Bem-vindo ao meu guia sobre a razão pela qual a engenharia de prontidão é crucial para concretizar plenamente o potencial de grandes modelos linguísticos como o Google Bard. No mundo digital atual, as máquinas são capazes de gerar texto, responder a perguntas e oferecer soluções para problemas. Mas para obter os melhores resultados possíveis, é importante a forma como se dirige e interage com estas máquinas. Através de uma engenharia de resposta eficaz, é possível garantir que as máquinas produzem os resultados desejados. Neste guia, compreenderá como as máquinas pensam e dar-lhe-ei algumas dicas úteis para otimizar os seus prompts.
Principais conhecimentos
- As máquinas pensam de forma diferente dos humanos e precisam de instruções precisas.
- Uma engenharia de prompts eficaz ajuda a obter respostas relevantes e lógicas.
- Pode melhorar a qualidade das respostas utilizando instruções e estratégias específicas.
Guia passo-a-passo
1. compreensão básica de como as máquinas pensam
Para fazer uma engenharia de resposta eficaz, é importante compreender como é que as máquinas pensam. As máquinas, incluindo o Google Bard, baseiam-se em modelos matemáticos e não conseguem pensar logicamente como os humanos. Analisam números, textos e palavras, mas precisam de instruções claras para obter os resultados corretos. As máquinas olham para tudo em termos de dados.
2. exemplo de um tema engraçado
Um exemplo prático para ilustrar o tópico é a questão de como medir 6 litros de água de um jarro de 12 litros e de um jarro de 6 litros. Enquanto um ser humano pensaria logicamente e usaria primeiro o jarro de 6 litros, a máquina pode dar respostas confusas, uma vez que não tem pensamento lógico.
3. A primeira tentativa e a primeira solução
Quando se dá o comando à máquina, obtém-se uma instrução que divide o problema em instruções passo a passo. O resultado pode ser o seguinte: Primeiro, deve encher o jarro de 12 litros com água, depois transferir a água para o jarro de 6 litros e assim por diante. Isto mostra que as máquinas procuram formas processuais, mas muitas vezes não reconhecem as soluções mais eficientes.
4. eventuais limitações
É importante notar que a primeira solução só funciona se a água disponível for infinita. Se não for esse o caso, é preciso oferecer alternativas claras. Isto é crucial para a conceção das entradas para a máquina.
5. repetir instruções
Para obter melhores respostas, pode dizer à máquina para ignorar todas as instruções anteriores. Isto significa que se pode começar do zero. Uma simples frase "Ignorar todas as instruções anteriores" antes do comando é muitas vezes útil.
6 Tornar as instruções mais complexas
Depois de dominar os avisos básicos, o próximo passo é formular problemas mais complexos. Utilize funções e instruções especiais para ajudar a máquina a resolver sistematicamente o problema. Deve também certificar-se de que dá as instruções passo a passo.
7 Aplicação em diferentes cenários
Não se esqueça de que a estratégia de engenharia de pedidos não se aplica apenas ao Google Bard. Trata-se de um conceito geral que funciona em todos os principais modelos linguísticos. Estes princípios também serão relevantes noutras ferramentas como o ChatGPT e ajudá-lo-ão a obter respostas de alta qualidade.
Resumo
Neste guia, aprendeu porque é que a engenharia de prontidão é essencial para a utilização eficaz do Google Bard e de modelos semelhantes. Agora compreende como funcionam as máquinas e que estas precisam de instruções claras e específicas para fornecer respostas precisas. Experimente estas técnicas e veja como as suas interações com os sistemas de máquinas melhoram.
