de IA?
É como tentar depurar uma receita que, não importa o quanto você siga as instruções, simplesmente não sai corretamente, quando um modelo de IA produz continuamente respostas inaceitáveis a um prompt.
O segredo é identificar as áreas que precisam de melhorias e fazer mudanças deliberadas.
Primeiro, observe a solicitação em si. É muito complexo, muito impreciso ou pode estar apontando a IA na direção errada? Fazer pequenos ajustes na clareza, especificidade e estrutura do prompt pode ter um impacto significativo, assim como modificar o sabor de uma receita ou o tempo de cozimento.
Em seguida, tente modificar a consulta de várias maneiras para ver como mesmo pequenos ajustes afetam as respostas da IA. Isto pode implicar alterar o texto, adicionar uma explicação extra ou até mesmo indicar o formato pretendido da resposta.
Considere isso uma forma de teste de sabor enquanto você cozinha, ajustando pequenas quantidades até obter o perfil de sabor ideal. Este método iterativo melhorará suas habilidades de engenharia de prompt em geral, ajudando você a entender como a IA percebe e responde a vários tipos de instruções e ajudando você a melhorar seu prompt para obter melhores respostas.
8. Discuta o impacto das questões principais na Prompt Engineering e como elas podem distorcer as respostas da IA.
Semelhante à forma como uma consulta com um viés menor pode guiar uma discussão humana, as questões principais na engenharia imediata têm um impacto substancial no tom e na direção das respostas da IA.
Esses tipos de consultas predispõem a IA a reagir de maneira específica porque contêm suposições implícitas ou pistas sobre a resposta pretendida.
Uma IA pode inferir, por exemplo, que o stress na vida contemporânea tem um efeito direto na felicidade quando perguntado: “Como é que o stress avassalador da vida moderna contribui para a felicidade?”
Isto reduz a gama de respostas possíveis e introduz preconceitos nos resultados da IA, o que pode obscurecer pontos de vista mais complexos ou opostos.
Tais questões têm um forte efeito em situações onde a imparcialidade e uma investigação aprofundada dos conceitos são cruciais. O preconceito intrínseco do prompt filtra a compreensão e a reação da IA, tornando-o semelhante ao uso de óculos escuros que alteram a visão do mundo.
Para reduzir isso, o uso de perguntas abertas e livres de suposições promove uma variedade de respostas mais variada e completa.
Esta metodologia não só melhora o calibre e a consistência dos resultados da IA, mas também incentiva um envolvimento mais moral e objectivo com estes sofisticados modelos de linguagem, garantindo que a IA funciona como um instrumento adaptável que pode aprofundar uma ampla gama de conceitos e pontos de vista.
9. Na sua experiência, como a escolha do idioma rapidamente influencia o resultado de um modelo de IA multilíngue?
A linguagem usada em um prompt pode ter um grande impacto no resultado de um modelo de IA multilíngue. Isso é semelhante a como contar a mesma história em um idioma diferente pode variar um pouco ou muito, dependendo do idioma e do contexto cultural.
Solicitar uma IA em um determinado idioma permite acessar não apenas um canal de comunicação, mas também a ampla gama de sutilezas linguísticas e culturais que estão entrelaçadas nesse idioma.
Quando recebem uma solicitação em japonês, por exemplo, as respostas podem refletir a formalidade e a indireta inerentes ao idioma, enquanto que quando recebem a mesma solicitação em espanhol, os resultados podem ser mais diretos e expressivos, refletindo as características linguísticas e os valores culturais típicos do espanhol. culturas falantes.
Além disso, a habilidade da IA e as nuances das suas respostas podem ser afetadas pela complexidade e diversidade da linguagem. A IA pode ter problemas para processar idiomas com um vocabulário extenso, numerosos dialetos ou gramática complexa, o que pode afetar a profundidade, a precisão e a relevância cultural dos resultados.
Isto lembra-me os desafios enfrentados por um tradutor competente que tem de transmitir o espírito e as conotações culturais do material de origem, além de traduzi-lo palavra por palavra.
Para garantir que as respostas da IA são precisas e apropriadas para uma determinada cultura e contexto, é imperativo que, ao interagir com um modelo de IA multilingue, estejamos cientes das características da língua e do contexto cultural que ela traz.
10. Você pode descrever uma tarefa complexa que você automatizou ou melhorou usando uma sofisticada engenharia imediata?
Em um projeto interessante, a geração de conteúdo dinâmico e sensível ao contexto para uma ampla variedade de perguntas de usuários em uma plataforma de suporte ao cliente foi simplificada por meio do uso de sofisticada engenharia imediata.
A ampla gama de assuntos da plataforma, desde sugestões de produtos até ajuda técnica, era uma dificuldade, pois exigia que a IA não apenas compreendesse a consulta do usuário, mas também personalizasse sua resposta com base no contexto, na urgência e nas necessidades individuais do usuário.
