📄️ 🟢 Introdução
Este artigo foi pensado para pessoas com pouca ou nenhuma experiência com engenharia de prompt e inteligência
📄️ 🟢 *Prompting*
No capítulo anterior, nós dicutimos sobre IA e como os humanos podem ensinar IAs a realizar tarefas. O processo de
📄️ 🟢 Dando Instruções
Um dos métodos de prompting mais simples é apenas dar instruções. Nós já vimos uma instrução simples na seção anterior (um outro exemplo seria)
📄️ 🟢 *Prompting* de Atuação (*Role Prompting*)
Uma outra técnica de prompt é atribuir um papel à uma IA. Por exemplo, seu prompt pode começar com: "Você é um
📄️ 🟢 Few shot prompting
Yet another prompting strategy is few shot prompting, which is basically just showing the model a few examples (called shots) of what you want it to do.
📄️ 🟢 Combining Techniques
As we have seen in the previous pages, prompts can have varying formats and complexity. They can include context, instructions, and multiple input-output examples. However, thus far, we have only examined separate classes of prompts. Combining these different prompting techniques can lead to more powerful prompts.
📄️ 🟢 Formalizing Prompts
We have now covered multiple types of prompts, as well as ways to combine them. This page will provide you with terms to explain different types of prompts. Although there have been approaches to formalize discourse around prompt engineering(@white2023prompt), the field is ever changing, so we will provide you with just enough information to get started.
📄️ 🟢 Noções Básicas de Chatbot
Uma das formas mais comuns em que prompting pode ser útil é durante a interação com as várias opções de chatbots disponíveis para o público, como o ChatGPT. Perceba que ChatGPT é diferente de GPT-3. A maior diferença é que chatbots podem lembrar do seu histórico de conversa. Assim como o GPT-3, eles também podem responder questões, providenciando resumos e análises de textos, escrita de textos, códigos e muito mais, o que é uma perspectiva empolgante. Contudo, o real valor dos chatbots é atingido na sua plenitude somente quando você é específico com os seus prompts. Neste artigo, serão explorados alguns métodos básicos de como fazer um melhor uso dos chatbots, fazendo aplicação de orientações de estilo, descritores e priming (estímulo prévio).
📄️ 🟢 Pitfalls of LLMs
LLMs are extremely powerful, but they are by no means perfect. There are many pitfalls that you should be aware of when using them.
📄️ 🟢 LLM Settings
The output of LLMs can be affected by configuration hyperparameters, which control various aspects of the model, such as how 'random' it is. These hyperparameters can be adjusted to produce more creative, diverse, and interesting output. In this section, we will discuss two important configuration hyperparameters and how they affect the output of LLMs.
📄️ 🟢 Understanding AI Minds
There are a few simple things you should know about different AIs and how they work before you start reading the rest of the course.
📄️ 🟢 Starting Your Journey
Now that you have learned about the basics of prompt engineering, you are ready to start prompt engineering on your own. The rest of this course will contain additional techniques and resources, but the best way of learning PE is to start experimenting with your own prompts. This page will show you how to get started with solving an arbitrary prompt engineering problem.