Prompt engineering transforma AI com modelos de deep learning

São Paulo — InkDesign News — O avanço em machine learning e deep learning tem sido impulsionado pela evolução de técnicas de prompting, que facilitam a interação entre parâmetros e modelos generativos.

Arquitetura de modelo

Recentemente, pesquisadores têm explorado diferentes paradigmas de prompting, nomeadamente declarativo e imperativo. O primeiro exprime “o que” deve ser feito, enquanto o segundo especifica “como” deve ser feito. Essas abordagens impactam significativamente a precisão e a relevância das respostas geradas pelos modelos. Por exemplo, enquanto um prompt declarativo pode solicitar que se escreva uma função em Python, um prompt imperativo detalha cada passo do processo.

“Peça ao modelo um código curto e rápido em Python para calcular a distância cosseno entre dois vetores de entrada.”
(“Write a short and fast function in Python to compute the cosine distance between two input vectors.”)

— Nome, Cargo, Instituição

Treinamento e otimização

Estudos demonstram que a simplificação das instruções através de prompts declarativos pode acelerar o desenvolvimento de soluções. No entanto, prompts imperativos, ao detalharem o processo, podem resultar em códigos mais robustos e menos suscetíveis a erros. A eficácia de cada abordagem varia com o perfil do usuário; desenvolvedores costumam optar por detalhes mais estruturados, enquanto gerentes de produtos podem preferir clareza e brevidade.

“Um prompt imperativo deixa pouco ao acaso — cada passo algorítmico é especificado em detalhe.”
(“An imperative prompt leaves very little to chance — each algorithmic step is specified in detail.”)

— Nome, Cargo, Instituição

Resultados e métricas

A partir de experimentalizações, foi observado que os prompts híbridos, que combinam características de ambos os paradigmas, podem oferecer o melhor dos dois mundos. Esta abordagem permite liberdade dentro de um framework, guiando a implementação enquanto mantém a concisão nos prompts. A escolha do paradigma deve levar em conta o contexto da aplicação.

“A escolha entre engenharia de prompts declarativos e imperativos deve ser deliberada, pesando os prós e contras de cada paradigma.”
(“The choice between declarative and imperative prompt engineering should be a deliberate one, weighing the pros and cons of each paradigm.”)

— Nome, Cargo, Instituição

O uso adequado dessas técnicas pode revelar novas aplicações práticas em áreas como desenvolvimento de software, otimização de algoritmos e interação humano-computador, além de abrir caminhos para novas pesquisas em IA e suas implicações futuras.

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