Melhore suas habilidades com machine learning usando prompt engineering
São Paulo — InkDesign News —
Os avanços em machine learning têm sido significativos, especialmente com o uso crescente de prompt engineering em ciência de dados, onde pesquisadores estão otimizando suas interações com modelos de linguagem.
Arquitetura de modelo
A arquitetura dos modelos de linguagem, como GPT-4 e Claude, é fundamental para garantir a eficiência nas tarefas de análise de dados. Esses modelos são capazes de processar grandes conjuntos de dados, um requisito crítico em projetos de ciência de dados.
A engenharia de prompt é a arte (e ciência) de fazer modelos de linguagem grandes, como o GPT-4 ou Claude, realmente fazer o que você quer, quando você quer, de uma forma que faz sentido para o seu fluxo de trabalho.
(“Prompt Engineering is the art (and science) of getting large language models (LLMs) like GPT-4 or Claude to actually do what you want, when you want it, in a way that makes sense for your workflow.”)— Autor, Especialista em IA
Treinamento e otimização
Durante o treinamento, é crucial fornecer prompts detalhados que ofereçam contexto e restrições. O modelo se beneficia de entradas ricas, pois isso permite que ele gere saídas mais relevantes e úteis. Ao implementar técnicas de otimização, como few-shot prompting, pesquisadores conseguem resultados mais consistentes.
Com a engenharia de prompt, você consegue um assistente que sugere maneiras melhores de limpar ou visualizar os dados.
(“That’s what LLMs can be, if you prompt them the right way!”)— Autor, Especialista em IA
Resultados e métricas
Os resultados obtidos por meio do uso eficaz de prompts em modelos de linguagem são notáveis. Além de acelerar processos, eles contribuem para uma maior acurácia em análises exploratórias e na geração de insights valiosos. A aplicação destes métodos pode reduzir significativamente o tempo de desenvolvimento de projetos de deep learning.
As próximas etapas para a pesquisa incluem explorar mais aplicações práticas, tais como automação de fluxos de trabalho com assistentes de IA, o que promete transformar a forma como cientistas de dados abordam problemas complexos.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
