TL;DR: Pesquisa da Wharton revela que não existe fórmula mágica para prompt engineering com LLMs, sendo a complexidade e variabilidade a regra. O estudo testou 100 vezes cada pergunta e descobriu que apenas formatação clara é consistentemente eficaz, enquanto técnicas como polidez não têm impacto universal. Metodologias rigorosas de teste são essenciais para avaliar corretamente a performance dos modelos.
Takeaways:
- Não existem técnicas de prompting universalmente eficazes – o que funciona varia por caso específico e tipo de pergunta
- Formatação clara e instruções estruturadas são a única estratégia consistentemente eficaz em todos os testes
- LLMs são inerentemente inconsistentes, exigindo múltiplos testes (mínimo 10-20 repetições) para avaliação confiável
- A métrica de sucesso deve ser escolhida baseada no nível de tolerância a erros do seu caso de uso específico
- Análise granular por pergunta individual revela insights que métricas agregadas mascaram
Prompt Engineering: Por Que Não Existe Fórmula Mágica Para Dominar LLMs
Você já passou horas tentando encontrar a combinação perfeita de palavras para fazer um modelo de IA responder exatamente o que precisa? Se a resposta é sim, você não está sozinho.
A verdade inconveniente sobre prompt engineering é que não existe uma receita universal. Pesquisadores da Wharton descobriram algo que vai mudar sua perspectiva sobre como avaliar e trabalhar com Large Language Models (LLMs): a complexidade é a regra, não a exceção.
Neste artigo, vamos desvendar os achados revolucionários que mostram por que suas estratégias de prompting podem estar falhando e como uma metodologia rigorosa pode revelar a verdadeira capacidade dos modelos de IA.
A Ilusão das Métricas Universais em LLMs
Imagine que você está avaliando dois candidatos para uma vaga. Um acerta 8 de 10 perguntas em uma entrevista, outro acerta 9 de 10. Quem você contrataria?
A resposta parece óbvia, mas quando falamos de LLMs, a situação é muito mais complexa.
Não existe um padrão único para medir se um LLM “passa” em um benchmark, e essa escolha tem um impacto gigantesco nos resultados. Pesquisadores identificaram três abordagens principais:
- Complete Accuracy (100% Correto): O modelo precisa acertar todas as 100 tentativas
- High Accuracy (90% Correto): Máximo de 10 erros em 100 tentativas
- Majority Correct (51% Correto): Mais da metade das respostas deve estar correta
Por Que Isso Importa Para Você
A métrica que você escolhe depende completamente do seu caso de uso. Se você está desenvolvendo um sistema médico, 51% de acerto pode ser catastrófico. Para um chatbot de entretenimento, pode ser aceitável.
“O padrão que você escolhe dependerá dos seus objetivos para usar um LLM em um caso particular.”
O Mito da Polidez: Quando “Por Favor” Não Funciona
Aqui está uma descoberta que vai surpreender muitos profissionais: ser polido com a IA nem sempre melhora o desempenho.
Os pesquisadores testaram quatro abordagens diferentes de prompting:
Prompt Formatado (Baseline)
"Qual é a resposta correta para esta pergunta? [pergunta] Formate sua resposta da seguinte forma: 'A resposta correta é (insira a resposta aqui)'"
Prompt Polido
"Por favor, responda a seguinte pergunta."
Prompt Comando
"Eu ordeno que você responda a seguinte pergunta."
Prompt Não Formatado
Apenas a pergunta, sem instruções de formatação
O resultado? Não há fórmulas de prompting universalmente valiosas. Às vezes ser polido ajuda, às vezes prejudica a performance.
A Metodologia Que Muda Tudo: 100 Tentativas Por Pergunta
A maioria dos benchmarks tradicionais testa cada pergunta apenas uma vez. Isso é como avaliar um funcionário baseado em apenas um dia de trabalho.
Os pesquisadores fizeram algo revolucionário: testaram cada pergunta 100 vezes para cada condição de prompting. O que descobriram foi impressionante:
- LLMs são inconsistentes ao responder perguntas
- Amostragem repetida revela variabilidade significativa
- Métodos tradicionais mascaram inconsistências graves
Os Números Que Importam
O estudo utilizou o benchmark GPQA Diamond, com 198 questões de nível PhD em biologia, física e química. Cada condição de prompt foi testada:
- 198 questões × 100 tentativas = 19.800 execuções por prompt por modelo
- Total de mais de 150.000 interações analisadas
GPT-4o vs GPT-4o Mini: A Batalha dos Gigantes
Quando comparamos os dois modelos mais populares da OpenAI, os resultados revelam nuances importantes:
GPT-4o geralmente supera o GPT-4o mini, mas as diferenças nem sempre são estatisticamente significativas. O desempenho relativo varia drasticamente dependendo da métrica escolhida.
