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AI, ML & Deep Learning

DSPy otimiza engenharia de prompts para LLMs em machine learning

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São Paulo — InkDesign News — Em um cenário de rápido avanço em machine learning, a iteração de prompts em modelos de linguagem de grande escala (LLMs) se torna uma prática essencial para a otimização da geração de respostas automatizadas.

Arquitetura de modelo

O uso de modelos como o GPT-3.5-turbo para geração de respostas em serviços ao cliente permite a criação de interações mais humanas. As complexidades associadas à iteração de prompts, onde ligeiras variações podem afetar drasticamente os resultados, apresentam desafios significativos. Ao utilizar a biblioteca DSPy, as equipes podem configurar prompts de forma modular e acompanhar métricas de sucesso automaticamente.

“A iteração de prompts é central para a construção de produtos generativos de IA confiáveis.”
(“Prompt iteration — central to building trustworthy generative AI products — is hard because there are so many ways to write a prompt.”)

— Autor, Instituição

Treinamento e otimização

A metodologia proposta envolve a geração de um conjunto de dados de treinamento que é essencialmente uma conversa de suporte ao cliente, coletando cerca de 30 mil perguntas de um banco de dados. Isso possibilita a construção de um modelo que interage de forma relevante com o usuário. A integração de um LLM judge, que avalia a saída gerada, se mostrou uma estratégia eficaz para garantir a qualidade das respostas, permitindo que o sistema aprenda e se ajuste continuamente com base em feedbacks operacionais.

“O conceito de juízes LLM pode ajudar aqui, mas adiciona complexidade.”
(“The concept of LLM judges can help here but adds complexity.”)

— Autor, Instituição

Resultados e métricas

Após a implementação de várias iterações de prompts, os resultados mostraram uma melhoria significativa nas métricas de eficácia, com um aumento na precisão de respostas de 58% para 75% numa linha de base. Isso destaca não apenas a eficácia da abordagem, mas também as capacidades do DSPy para otimizar ambos os componentes do modelo — o gerador e o juiz — sem que seja necessário realizar ajustes manuais complexos.

Essa estratégia posiciona a automação em um novo patamar, permitindo às empresas não só melhorar suas interações com clientes, mas também reduzir custos operacionais associados à necessidade de revisão humana frequente.

O uso de modelos de linguagem como assistentes dentro de sistemas automatizados para atendimento ao cliente representa um potencial significativo para a transformação digital em setores diversos. O avanço contínuo nesta área pode levar à criação de sistemas de suporte que se tornam cada vez mais autônomos e eficazes.

Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)

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Tiago F Santiago

Tiago F. Santiago é Analista de Marketing na C2HSolutions, onde, em sua atuação fixa, combina estratégia e tecnologia para impulsionar soluções digitais. Paralelamente, dedica-se como hobby à InkDesign News, contribuindo com a criação de notícias e conteúdos jornalísticos. Apaixonado por programação, ele projeta aplicações web e desenvolve sites sob medida, apoiando-se em sua sólida expertise em infraestrutura de nuvem — dominando Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud — para garantir que cada projeto seja escalável, seguro e de alta performance. Sua versatilidade e experiência técnica permitem-lhe transformar ideias em produtos digitais inovadores.

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