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Glossário

Metaprompt

O que é Metaprompt?

Um metaprompt é uma instrução que pede a um modelo de linguagem para redigir ou melhorar, ele próprio, prompts ou instruções de sistema. Descreve-se o objetivo, o público e o tom pretendido e fornecem-se exemplos; o modelo produz então instruções estruturadas, com uma função, regras e limites. Isto permite obter mais depressa boas primeiras versões, que são depois testadas e aperfeiçoadas por pessoas. Exemplo: «atendimento ao cliente de uma loja de bicicletas» transforma-se num conjunto completo de instruções em rascunho.

Como o KI.ordo ajuda

O modelo «Escrever instruções para um agente (metaprompt)» do KI.ordo transforma um objetivo, um público e exemplos em novas instruções, incluindo regras sobre o que o agente não deve fazer.

Saber mais : Metaprompt

Modelos correspondentes

Temas

  • prompting
  • agentes
  • instruções

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Termos relacionados

Prompt

Um prompt é a entrada que diz a um modelo de IA o que fazer – uma pergunta, uma tarefa ou uma instrução, muitas vezes complementada com contexto, exemplos e o formato pretendido. A qualidade da resposta depende muito da clareza e da integridade do prompt. Por exemplo, em vez de «Escreve algo sobre o nosso produto», use-se «Escreve três vantagens curtas do produto X para empresas do setor artesanal, num tom factual».

  • prompting
  • entrada
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Modelo

Prompt negativo

Um prompt negativo especifica o que um modelo de IA não deve gerar nem fazer de forma explícita. Na geração de imagens, por exemplo com o Stable Diffusion, é um campo de entrada separado para elementos indesejados, como «desfocado» ou «texto na imagem». Nos modelos de linguagem, assume a forma de regras nas instruções, como «Não inventes preços» ou «Não dês aconselhamento jurídico». Tais limites tornam os resultados mais previsíveis, mas não substituem a verificação.

  • prompting
  • instruções
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Prompting recursivo

O prompting recursivo designa técnicas em que o resultado de um modelo de linguagem é reintroduzido como nova entrada – por exemplo para que um rascunho seja revisto e corrigido, ou para decompor uma tarefa grande, passo a passo, em subtarefas. Por exemplo, é primeiro produzida uma proposta em rascunho, o modelo avalia-a depois com base numa lista de verificação e, por fim, ela é melhorada. Isto aumenta muitas vezes a qualidade, mas custa tempo de processamento adicional e exige um critério de paragem claro.

  • prompting
  • revisão
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Few-shot learning

O few-shot learning é a capacidade de um modelo resolver uma tarefa a partir de apenas um punhado de exemplos. Nos modelos de linguagem, isto acontece normalmente diretamente na entrada: mostram-se dois ou três pares de pergunta e resposta pretendida, e o modelo aplica o mesmo formato e estilo a novos casos – sem novo treino. Exemplo: três pedidos de clientes corretamente categorizados são muitas vezes suficientes para que os pedidos seguintes sejam ordenados da mesma forma.

  • Prompting
  • Exemplos
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