Para resolver isso, desenvolvemos um conjunto de prompts em camadas que classificavam a consulta do usuário, identificavam componentes importantes e, em seguida, modificavam dinamicamente o tom, o grau de detalhe e o conteúdo da resposta de acordo com o significado implícito e a atitude da consulta.
Com este método, a IA foi capaz de realizar uma ampla gama de atividades complexas em um único encontro, como identificar problemas técnicos, ajudar os usuários com procedimentos de solução de problemas e fornecer recomendações personalizadas de produtos.
A capacidade da IA de fornecer respostas precisas, contextualmente apropriadas e fáceis de usar foi muito melhorada pela rápida sofisticação da engenharia, que tornou o processo de suporte ao cliente mais eficaz, interessante e gratificante para os usuários.
11. Como você construiria um prompt para obter uma narrativa criativa a partir de um modelo de IA?
Para incentivar a narrativa imaginativa a partir de um modelo de IA, é necessário criar o cenário de maneira semelhante à forma como um diretor dá aos atores um conjunto de circunstâncias – o suficiente para iniciá-los, mas deixando espaço para sua interpretação.
A sugestão deve funcionar como uma tela em branco, fornecendo uma combinação de detalhes para orientar a trajetória da história e componentes abertos para promover a licença artística. Um método para iniciar uma narrativa seria criar um cenário atraente com personagens, uma pitada de conflito e um ambiente único, mas com espaço suficiente para que a trama tome rumos imprevistos.
“Em uma cidade movimentada onde a magia está escondida à vista de todos, um jovem mágico descobre um mapa antigo que leva a um artefato perdido”, poderia ser uma sugestão interessante.
Eles não são os únicos olhando, no entanto. Explique sua jornada, mencionando as dificuldades que encontram, os aliados que fazem e os segredos que aprendem.” Esta configuração convida a IA a criar uma tapeçaria complexa de interações, reviravoltas na trama e construção intrincada de mundos, ao mesmo tempo que oferece uma direção narrativa clara e aspectos fantásticos.
O segredo é encontrar um equilíbrio entre estrutura e flexibilidade, permitindo à IA a direção suficiente para manter tudo coeso, mas também a liberdade suficiente para expressar a sua criatividade, o que proporcionará uma história envolvente e surpreendente.
12. Explique como você pode usar o Prompt Engineering para aprimorar a capacidade de aprendizagem de um modelo de linguagem em um cenário de “poucas tentativas”.
Em uma situação de aprendizagem de “poucas tentativas”, a arte da Prompt Engineering torna-se importante quando o objetivo é melhorar as capacidades de aprendizagem de um modelo de linguagem com um pequeno número de instâncias.
É como dar a um pintor iniciante vários exemplos de grandes pinceladas para estudar antes de esperar que ele termine uma pintura; tais exemplos precisam ser selecionados com cuidado e apresentados de uma forma que otimize a sua utilidade educacional. Nesta situação, as instruções devem ser usadas como fonte de inspiração e também de orientação.
Devem não apenas mostrar o trabalho em questão, mas também incluir sugestões subliminares sobre como abordar atividades relacionadas no futuro.
Para fazer isso, os prompts podem ser projetados para conter um número limitado de exemplos excelentes e variados que capturem o espírito do produto pretendido. Uma descrição clara e breve do trabalho seria fornecida para cada caso, incentivando o modelo a identificar os padrões, princípios ou estilos subjacentes exibidos nos exemplos.
Se o objetivo é ensinar o modelo a escrever em um determinado estilo literário, por exemplo, as instruções podem conter alguns exemplos de passagens escritas nesse estilo, seguidas por uma tarefa em que o modelo precisa usar o que “observou” para criar um peça nova.
Esta abordagem melhora a capacidade do modelo de generalizar desde alguns disparos até uma gama mais ampla de tarefas relacionadas, ajudando-o a compreender a tarefa e a internalizar as sutilezas dos exemplos dados.
13. Que estratégias você usaria para minimizar preconceitos prejudiciais nas respostas de IA por meio da Prompt Engineering?
Assim como um jardineiro escolhe cuidadosamente as sementes e cuida de seu jardim para evitar a propagação de espécies invasoras, minimizar preconceitos prejudiciais nas respostas de IA por meio da Prompt Engineering requer uma abordagem cuidadosa e deliberada.
A criação de prompts que sejam naturalmente inclusivos e imparciais requer atenção cuidadosa para evitar o uso de linguagem ou fazer suposições que possam influenciar os resultados da IA.
Para evitar o reforço involuntário de preconceitos ou a marginalização de grupos específicos, é importante ter cautela ao usar palavras e expressões.
É semelhante a aplicar um filtro para excluir materiais indesejados, de modo que apenas informações neutras e saudáveis cheguem à IA.
Adicionar sugestões que promovam especificamente a investigação de outros pontos de vista também pode ser uma tática muito eficaz. Isto envolve o desenvolvimento de prompts que solicitam que a IA leve em consideração e exiba vários pontos de vista ou produza respostas que abrangem um amplo espectro de origens sociais, culturais e pessoais.
