A eficiência na obtenção de respostas precisas e relevantes de modelos de linguagem depende diretamente da clareza e especificidade das instruções fornecidas. Neste blog post, vamos explorar seis estratégias fundamentais para aprimorar a interação com esses modelos, garantindo resultados melhores e mais satisfatórios.
O Que São Modelos de Linguagem?
Modelos de linguagem, como o ChatGPT, são ferramentas avançadas de inteligência artificial capazes de entender e gerar texto em linguagem natural. Eles são treinados em grandes volumes de dados e podem realizar tarefas variadas, desde responder perguntas até redigir textos complexos. Contudo, para extrair o máximo potencial desses modelos, é crucial fornecer instruções claras e detalhadas.
1. Inclua Detalhes em Sua Consulta
Atenção aos Detalhes
Uma consulta detalhada é essencial para obter respostas relevantes. Detalhes específicos ajudam o modelo a compreender melhor a tarefa e reduzir a margem de erro.
Exemplo:
- Pior: Como faço para somar números no Excel?
- Melhor: Como somo uma linha de valores em dólares no Excel e faço isso automaticamente para várias linhas, com os totais aparecendo em uma coluna chamada “Total”?
Ao especificar exatamente o que você precisa, você aumenta as chances de receber uma resposta útil e precisa.
2. Peça ao Modelo para Adotar uma Persona
Personalização de Respostas
Solicitar que o modelo adote uma persona específica pode tornar as respostas mais alinhadas ao seu propósito.
Exemplo:
- Instrução: Quando eu pedir ajuda para escrever algo, responda com um documento que contenha pelo menos uma piada ou comentário divertido em cada parágrafo.
Isso pode ser útil para tornar o conteúdo mais envolvente ou adequado a um determinado público.
3. Use Delimitadores para Indicar Partes Distintas do Input
Clareza na Estruturação
Delimitadores, como aspas triplas ou tags XML, ajudam a demarcar seções do texto, facilitando a compreensão do modelo sobre o que deve ser tratado de forma distinta.
Exemplo:
- Instrução: Resuma o texto delimitado por aspas triplas com um haiku.
"""Texto a ser resumido"""
Essa prática é especialmente útil para tarefas complexas, evitando ambiguidades.
4. Especifique os Passos Necessários para Completar uma Tarefa
Estruturação em Passos
Algumas tarefas podem ser mais bem especificadas como uma sequência de passos. Escrever esses passos explicitamente facilita o seguimento pelo modelo.
Exemplo:
- Instrução: Use as instruções passo a passo a seguir para responder às entradas do usuário.
- Passo 1: O usuário fornecerá um texto entre aspas triplas. Resuma esse texto em uma frase com o prefixo “Resumo: “.
- Passo 2: Traduza o resumo do Passo 1 para o espanhol, com o prefixo “Tradução: “.
Isso garante que o modelo siga uma ordem lógica, produzindo resultados coerentes.
5. Forneça Exemplos
Exemplificação
Fornecer exemplos pode ser mais eficiente do que descrever instruções complexas. Isso é conhecido como “prompting com poucos exemplos”.
Exemplo:
- Instrução: Responda em um estilo consistente.
- Usuário: Ensine-me sobre paciência.
- Assistente: O rio que esculpe o vale mais profundo flui de uma nascente modesta; a sinfonia mais grandiosa origina-se de uma única nota; a tapeçaria mais intricada começa com um único fio.
Exemplos claros ajudam o modelo a entender o estilo ou formato desejado.
6. Especifique o Comprimento Desejado da Resposta
Controle de Comprimento
Você pode pedir ao modelo para produzir respostas de um comprimento específico, como um número de palavras, frases, parágrafos ou pontos de bala.
Exemplo:
- Instrução: Resuma o texto delimitado por aspas triplas em aproximadamente 50 palavras.
"""Texto a ser resumido"""
Isso ajuda a adaptar a resposta ao formato desejado.
Conclusão
Aplicando essas seis estratégias, você pode melhorar significativamente a qualidade das respostas fornecidas por modelos de linguagem. Ao incluir detalhes específicos, solicitar a adoção de personas, usar delimitadores, especificar passos, fornecer exemplos e controlar o comprimento das respostas, você garante interações mais produtivas e satisfatórias.
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