Desenvolvendo o prompt
Use as diretrizes para ajudar a criar um prompt para sua habilidade. Um aviso específico, claro e contextual fornece melhores resultados.
Visão geral do desenvolvimento de prompts
Como um engenheiro de prompts, você deve tomar decisões de desenvolvimento observando as saídas do modelo que são geradas em resposta a um prompt aplicado a muitas entradas diferentes. No entanto, ainda existem determinadas diretrizes que podem ajudar os usuários a começar com o design de prompts.
- Seja específico
Defina claramente o resultado desejado. Seja específico sobre a tarefa que você deseja que o modelo atenda. Identifique claramente as entradas que você está fornecendo ao modelo e especifique a saída que você espera do modelo (incluindo a formatação).
- Incluir o contexto correto
Forneça informações de histórico e contexto relevantes para a execução da tarefa. Essas informações podem gerar uma resposta mais focada.
- Usar linguagem clara
Use uma linguagem precisa e sem ambiguidades ao escrever o prompt.
- Incluir demonstrações
Se possível, experimente fornecer exemplos concluídos, ou demonstrações, no prompt após as instruções para ilustrar o que você deseja que o modelo produza. Demonstrações são uma maneira poderosa de aumentar a probabilidade de gerar uma saída desejável. No entanto, o desempenho muda dependendo das demonstrações selecionadas.
- Iniciar variações simples e de teste
Divida tarefas complexas em instruções menores e mais claras. Tenha uma abordagem controlada e iterativa. Experimente estruturas diferentes.
Outras considerações
- Diferenças sutis no texto podem levar a diferenças significativas no desempenho. Tentar raciocinar sobre como um modelo de linguagem grande (LLM) pode "interpretar" as instruções em um prompt só ajuda você até certo ponto. Qual opção específica de texto de aviso funciona melhor depende do modelo subjacente e, idealmente, deve ser escolhida com base em evidências (ou seja, observando muitas saídas).
- Em configurações com restrição de dados, você deve desenvolver iterativamente vários prompts de candidato usando os dados de desenvolvimento e, em seguida, medir o desempenho de cada prompt de candidato no conjunto de testes, escolhendo o melhor.