É comparável a promover uma conversa ampla num grupo de discussão onde a opinião de cada pessoa é respeitada e ouvida.
A intenção de integrar estas técnicas na Prompt Engineering é orientar a IA para fornecer respostas que não sejam apenas desprovidas de preconceitos prejudiciais, mas também reforçadas por uma diversidade de pontos de vista, promovendo uma relação mais civilizada e acolhedora com a tecnologia.
14. Discuta o conceito de “encadeamento de prompts” e como ele pode ser usado para lidar com tarefas de várias etapas com modelos de IA.
Uma nova abordagem ao envolvimento da IA, o encadeamento imediato é como guiar alguém através de um labirinto complicado com uma sucessão de placas de sinalização estrategicamente posicionadas.
Passo a passo, a IA é guiada por cada sinalização (ou prompt, neste exemplo) através de uma série de atividades ou processos de pensamento, com base nos dados ou resultados da etapa anterior para se aproximar do resultado. Semelhante à forma como uma receita complicada é dividida em uma série de instruções discretas e digeríveis, essa abordagem funciona especialmente bem para trabalhos complexos ou de várias etapas que não podem ser tratados adequadamente em uma única consulta.
O encadeamento de prompts permite guiar uma IA através de uma atividade que precisa de mais do que uma simples resposta em termos de compreensão ou síntese de dados.
Por exemplo, se a tarefa for realizar uma pesquisa, resumir os resultados e depois formular perguntas com base no resumo, cada etapa será abordada com uma solicitação personalizada diferente.
A IA pode ser solicitada a coletar dados sobre um assunto na primeira solicitação, resumi-los em um segundo prompt e, em seguida, usar o resumo para formular consultas inteligentes em um terceiro prompt.
Ao fornecer instruções passo a passo à IA, ela pode manter o foco e basear suas respostas em dados pertinentes e contextuais, produzindo resultados mais completos, lógicos e valiosos.
15. Como o Prompt Engineering pode ser aplicado para ajustar modelos de linguagem para aplicações específicas de domínio sem retreinamento direto do modelo?
Prompt Engineering é uma maneira rápida de modificar modelos de linguagem para aplicativos específicos de domínio sem exigir novo treinamento direto do modelo; funciona de forma semelhante a um conjunto de lentes especializadas que focam uma câmera em um assunto específico sem alterar a própria câmera.
Você pode alterar as respostas do modelo para adaptá-las ao conhecimento especializado, ao vocabulário e aos objetivos de uma área específica, criando prompts que capturam a essência e as sutilezas desse domínio específico.
Isto exige uma compreensão sofisticada da terminologia e das necessidades do domínio, além de um novo método de elaboração de sugestões que possam extrair do modelo o grau apropriado de detalhe e conhecimento.
Por exemplo, num ambiente médico, podem ser feitas instruções para usar linguagem médica, referir-se a situações comuns de saúde e imitar o formato e a substância da comunicação médica formal.
Da mesma forma, citações de jurisprudência, terminologia jurídica e formatos de documentos podem ser considerados gatilhos para uma aplicação legal.
Para fornecer resultados mais pertinentes, precisos e úteis para atividades exclusivas de um determinado domínio, esta estratégia essencialmente “prepara” a IA para funcionar dentro dos quadros conceituais e linguísticos do domínio em consideração.
É um método de concentrar as amplas capacidades gerais do modelo num feixe estreito de conhecimentos, utilizando a inteligência subjacente do modelo de uma forma específica para as exigências de um determinado domínio, tudo isto sem alterar o próprio modelo subjacente.
16. Quais são algumas das limitações que você encontrou no Prompt Engineering e como você as solucionou?
A previsibilidade e a consistência das respostas da IA são questões importantes na engenharia imediata. Os sofisticados algoritmos subjacentes da IA e o grande conjunto de treinamento podem resultar em vários resultados, mesmo quando cria um prompt ideal.
Esta natureza imprevisível é semelhante ao cultivo de um jardim onde, mesmo com uma semeadura cuidadosa, o crescimento que emerge pode ser surpreendentemente variado devido às diferenças no solo, na água e na luz solar. Testes iterativos e melhorias rápidas tornam-se essenciais para superar isso.
Semelhante à forma como um jardineiro aprende a modificar as táticas de plantio para alcançar um layout de jardim específico, você pode direcionar progressivamente a IA para resultados mais consistentes e previsíveis, ajustando e monitorando metodicamente as mudanças nas respostas da IA.
Uma restrição adicional refere-se à complexidade inata de certas tarefas ou perguntas que resistem a sugestões simples. Um único aviso pode não capturar adequadamente o contexto ou a profundidade de compreensão necessária para alguns trabalhos.
Nessas situações, o encadeamento oportuno pode ser útil para dividir a atividade em partes menores e mais fáceis de gerenciar. Com esse método, que consiste em desenvolver o resultado do prompt anterior, trabalhos complicados podem ser resolvidos peça por peça, como juntar as peças de um quebra-cabeça difícil.
