Pesquisadores da Universidade de Inteligência Artificial Mohamed bin Zayed desenvolveram 26 princípios para aprimorar a eficácia dos prompts usados por chatbots como Claude, ChatGPT e modelos avançados similares.
O objetivo deles era simplificar o conceito de engenharia de prompts, permitindo que os usuários interajam eficientemente com vários tamanhos de Modelos de Linguagem (LLMs).
Aqui estão alguns insights essenciais:
𝗣𝗿𝗶𝗼𝗿𝗶𝘇𝗮𝗿 𝗖𝗹𝗮𝗿𝗶𝗱𝗮𝗱𝗲: Assegure que os prompts sejam claros, breves e diretos, fornecendo apenas a quantidade certa de contexto para guiar o modelo. Para consultas complexas, divida-as em partes menores e mais gerenciáveis.
𝗗𝗲𝗳𝗶𝗻𝗮 𝗘𝘅𝗽𝗲𝗰𝘁𝗮𝘁𝗶𝘃𝗮𝘀: Explique explicitamente o que você precisa e as limitações para a resposta do LLM. Essa abordagem ajuda a adaptar as saídas do modelo para atender suas necessidades específicas.
𝗙𝗮𝘃𝗼𝗿𝗲ç𝗮 𝗖𝗼𝗺𝘂𝗻𝗶𝗰𝗮çã𝗼 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝘃𝗮: Promova uma abordagem de conversação, onde o LLM pode fazer perguntas para esclarecimento antes de oferecer uma resposta. Esse processo ajuda na coleta de informações mais detalhadas para melhores resultados.
𝗔𝗱𝗲𝗾𝘂𝗲 𝗢𝘀 𝗡í𝘃𝗲𝗶𝘀 𝗗𝗲 𝗙𝗼𝗿𝗺𝗮𝗹𝗶𝗱𝗮𝗱𝗲: Ajuste o tom e estilo dos seus prompts para refletir o papel pretendido do LLM. Diferentes respostas são provocadas dependendo se a linguagem usada é formal ou informal.
𝗚𝗲𝗿𝗲𝗻𝗰𝗶𝗲 𝗜𝗻𝗱𝗮𝗴𝗮çõ𝗲𝘀 𝗖𝗼𝗺𝗽𝗹𝗲𝘅𝗮𝘀: Ao lidar com prompts desafiadores ou técnicos, divida-os em etapas menores ou considere várias restrições, como criar código que abrange vários arquivos.
Eis aqui a lista completa dos 26 princípios:
| Princípios de Engenharia de prompt | |
|---|---|
| 1 | Não é necessário ser educado com o LLM, então não é preciso adicionar frases como “por favor”, “se não se importar”, “obrigado”, “eu gostaria”, etc., e vá direto ao ponto. |
| 2 | Integre o público-alvo no prompt, por exemplo, o público é especialista na área. |
| 3 | Divida tarefas complexas em uma sequência de prompts mais simples em uma conversa interativa. |
| 4 | Utilize diretrizes afirmativas como “faça”, evitando linguagem negativa como “não faça”. |
| 5 | Quando precisar de clareza ou um entendimento mais profundo de um tópico, ideia ou qualquer informação, utilize os seguintes prompts: – Explique [insira o tópico específico] em termos simples. – Explique como se eu tivesse 11 anos. – Explique para mim como se eu fosse iniciante em [campo]. – Escreva o [ensaio/texto/parágrafo] usando inglês simples como se estivesse explicando para uma criança de 5 anos. |
| 6 | Adicione “Eu vou dar $xxx para uma solução melhor!” |
| 7 | Implemente prompts dirigidos por exemplos (Use poucos exemplos). |
| 8 | Ao formatar seu prompt, comece com “###Instrução###”, seguido por “###Exemplo###” ou “###Pergunta###” se relevante. Subsequentemente, apresente seu conteúdo. Use uma ou mais quebras de linha para separar instruções, exemplos, perguntas, contexto e dados de entrada. |
| 9 | Incorpore as seguintes frases: “Sua tarefa é” e “Você deve”. |
| 10 | Incorpore as seguintes frases: “Você será penalizado”. |
| 11 | Use a frase “Responda a uma pergunta feita de maneira natural e humana” em seus prompts. |
| 12 | Use palavras de orientação como “pense passo a passo”. |
| 13 | Adicione ao seu prompt a seguinte frase: “Garanta que sua resposta seja imparcial e não baseada em estereótipos”. |
| 14 | Permita que o modelo extraia detalhes e requisitos de você, fazendo perguntas até ter informações suficientes para fornecer a saída necessária (por exemplo, “De agora em diante, gostaria que me fizesse perguntas para…”). |
| 15 | Para investigar um tópico ou ideia específica ou qualquer informação e você deseja testar sua compreensão, você pode usar a seguinte frase: “Ensine-me o [teorema/tópico/regra] e inclua um teste no final, mas não me dê as respostas e depois me diga se acertei quando eu responder”. |
| 16 | Atribua uma função aos modelos de linguagem extensos. |
| 17 | Use Delimitadores. |
| 18 | Repita uma palavra ou frase específica múltiplas vezes dentro de um prompt. |
| 19 | Combine Chain-of-thought (CoT) com poucos exemplos. |
| 20 | Use primers de saída, que envolvem concluir seu prompt com o início da saída desejada. Utilize primers finalizando seu prompt com o início da resposta antecipada. |
| 21 | Para escrever qualquer ensaio/texto/parágrafo/artigo ou qualquer tipo de texto que deve ser detalhado: “Escreva um [ensaio/texto/parágrafo] detalhado para mim sobre [tópico] em detalhes, adicionando todas as informações necessárias”. |
| 22 | Para corrigir/mudar texto específico sem alterar seu estilo: “Tente revisar cada parágrafo enviado por usuários. Você deve apenas melhorar a gramática e o vocabulário do usuário e garantir que pareça natural. Não deve alterar o estilo de escrita, como tornar um parágrafo formal casual”. |
| 23 | Quando você tem um prompt de codificação complexa que pode estar em diferentes arquivos: “De agora em diante, quando gerar código que abrange mais de um arquivo, gere um script [linguagem de programação] que pode ser executado automaticamente para criar os arquivos especificados ou fazer alterações em arquivos existentes para inserir o código gerado. [sua questão]”. |
| 24 | Quando quiser iniciar ou continuar um texto usando palavras, frases ou sentenças específicas, utilize o seguinte prompt: “Estou fornecendo a você o começo [letra/música/história/parágrafo/ensaio…]: [letra/palavras/frase]”. Termine com base nas palavras fornecidas. Mantenha o fluxo consistente. |
| 25 | Deixe claro os requisitos que o modelo deve seguir para produzir conteúdo, na forma de palavras-chave, regulamentos, dicas ou instruções. |
| 26 | Para escrever qualquer texto, como um ensaio ou parágrafo, que deve ser semelhante a uma amostra fornecida, inclua as seguintes instruções: “Por favor, use a mesma linguagem baseada no parágrafo/título/texto/ensaio/resposta fornecido”. |
Pesquisa, Curadoria, Edição, formatação e finalização:
Werney Lima, agosto 19, 2024 (Segunda-feira) – 09:24 hrs.
Fonte: There’s An AI For That