Compreendendo a Engenharia de Prompt em Prompt Engineering
Introdução ao Few-Shot Prompting
Bem-vindo ao fascinante mundo do Few-Shot Prompting na Engenharia de Prompt! Se você está coçando a cabeça, se perguntando como fazer seus modelos de linguagem executarem tarefas específicas com poucos exemplos, você está no lugar certo. Este artigo tem como objetivo ser seu recurso essencial para compreender os detalhes do few-shot prompting.
Nas próximas seções, exploraremos os mecanismos, tipos e exemplos práticos do few-shot prompting. Ao final desta leitura, você não apenas entenderá o conceito, mas também saberá como implementá-lo de forma eficaz. Portanto, vamos começar!
Como o Few-Shot Prompting Funciona
O que é o Few-Shot Prompting?
Few-shot prompting é uma técnica em que você fornece a um modelo de aprendizado de máquina, especialmente um modelo de linguagem, um pequeno conjunto de exemplos para guiar seu comportamento em uma tarefa específica. Ao contrário dos métodos tradicionais de aprendizado de máquina que requerem um extenso conjunto de dados de treinamento, o few-shot prompting permite que o modelo entenda a tarefa com apenas alguns exemplos. Isso é incrivelmente útil quando você tem dados limitados ou precisa de resultados rápidos.
Componentes-chave:
- Prompt Template: Esta é a estrutura que contém seus exemplos. Geralmente é uma string onde variáveis podem ser inseridas.
- Exemplos: Estes são os pontos de dados reais que guiam o modelo. Cada exemplo é um dicionário, com as chaves representando as variáveis de entrada e os valores representando os dados correspondentes.
Exemplos de Few-Shot Prompting
Agora que abordamos os mecanismos e tipo de few-shot prompting, vamos nos aprofundar em alguns exemplos práticos. Isso lhe dará uma imagem mais clara de como essa técnica pode ser aplicada em várias situações.
Muhammad Ali vs Alan Turing: Quem Viveu Mais?
Neste exemplo, iremos usar few-shot prompting com passos intermediários para determinar quem viveu mais: Muhammad Ali ou Alan Turing.
Passos a Seguir:
-
Definir a Tarefa: O objetivo final é descobrir quem viveu mais entre Muhammad Ali e Alan Turing.
-
Identificar Passos Intermediários: Os passos intermediários envolvem encontrar as idades de Muhammad Ali e Alan Turing na época de suas mortes.
intermediate_steps = [
"Encontre a idade de Muhammad Ali quando ele morreu.",
"Encontre a idade de Alan Turing quando ele morreu."
]- Executar o Modelo: Alimente esses passos intermediários como exemplos few-shot para o modelo.
examples = [
{
"question": "Qual era a idade de Muhammad Ali quando ele morreu?",
"answer": "74"
},
{
"question": "Qual era a idade de Alan Turing quando ele morreu?",
"answer": "41"
}
]- Analisar os Resultados: Com base nas respostas, podemos concluir que Muhammad Ali viveu mais do que Alan Turing.
Avô Materno de George Washington
Digamos que você esteja curioso sobre o avô materno de George Washington. Essa é uma tarefa perfeita para few-shot prompting com passos intermediários.
Passos a Seguir:
-
Definir a Tarefa: O objetivo final é identificar o avô materno de George Washington.
-
Identificar Passos Intermediários: Primeiro, descubra quem era a mãe de George Washington e, em seguida, identifique seu pai.
intermediate_steps = [
"Identifique a mãe de George Washington.",
"Descubra quem era seu pai."
]- Executar o Modelo: Forneça esses passos como exemplos few-shot.
examples = [
{
"question": "Quem era a mãe de George Washington?",
"answer": "Mary Ball Washington"
},
{
"question": "Quem era o pai de Mary Ball Washington?",
"answer": "Joseph Ball"
}
]- Analisar os Resultados: Com base nas respostas do modelo, podemos concluir que o avô materno de George Washington era Joseph Ball.
Zero-Shot vs Few-Shot Prompting
Zero-shot prompting é quando você pede para o modelo executar uma tarefa sem fornecer exemplos. O modelo confia exclusivamente nas instruções fornecidas no prompt. Por exemplo, se você pedir ao modelo para classificar um texto em sentimento positivo, neutro ou negativo, ele fará isso com base apenas na pergunta.
Few-shot prompting, por outro lado, envolve fornecer um conjunto de exemplos para guiar o comportamento do modelo. Esses exemplos atuam como um roteiro, ajudando o modelo a entender melhor a tarefa em questão.
**Quando Usar Zero-Shot e Quando Optar pelo Few-Shot? **
-
Zero-Shot Prompting: Ideal para tarefas simples que não requerem compreensão contextual. Por exemplo, consultas simples como "Qual é a capital da França?" podem ser respondidas de forma eficaz usando zero-shot prompting.
-
Few-Shot Prompting: Melhor indicado para tarefas complexas que exigem um nível mais profundo de compreensão ou envolvem vários passos. Por exemplo, se você está tentando descobrir quem viveu mais entre duas figuras históricas, few-shot prompting com passos intermediários seria a melhor opção.
Como Configurar os Few-Shot Prompts
- Crie uma Lista de Exemplos: O primeiro passo é criar uma lista de exemplos que o modelo usará como guia. Cada exemplo deve ser um dicionário. Por exemplo:
examples = [
{
"question": "Qual é a capital da França?",
## Introdução
A técnica de few-shot prompting é uma abordagem poderosa e versátil na engenharia de prompts. Ela permite que você forneça ao modelo um conjunto limitado de exemplos para orientar seu comportamento e melhorar sua capacidade de responder perguntas e realizar tarefas complexas.
Neste artigo, vamos explorar os principais conceitos envolvidos na few-shot prompting e discutir como você pode aplicar essa técnica para obter resultados mais eficazes com seus modelos de linguagem.
## O que é Few-Shot Prompting?
Few-shot prompting é uma abordagem na qual você alimenta exemplos ao modelo para que ele generalize e aprenda a executar uma tarefa específica. Em vez de treinar o modelo com uma enorme quantidade de dados, você fornece apenas alguns exemplos relevantes para a tarefa em questão.
Um exemplo de few-shot prompting é ensinar um modelo a responder perguntas sobre a capital de diferentes países. Em vez de fornecer uma grande quantidade de dados sobre as capitais de todos os países do mundo, você pode fornecer apenas alguns exemplos específicos, como:
```json
[
{
"question": "Qual é a capital da Alemanha?",
"answer": "Berlim"
},
{
"question": "Qual é a capital da França?",
"answer": "Paris"
},
{
"question": "Qual é a capital da Espanha?",
"answer": "Madri"
}
]Ao fornecer esses exemplos ao modelo, ele será capaz de generalizar e responder corretamente perguntas similares sobre outras capitais de países.
Como Funciona a Few-Shot Prompting?
A few-shot prompting envolve algumas etapas principais:
- Fornecer Exemplos: A primeira etapa é fornecer ao modelo uma série de exemplos relevantes para a tarefa que você deseja que ele execute. Esses exemplos devem incluir uma pergunta e a resposta correspondente.
examples = [
{
"question": "Qual é a capital da Alemanha?",
"answer": "Berlim"
},
{
"question": "Qual é a capital da França?",