Ao usar essas técnicas, você pode ultrapassar e reduzir as restrições da engenharia imediata, aumentando a utilidade e a eficácia dos modelos de IA em uma variedade de aplicações.
17. Você pode explicar como o conceito de “temperatura” nos modelos de IA afeta as respostas geradas pelo Prompt Engineering?
Nos modelos de IA, a noção de “temperatura” é um parâmetro intrigante que afeta a originalidade e diversidade das respostas geradas. Imagine isso como modificar a quantidade de tempero em um prato de acordo com sua preferência pessoal.
Da mesma forma, uma configuração de temperatura mais elevada num modelo de IA promove maior originalidade e diversidade nas suas respostas, tal como mais tempero pode tornar um prato mais interessante, mas também menos previsível.
Tal como um trilho bem percorrido através de uma floresta, os resultados do modelo a temperaturas mais baixas são mais conservadores e aderem estreitamente aos padrões identificados durante o treino, produzindo respostas mais seguras e previsíveis.
Por outro lado, aumentar a configuração de temperatura leva a IA a gerar suas respostas por meio de saltos de linguagem mais inovadores ou incomuns. Isso pode ser especialmente útil ao procurar conceitos novos ou quando você deseja que a IA vá além de soluções simples e aceitas.
No entanto, há um equilíbrio delicado a ser alcançado: muito calor pode causar reações muito erráticas ou irracionais, assim como muito tempero pode dominar os sabores de um prato.
Assim como um chef modifica o calor para obter o equilíbrio ideal de sabores em uma obra-prima culinária, você pode personalizar o resultado da IA no Prompt Engineering ajustando cuidadosamente a configuração de temperatura para se adequar à quantidade desejada de inovação e risco.
18. Descreva um cenário em que você usou o Prompt Engineering para analisar e analisar conjuntos de dados complexos usando um modelo de linguagem.
A tarefa de um projeto contendo um extenso conjunto de dados de informações de consumidores provenientes de diversas plataformas era condensar essa enorme quantidade de dados em insights úteis.
O conjunto de dados era extenso e rico em opiniões, preferências e recomendações complexas, dispersas por uma variedade de meios de comunicação, incluindo respostas de pesquisas estruturadas e comentários não estruturados em mídias sociais.
As complexidades da linguagem e da emoção transmitidas nos comentários estavam além do âmbito dos métodos convencionais de análise de dados, forçando uma estratégia mais sofisticada.
Usando Prompt Engineering, criamos um conjunto de prompts que direcionaram a IA para primeiro agrupar a entrada de acordo com categorias como recursos, suporte ao cliente, custo, etc.
A IA foi então solicitada novamente, desta vez para resumir sentimentos, identificar problemas recorrentes e até recomendar possíveis áreas de desenvolvimento com base na substância dos comentários, detalhando cada categoria.
Com a ajuda desse procedimento metódico de estímulo, a IA conseguiu se tornar um analista de dados talentoso, capaz de interpretar dados complicados e não estruturados e tirar conclusões e padrões deles.
As mudanças direcionadas e a tomada de decisões estratégicas foram possíveis graças ao relatório completo e prático que resumiu o núcleo das contribuições do cliente.
19. Como você aproveitaria o Prompt Engineering para melhorar a precisão e a relevância das respostas de um modelo de IA em uma área especializada, como jurídica ou médica?
Por meio do Prompt Engineering, a precisão e a relevância de um modelo de IA em áreas especializadas, como os domínios jurídico ou médico, podem ser melhoradas equilibrando cuidadosamente a especificidade, o contexto e o conhecimento do domínio.
Os prompts devem ser cuidadosamente projetados para orientar a IA dentro dos parâmetros estritos dos padrões e terminologia profissionais, uma vez que esses domínios são vitais e dependem de precisão e confiabilidade.
Por exemplo, na área jurídica, podem ser criados avisos para incluir determinada legislação jurídica, jurisprudência e referências, incentivando a IA a formular as suas respostas através de terminologia jurídica e precedentes aceites.
Da mesma forma, os prompts no domínio médico podem fazer uso de diretrizes clínicas, terminologia médica e critérios de diagnóstico para garantir que as respostas da IA sigam padrões éticos e médicos.
Ao utilizar este método, os resultados da IA tornam-se mais precisos e relevantes, ao mesmo tempo que estão mais alinhados com o conhecimento específico e as complexidades processuais do setor relevante.
A IA torna-se uma ferramenta mais útil e pode produzir resultados que respeitem a complexidade e a profundidade das bases de conhecimento especializadas, incorporando nos prompts insights e contextos específicos do domínio.
20. Discuta o papel da Prompt Engineering na mitigação do problema da “alucinação” em modelos de linguagem.
In modelagem de linguagem, o termo “alucinação” refere-se a situações em que a IA produz dados que não se baseiam na precisão factual ou na realidade; é comparável a um contador de histórias que cria uma narrativa baseada exclusivamente na fantasia.