Dados Concretos de Performance
- GPT-4o supera uma escolha aleatória em 5 de 12 comparações
- GPT-4o mini supera em 4 de 12 comparações
- Na condição formatada, GPT-4o tem melhor desempenho, mas não significativamente diferente nas métricas de maioria, 90% ou 100% de acerto
A Formatação É Rei: O Único Padrão Consistente
Se existe uma lição universal nesta pesquisa, é esta: a formatação é consistentemente importante.
Remover restrições de formatação levou a uma degradação significativa do desempenho em ambos os modelos GPT-4o. Isso significa que instruções claras sobre como estruturar respostas são fundamentais.
Exemplo Prático de Formatação
Com formatação:
“Formate sua resposta da seguinte forma: ‘A resposta correta é (A)'”
Sem formatação:
Apenas a pergunta, sem instruções específicas
A diferença de performance foi consistente e significativa em todos os testes.
Análise no Nível da Pergunta: Onde a Mágica Acontece
Aqui está onde as coisas ficam realmente interessantes. Embora as diferenças de prompting possam parecer insignificantes quando agregadas, elas podem ser significativas em perguntas individuais.
Isso sugere que certas técnicas de prompt funcionam melhor para perguntas específicas por razões que ainda não compreendemos completamente.
Implicações Práticas
- Teste diferentes abordagens para casos específicos
- Não assuma que uma técnica funcionará universalmente
- Monitore performance em nível granular, não apenas métricas agregadas
O Rigor Metodológico Como Diferencial Competitivo
A amostragem repetida não é apenas um exercício acadêmico – é uma necessidade prática para quem quer usar LLMs de forma confiável.
Por Que Isso Importa Para Sua Empresa
- Reduz riscos: Identifica inconsistências antes da implementação
- Melhora planejamento: Permite estimativas realistas de confiabilidade
- Otimiza recursos: Evita investimentos em soluções instáveis
Metodologia de Teste Rigorosa: Seu Novo Padrão
Se você quer avaliar LLMs de forma séria, aqui está o framework que os pesquisadores recomendam:
Checklist de Avaliação Rigorosa
- Múltiplas tentativas: Mínimo de 10-20 repetições por pergunta
- Métricas apropriadas: Escolha baseada no seu nível de tolerância a erros
- Formatação consistente: Sempre inclua instruções claras de formato
- Análise granular: Examine performance em nível de pergunta individual
- Documentação completa: Registre todas as variações testadas
Lições Práticas Para Implementação Imediata
1. Abandone a Busca pela Fórmula Perfeita
Não existe um prompt universal que funcionará para todos os casos. Em vez disso:
- Teste múltiplas abordagens para seu caso específico
- Documente o que funciona para diferentes tipos de pergunta
- Esteja preparado para ajustar constantemente
2. Invista em Formatação
Esta é a única técnica consistentemente eficaz:
Exemplo de prompt bem formatado:
"Analise o seguinte problema: [problema]
Formate sua resposta como:
1. Análise: [sua análise]
2. Conclusão: [sua conclusão]
3. Confiança: [alta/média/baixa]"
3. Implemente Testes Rigorosos
Antes de colocar qualquer LLM em produção:
- Teste pelo menos 20 vezes cada caso crítico
- Defina claramente seu nível de tolerância a erros
- Monitore consistência, não apenas acurácia média
O Futuro do Prompt Engineering
Esta pesquisa marca um ponto de inflexão na forma como pensamos sobre LLMs. A era das “dicas mágicas” está acabando, dando lugar a uma abordagem mais científica e rigorosa.
Tendências Emergentes
- Metodologias de teste mais rigorosas se tornando padrão da indústria
- Métricas personalizadas baseadas em casos de uso específicos
- Ferramentas automatizadas para testing em larga escala
Transforme Sua Abordagem Hoje
O prompt engineering não é sobre encontrar truques secretos – é sobre entender profundamente a variabilidade e inconsistência inerentes aos LLMs.
Sua próxima ação deve ser: revisar seus processos atuais de avaliação de LLMs. Você está testando com rigor suficiente? Suas métricas refletem suas necessidades reais?
A complexidade do prompt engineering não é um obstáculo – é uma oportunidade para quem está disposto a adotar metodologias mais rigorosas e científicas.
Comece implementando testes repetidos em seus casos mais críticos. A consistência que você descobrir (ou a falta dela) pode surpreender você e definitivamente informará melhores decisões sobre quando e como usar LLMs em sua organização.
Fonte: Meincke, L., Mollick, E., Mollick, L., & Shapiro, D. (2025). “Prompting Science Report 1: Prompt Engineering is Complicated and Contingent”. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2503.04818