Um guia para iniciantes na engenharia de prompts do ChatGPT

O ChatGPT, desenvolvido pela OpenAI, é uma ferramenta avançada usada para vários aplicativos, incluindo chatbots, geração de conteúdo e atendimento ao cliente. Seu ponto forte está na geração de texto semelhante ao humano com base nas solicitações que recebe. Neste tutorial, vamos nos aprofundar na arte e na ciência da engenharia de prom pts - criar prompts precisos e eficazes para obter as melhores respostas do ChatGPT.

Decidimos nos concentrar no ChatGPT Prompt Engineering porque essa é uma habilidade crucial ao trabalhar com modelos de linguagem. Entender como criar prompts eficazes leva a respostas mais precisas, focadas e úteis. Confira nosso curso, Introdução ao ChatGPT para se familiarizar com os conceitos básicos da ferramenta.

Entendendo o ChatGPT

Antes de nos aprofundarmos na engenharia de prompt, vamos entender como o ChatGPT funciona. É um modelo baseado em transformador que utiliza aprendizado de máquina para produzir texto. Ele foi treinado em uma ampla gama de textos da Internet e outros recursos, mas não sabe detalhes específicos sobre quais documentos estavam em seu conjunto de treinamento.

Como o ChatGPT funciona

O ChatGPT gera texto prevendo a próxima palavra em uma frase. Ele faz isso várias vezes para criar frases completas. Por exemplo, com a entrada "The sun is..." (O sol está...), ele pode prever a próxima palavra como "brilhando" ou "nascendo".

Entender isso é fundamental para a engenharia imediata: você está essencialmente orientando as previsões do modelo. Leia nosso guia sobre O que é o ChatGPT para entender melhor como funciona o modelo de linguagem grande.

Fundamentos do ChatGPT Prompt Engineering

A engenharia de prompts é a arte de criar prompts que instruem efetivamente o ChatGPT a gerar o resultado desejado. Isso envolve entender o comportamento do modelo e ajustar a entrada para orientar as respostas do modelo.

Ponto de partida

Vamos supor que queremos que o GPT-4 gere um breve relatório de análise de dados. Poderíamos começar com a solicitação: "Forneça um relatório de análise de dados". Embora isso possa gerar uma resposta razoável, podemos otimizá-la ainda mais.

Um prompt mais eficaz poderia ser:

"Como analista de dados, descreva o processo que você seguiria para analisar um conjunto de dados contendo dados de vendas de uma loja de varejo. Inclua as etapas para explorar as tendências de vendas ao longo do tempo, identificar os produtos mais vendidos e avaliar o desempenho das vendas por região no último trimestre."

ChatGPT prompt engineering at work

Esse prompt revisado é específico; ele define uma função (analista de dados) e descreve as informações exatas necessárias, levando a um resultado mais eficaz. Ele instrui o GPT-4 a não apenas resumir o conjunto de dados, mas também a analisar as tendências de vendas, os principais produtos e o desempenho regional, fornecendo um escopo mais amplo para a análise.

Princípios do Prompt Engineering eficaz

Clareza

O prompt deve definir claramente o que você deseja que o modelo faça. Evite a ambiguidade. Por exemplo, em vez de "Fale-me sobre cães", use "Forneça uma descrição detalhada das características, do comportamento e dos cuidados necessários para cães domésticos".

Contexto

O ChatGPT responde ao contexto imediato do prompt. Portanto, é fundamental estabelecer um contexto claro. Por exemplo, o prompt "Translate the following English text to French: 'Hello, how are you?'" fornece contexto e instruções claras.

Precisão

Solicitações precisas geram respostas precisas. Por exemplo, se você quiser uma lista, peça-a especificamente: "Liste os 10 países mais populosos do mundo."

Interpretação de papéis

O ChatGPT responde bem à interpretação de papéis. Você pode defini-lo em uma função para orientar suas respostas: "Como historiador, explique a importância da Guerra Civil Americana."

Como escrever prompts de ChatGPT para cenários de ciência de dados

Vamos aplicar nossos princípios para criar prompts para cenários de ciência de dados, garantindo que eles sejam claros, contextuais, precisos e, ocasionalmente, envolvam dramatização.

Cenário 1: Limpeza de dados

Prompt: "Como cientista de dados, descreva o processo de limpeza de um conjunto de dados antes de ele ser usado para análise. Inclua etapas como tratamento de dados ausentes, tratamento de valores discrepantes e normalização de dados."

Esse prompt é claro, preciso e fornece contexto. Ele define uma função para o ChatGPT (um cientista de dados) e solicita especificamente as etapas de limpeza de dados, garantindo uma resposta detalhada.

Cenário 2: Explicação do modelo de aprendizado de máquina

Prompt: "Como um especialista em aprendizado de máquina, explique o conceito de 'Random Forest' para um iniciante, incluindo seus princípios básicos, vantagens e casos de uso comuns."

Novamente, vemos clareza, precisão e contexto. O elemento de interpretação de papéis orienta o ChatGPT a responder de uma determinada maneira. A menção de "iniciante" garante que a explicação seja simples e fácil de entender.

Cenário 3: Técnica de visualização de dados

Prompt: "Como especialista em visualização de dados, explique o conceito e o processo de criação de um 'Box and Whisker Plot' na análise de dados. Inclua seu objetivo e como interpretá-lo."

Esse prompt é eficaz, pois esclarece a complexidade esperada e os aspectos específicos a serem abordados na resposta. Ele também define a função do ChatGPT, orientando a profundidade e o tom da explicação.

Depuração de prompts do ChatGPT

Às vezes, mesmo prompts bem elaborados podem não produzir o resultado desejado. Nesses casos, é útil depurar o prompt.

Ajuste do tom e da formalidade

Se o resultado for muito formal ou casual, você poderá orientar o tom adicionando instruções como "Explique-me como se eu tivesse cinco anos" ou "Escreva um relatório formal sobre...".

Ajustando os detalhes

Se o resultado for muito vago ou muito detalhado, ajuste o prompt de acordo. Adicione palavras como "brevemente" ou "em detalhes" para orientar a extensão e a profundidade da resposta.

Experimentar e iterar

Não tenha medo de experimentar e repetir os prompts. Às vezes, uma pequena reformulação ou instruções adicionais podem produzir resultados significativamente melhores. Para saber mais sobre os prompts do ChatGPT para ciência de dados, confira nossa abrangente folha de dicas do ChatGPT, que tem mais de 60 prompts para tarefas de ciência de dados.

Confira nossa Folha de dicas do ChatGPT para obter mais solicitações de ciência de dados

Considerações finais

A engenharia imediata é uma habilidade crucial ao trabalhar com o ChatGPT. Isso requer a compreensão do comportamento do modelo e a elaboração de prompts que sejam claros, contextuais, precisos e, às vezes, baseados na função. Com a prática, você pode dominar a arte da engenharia de prompt e aproveitar todo o potencial do ChatGPT.

Lembre-se de que o segredo é ser explícito sobre o que você quer que o modelo faça e como você quer que ele faça. Faça experiências com diferentes estruturas e instruções e aprenda com os resultados para aprimorar seus prompts.

Este tutorial é o início de sua jornada no ChatGPT Prompt Engineering. À medida que for explorando mais, você descobrirá mais técnicas e nuances que o ajudarão a criar prompts eficazes para qualquer cenário.