Este problema é mais evidente em atividades que necessitam de informações precisas e confiáveis, o que torna difícil confiar e usar o material gerado pela IA.
Para mitigar este problema, a engenharia imediata é essencial porque orienta cuidadosamente a IA para a produção de resultados mais verificáveis e baseados em evidências.
Isto implica a criação de alertas que enfatizem especificamente a necessidade de factualidade e correção, seja aconselhando a IA a depender de fontes de dados confiáveis ou indicando o grau de confiança em suas respostas.
Para promover uma abordagem mais crítica e aberta à produção de conhecimento, também podem ser incluídas instruções para exigir que a IA forneça referências ou justificação para as suas afirmações.
Podemos reduzir significativamente a frequência das alucinações melhorando a nossa interação com modelos de IA através de avisos bem concebidos, o que aumentará a fiabilidade e a credibilidade do conteúdo produzido pela IA.
21. Como você prevê a evolução da Prompt Engineering com o avanço das tecnologias de IA e quais habilidades você acha que se tornarão mais importantes?
A Prompt Engineering é uma profissão que deverá se tornar muito mais complexa e avançada à medida que as tecnologias de IA continuam a melhorar.
No futuro, a Prompt Engineering provavelmente desempenhará um papel importante na influência do pensamento ético, do pensamento criativo e dos processos de aprendizagem da IA, além de direcionar a capacidade de resposta da IA.
A IA ficará cada vez mais apta a equilibrar a sua capacidade computacional com a intuição humana, permitindo interações mais moralmente sólidas, contextualmente conscientes e individualizadas com os seus sistemas.
Os engenheiros imediatos precisarão possuir habilidades que incluem empatia, raciocínio ético e pensamento crítico neste ambiente em mudança.
A elaboração de instruções que incentivem uma conduta responsável e vantajosa na IA exigirá uma compreensão profunda das implicações éticas do material gerado pela IA, bem como a capacidade de prever e compreender as diferentes e complicadas exigências dos utilizadores.
Além disso, para ampliar as fronteiras do que a IA pode realizar em cooperação com a direção humana, a criatividade será crucial na descoberta de novos métodos de envolvimento com a IA.
TA capacidade de liderar e interagir com sucesso com a IA através da Prompt Engineering será um talento vital, combinando perspicácia técnica com insights centrados no ser humano, à medida que a IA se torna cada vez mais interligada em todas as partes da vida e do trabalho.
22. Descreva um projeto em que você implementou técnicas de Prompt Engineering para melhorar significativamente a eficiência de um processo de negócios.
Em um projeto recente, revolucionamos o procedimento de processamento de consultas on-line de um cliente de varejo, utilizando a Prompt Engineering para melhorar suas operações de suporte ao cliente.
Quando o sistema do cliente foi implementado pela primeira vez, ele tinha um chatbot simples que conseguia responder a perguntas simples, mas tinha problemas com consultas mais complicadas dos clientes.
Como resultado, houve uma alta taxa de encaminhamento de agentes humanos e um longo tempo de resolução.
Usamos abordagens de ponta da Prompt Engineering para renovar o paradigma de interação do chatbot. Criamos um conjunto de prompts estruturados que incluíam termos e frases específicos do contexto para nos ajudar a entender melhor a intenção por trás das consultas dos consumidores.
Por exemplo, se um consumidor solicitasse uma “política de devolução”, a solicitação foi projetada para identificar o assunto e coletar outras informações, como tipo de produto e data de compra, permitindo respostas mais precisas.
Esta estratégia aumentou a taxa de resolução no primeiro contacto, o que diminuiu consideravelmente a necessidade de envolvimento humano.
Como consequência, a satisfação do cliente e a eficiência da resposta aumentaram significativamente. Um maior leque de perguntas poderia ser respondido pelo chatbot e, quando direcionava as consultas aos agentes humanos, as informações eram claras e sucintas, permitindo respostas mais rápidas.
Este projeto serviu como um exemplo de como a Prompt Engineering pode simplificar e melhorar um processo comum da empresa em uma operação eficiente que reduza os custos operacionais e aumente a satisfação do cliente.
23. O que você acha sobre o potencial da Prompt Engineering para manipular ou enganar e como esses riscos podem ser mitigados?
A engenharia imediata tem um enorme potencial para melhorar a utilidade da IA, mas também, se não for controlada, pode manipular ou fornecer resultados falsos.
Esta qualidade dupla resulta do facto de as estruturas rápidas terem um impacto significativo nas respostas da IA, influenciando-as a seguir caminhos específicos ou a tirar conclusões que podem não ser objetivas.
Por exemplo, a IA pode fornecer resultados que propaguem informações falsas ou ideias preconceituosas se as solicitações implicarem discretamente opiniões específicas ou omitirem detalhes importantes.
A transparência e os padrões éticos devem ser incorporados no projeto e na execução das iniciativas da Prompt Engineering para reduzir esses perigos.
Incluir uma variedade de partes interessadas no processo de design imediato para avaliar e analisar os avisos quanto a possíveis preconceitos ou aspectos manipulativos é uma forma eficiente de incorporar freios e contrapesos.
Além disso, a criação de sistemas de IA com recursos de segurança integrados que identificam e destacam pistas potencialmente enganosas pode ajudar a prevenir abusos.
Além disso, é fundamental promover uma cultura ética em torno da criação e utilização da IA, apoiada por regulamentos explícitos e instrução contínua em práticas éticas de IA.
Incentivar comportamentos éticos e educar desenvolvedores e usuários sobre as consequências da Prompt Engineering é fundamental para garantir que os avanços na tecnologia de IA sejam utilizados adequadamente. Ao assumir uma postura proativa, podemos preservar a integridade das interações da IA e garantir que a tecnologia seja sempre útil para a sociedade.
24. Como você abordaria a construção de um prompt multimodal que combina texto e imagens para uma tarefa complexa?
É necessária uma estratégia sofisticada para integrar com sucesso dicas verbais e visuais ao criar um prompt multimodal que misture texto e recursos visuais.
Isto melhorará a capacidade da IA para realizar tarefas desafiadoras que exigem a compreensão de informações de diversas modalidades sensoriais.
Uma apresentação multimídia onde cada modalidade de informação apoia a outra e fornece um contexto mais profundo e abrangente para o trabalho em questão é semelhante ao tipo de engenharia imediata que este tipo de exercício exige.
Ao criar uma campanha publicitária, por exemplo, o prompt pode conter imagens que retratam o estilo da campanha, o esquema de cores e o clima pretendido, além de uma breve descrição verbal dos objetivos da campanha, público-alvo e tom emocional desejado.
Juntos, estes permitem que a IA “veja” e “leia” os requisitos ao mesmo tempo, levando a uma compreensão mais completa das sutilezas do projeto. Embora as fotos possam fornecer amostras específicas do estilo e clima a serem imitados, o texto pode instruir a IA sobre objetivos estratégicos e noções abstratas.
É importante certificar-se de que, ao criar esses prompts, o texto e os recursos visuais não sejam apenas pertinentes e compreensíveis, mas também organizados de forma que melhorem e expliquem uns aos outros.
Pode ser necessário equilibrar as entradas de modo que nenhuma supere as outras através de repetidos testes e modificações.
Você pode usar totalmente sistemas sofisticados de IA construindo cuidadosamente essas dicas multimodais, que lhes permitirão realizar e compreender atividades criativas e difíceis em um nível de sofisticação comparável ao dos humanos.
25. De que forma a Prompt Engineering pode contribuir para a explicabilidade e a transparência das decisões do modelo de IA?
Construir confiança e compreensão entre os sistemas de IA e os seus utilizadores requer tanto a explicabilidade como a transparência das decisões do modelo de IA, sendo que ambas podem ser grandemente melhoradas através de uma engenharia imediata.
Podemos instruir a IA não apenas a dar respostas, mas também a explicar a lógica ou as fontes de dados que apoiam essas respostas, projetando instruções cuidadosamente.
Este método é comparável a um professor comunicando uma ideia difícil a um aluno, onde o processo de explicação é tão significativo quanto a solução.
Por exemplo, um aviso pode ser concebido não só para sugerir um possível diagnóstico, mas também para fornecer os sintomas, informações de apoio e investigação científica para esta conclusão numa situação em que um modelo de IA é utilizado para ajudar com diagnósticos médicos.
Este tipo de consulta convida a IA a “mostrar o seu trabalho”, explicando como chegou a uma determinada conclusão. Isto ajuda a tornar o processo de tomada de decisão da IA mais visível e torna mais simples para os médicos verificarem e confiarem nela.
A transparência pode ser melhorada ainda mais utilizando o Prompt Engineering para solicitar aos modelos de IA que ofereçam citações ou links para as fontes de dados que consultaram ou que descrevam outros resultados que consideraram.
Esta abordagem ilustra os processos de tomada de decisão do modelo e ajuda as partes interessadas a compreender o âmbito e a complexidade dos dados que a IA tem em conta.
Consequentemente, a Prompt Engineering surge como um instrumento potente para decifrar procedimentos de IA, tornando-os mais fáceis de entender e acessíveis aos clientes. Isto aumenta a confiança e a dependência de soluções de IA em aplicações cruciais.
26. Discuta uma situação em que você teve que usar o Prompt Engineering para garantir a conformidade com os regulamentos de privacidade de dados em resultados de IA.
Num projeto que envolve um sistema de assistência ao cliente alimentado por IA para um prestador de cuidados de saúde, enfrentámos o obstáculo crítico de cumprir requisitos rigorosos de privacidade de dados, como o HIPAA nos Estados Unidos.
A IA deve cumprir rigorosamente os regulamentos que protegem a privacidade e a segurança dos dados dos pacientes, uma vez que foi criada para responder às perguntas delicadas dos pacientes e oferecer orientação personalizada.
Usamos abordagens da Prompt Engineering para incluir verificações de privacidade explícitas na rotina de processamento da IA, garantindo que o sistema mantivesse esses requisitos de privacidade.
Para evitar que a IA produza informações de identificação pessoal, por exemplo, criamos avisos que forneciam instruções para tornar essas informações anônimas.
Isso envolveu alterar as respostas da IA de forma que nomes, datas precisas ou qualquer outra informação que pudesse ser usada para identificar um paciente fossem removidos, mesmo que a entrada contivesse tais informações.
Os prompts também pretendiam lembrar à IA o ambiente em que ela estava funcionando, fazendo com que ela destacasse respostas que precisavam de consideração ou sensibilidade mais cuidadosa.
Esta estratégia dupla, que instruiu a IA sobre como lidar com dados confidenciais e verificou regularmente a conformidade, foi essencial para preservar a privacidade e a precisão dos dados dos pacientes.
Além de ajudar a cumprir as obrigações legais, a implementação destes avisos cuidadosamente concebidos foi crucial para promover a confiança dos utilizadores e garantir que o sistema de IA fosse útil e considerasse as questões de privacidade.
27. Como você equilibra a necessidade de criatividade e a necessidade de precisão na Prompt Engineering, especialmente em aplicações sensíveis?
É necessário um planeamento cuidadoso que tenha em conta tanto as vantagens como as desvantagens das capacidades de IA para encontrar um equilíbrio entre a necessidade de precisão e criatividade na engenharia imediata, especialmente para aplicações sensíveis.
Este delicado equilíbrio é semelhante ao de um artista que deve respeitar os métodos da sua profissão e ao mesmo tempo tentar transmitir algo novo e significativo.
A precisão é crucial em aplicações sensíveis, incluindo aquelas que exigem aconselhamento financeiro ou informações médicas. Os prompts devem ser projetados de forma que a IA siga de perto os dados validados e os parâmetros definidos, dando prioridade à precisão factual e à confiabilidade.
Para garantir que interpretações criativas não resultem em erros clínicos, você pode instruir especificamente a IA a basear suas respostas nas recomendações clínicas mais recentes e em pesquisas revisadas por pares ao criar prompts para uma ferramenta de diagnóstico médico.
Mas a criatividade não deve ser completamente ignorada, especialmente quando pode melhorar experiência do usuário ou oferecer informações mais esclarecedoras.
Nessas situações, a criatividade pode ser incluída com segurança, permitindo que a IA experimente várias abordagens para transmitir dados com precisão, inclusive produzindo analogias, gráficos ou explicações alternativas que possam ajudar os consumidores a compreender e achar mais interessante o material complicado.
O segredo é organizar os prompts de forma que os resultados criativos da IA sejam limitados ao que é verdadeiro e adequado para aquela situação específica.
28. Você pode descrever uma técnica para otimizar prompts em termos de velocidade e eficiência computacional em aplicativos em tempo real?
Em aplicações em tempo real, a velocidade rápida e a otimização da eficiência computacional são críticas, especialmente quando os sistemas de IA precisam reagir imediatamente, como chatbots para suporte ao cliente ou ferramentas interativas.
Simplificar a complexidade dos prompts e concentrar-se na redução da carga computacional sem comprometer o calibre das respostas é uma estratégia eficiente.
Uma abordagem principal é simplificar a estrutura dos prompts. Isto implica evitar questões extremamente complexas ou profundamente aninhadas, pois estas podem forçar o modelo a realizar procedimentos de inferência mais demorados e computacionalmente dispendiosos.
Alternativamente, os prompts podem ser claros e sucintos, indicando a ação ou resposta necessária de uma forma fácil de entender.
Por exemplo, o prompt pode ser dividido em perguntas mais objetivas e diretas que a IA poderia responder mais rapidamente, em vez de apresentar uma consulta complexa e com várias partes.
Além disso, o desempenho pode ser bastante aumentado armazenando respostas populares ou empregando soluções padronizadas para tópicos comumente solicitados.
O sistema pode diminuir a necessidade de cálculo em tempo real, resultando em tempos de resposta mais rápidos, ao prever perguntas frequentes e pré-calcular as respostas quando for prático.
Este método garante que o sistema de IA responda mesmo em situações de alta demanda, acelerando a interação e diminuindo a carga computacional. Esses métodos apoiam o bom funcionamento de aplicativos em tempo real, fornecendo interações de IA rápidas e confiáveis, que são críticas tanto para a eficácia operacional quanto para a felicidade do usuário.
29. Como você usaria o Prompt Engineering para desenvolver uma solução baseada em IA para um problema novo, onde há poucos precedentes estabelecidos?
Ao usar o Prompt Engineering, você deve usar uma abordagem inventiva e exploratória ao lidar com uma situação nova para a qual existem poucos exemplos.
É como tentar encontrar o caminho através de um país desconhecido; você precisa ser criativo e flexível para encontrar as respostas certas.
A primeira fase é fazer um estudo aprofundado e compreender o domínio do problema, obtendo o máximo de dados possível sobre problemas relacionados ou cenários comparáveis.
Os prompts podem então ser cuidadosamente projetados para direcionar a IA à medida que ela extrapola de casos bem conhecidos para o novo problema.
Isto pode implicar a formulação de uma sequência de questões investigativas que motivem a IA a produzir diversas soluções ou teorias possíveis baseadas em domínios de conhecimento relacionados. Embora ainda garantam que as respostas da IA são apoiadas por factos relevantes e deduções lógicas, estas instruções devem ser criadas para incentivar a inovação.
Depois que os conceitos preliminares são produzidos, os prompts podem ser melhorados iterativamente, adicionando informações e resultados da pesquisa inicial para direcionar a atenção da IA para linhas de investigação mais interessantes. Esse procedimento é semelhante à escultura, em que a matéria-prima é refinada e esculpida por meio de repetidas tentativas.
Aqui, a Prompt Engineering serve como uma estrutura dinâmica para aprendizagem iterativa e adaptação, além de ser uma ferramenta de elicitação. Isto permite que a IA melhore os seus resultados, alinhando-os com o conhecimento em evolução do problema.
Este método utiliza a adaptabilidade e os poderes de aprendizagem da IA para permitir a criação de soluções personalizadas para problemas de ponta.
30. Que métodos você usa para se manter atualizado sobre os últimos avanços e melhores práticas em Prompt Engineering?
Manter o conhecimento e garantir uma implementação bem sucedida na Prompt Engineering exige estar atualizado sobre os mais recentes desenvolvimentos e melhores práticas.
Minha estratégia combina educação contínua com envolvimento ativo em comunidades profissionais.
Em primeiro lugar, leio frequentemente publicações académicas e participo em conferências e webinars sobre inteligência artificial e aprendizado de máquina.
Esses materiais são essenciais para aprender sobre estudos recentes, novos rumos no campo da engenharia imediata e métodos de ponta.
Pesquisas recentes apresentadas em conferências como NeurIPS ou em periódicos como o Journal of Inteligência artificial A pesquisa é frequentemente imediatamente aplicável ou adaptável ao meu trabalho.
Também participo ativamente de redes profissionais e fóruns online onde profissionais trocam problemas, soluções e estudos de caso.
A troca de conhecimento em tempo real é muito facilitada por ambientes de aprendizagem baseados na comunidade, como aqueles encontrados em plataformas como Stack Overflow, GitHub e grupos do LinkedIn.
A interacção com estas comunidades proporciona uma visão mais ampla de como diferentes estratégias estão a ser implementadas com sucesso em vários sectores e aplicações, além de ajudar na resolução de problemas específicos.
Ao combinar o envolvimento da comunidade com o rigor acadêmico, posso permanecer na vanguarda da Prompt Engineering e melhorar meu trabalho com as informações e técnicas mais recentes.
31. O que você priorizaria nas primeiras semanas de trabalho, se fosse contratado?
Se fosse contratado, dedicaria minhas primeiras semanas de trabalho para obter uma compreensão sólida dos objetivos, da cultura e dos procedimentos operacionais da empresa.
Para que a integração e a contribuição sejam bem-sucedidas, esta base é essencial. Eu daria alta prioridade ao estabelecimento de relacionamento com membros importantes da equipe de vários departamentos para conseguir isso.
Conversar com colegas de trabalho para aprender sobre suas lutas, métodos e realizações seria benéfico para mim, pois esclareceria a dinâmica interna e me mostraria como minha experiência em Prompt Engineering pode apoiar melhor os objetivos da organização.
Ao mesmo tempo, eu mergulharia em conhecer quaisquer projetos atuais da Prompt Engineering ou áreas onde minhas habilidades possam ser utilizadas. Isso envolve a análise de iniciativas anteriores e seus resultados para determinar o que funcionou e o que não funcionou adequadamente.
Eu começaria a delinear as primeiras contribuições que poderia fazer depois de ter em conta estas conclusões, salientando os ganhos a curto e a longo prazo.
Ao utilizar esta estratégia, posso ter a certeza de que não só estou a entregar valor desde o início, mas também de que estou alinhado com os objetivos estratégicos da empresa, o que me preparará para o sucesso na minha carreira.
Conclusão
Em resumo, ter conhecimentos de Prompt Engineering é crucial para quem pretende aproveitar ao máximo a tecnologia de IA.
As entrevistas neste campo muitas vezes se concentram na avaliação da capacidade de um indivíduo de compreender e influenciar o comportamento da IA usando instruções bem pensadas.
Estas avaliações vão além das competências e aprofundam considerações éticas, bem como a capacidade de aplicar IA em cenários diversos e por vezes complexos.
Portanto, a preparação para as entrevistas exige uma compreensão da tecnologia em si e das suas implicações no mundo real, garantindo que os candidatos estejam preparados para contribuir eficazmente neste domínio dinâmico e em rápida evolução.
Para obter ajuda na preparação da entrevista, consulte Série de entrevistas de Hashdork.
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