# Introdução

A engenharia de prompt é o processo de projetar e otimizar os prompts ou instruções dadas aos modelos de inteligência artificial (IA) para produzir as saídas desejadas. O objetivo da engenharia de prompt é melhorar o desempenho dos modelos de IA, fornecendo prompts mais informativos e específicos.

Para iniciar o aprendizado sobre engenharia de prompt, aqui estão alguns pontos a serem considerados:

1- Fundamentos de processamento de linguagem natural

Antes de começar a estudar a engenharia de prompt, é importante entender os fundamentos do processamento de linguagem natural (PLN). O PLN é uma área de estudo que se concentra em como os computadores podem entender e gerar linguagem natural. Isso inclui tarefas como reconhecimento de fala, tradução automática, análise de sentimentos e geração de texto.

Algumas das técnicas e conceitos importantes no PLN incluem:

‣ Tokenização: A tokenização envolve dividir o texto em pedaços menores, chamados de tokens. Os tokens geralmente correspondem a palavras ou caracteres individuais.

‣ Vetores de embedding: Os vetores de embedding são usados para representar palavras ou frases como vetores numéricos. Esses vetores podem ser usados para treinar modelos de PLN e melhorar o desempenho em tarefas como análise de sentimentos e tradução automática.

‣ Modelos de linguagem: Os modelos de linguagem são usados para prever a próxima palavra em uma sequência de palavras. Esses modelos são treinados em grandes conjuntos de dados de texto e podem ser usados em uma variedade de tarefas de PLN.

‣ Redes neurais: As redes neurais são usadas para treinar modelos de PLN. Essas redes são compostas por camadas de neurônios que processam a entrada de dados e geram uma saída.

Um exemplo de uma tarefa de PLN é a análise de sentimentos. Nessa tarefa, um modelo de PLN é treinado para determinar se um texto tem uma conotação positiva, negativa ou neutra. Por exemplo, uma análise de sentimento pode ser usada para determinar se um tweet é positivo ou negativo em relação a uma marca.

2- Modelos de linguagem pré-treinados

Os modelos de linguagem pré-treinados são uma das principais ferramentas usadas na engenharia de prompt. Esses modelos são treinados em grandes conjuntos de dados de texto e podem ser adaptados para realizar tarefas específicas. O GPT-3 é um exemplo de modelo de linguagem pré-treinado.

Algumas das técnicas e conceitos importantes na adaptação de modelos de linguagem pré-treinados incluem:

‣ Fine-tuning: O fine-tuning envolve a adaptação de um modelo pré-treinado para uma tarefa específica. Isso geralmente envolve treinar o modelo em um conjunto de dados menor e mais específico para a tarefa em questão.

‣ Prompt engineering: A engenharia de prompt envolve a criação de prompts eficazes para o modelo de linguagem pré-treinado. Um prompt é uma entrada que é fornecida ao modelo e usada para gerar uma resposta.

‣ Transfer learning: O transfer learning envolve a transferência de conhecimento de um modelo pré-treinado para uma tarefa específica. Isso pode ajudar a melhorar o desempenho do modelo em tarefas específicas, mesmo quando há poucos dados disponíveis.

Um exemplo de adaptação de um modelo de linguagem pré-treinado é o uso do GPT-3 para gerar textos descritivos de imagens. Para isso, é necessário criar um prompt que especifique as características que devem ser descritas pelo modelo. Por exemplo, o prompt pode incluir informações sobre a cena da imagem, como "Descreva a paisagem de uma praia ao pôr do sol". O modelo pré-treinado é então fine-tuned usando um conjunto de dados de imagens e descrições correspondentes para aprender a gerar uma descrição adequada.

3- Avaliação de modelos de PLN

A avaliação de modelos de PLN é um aspecto crítico da engenharia de prompt. É importante avaliar o desempenho do modelo em tarefas específicas para garantir que ele esteja funcionando corretamente. Existem várias métricas que podem ser usadas para avaliar modelos de PLN, incluindo precisão, recall e F1-score.

Algumas das técnicas e conceitos importantes na avaliação de modelos de PLN incluem:

‣ Conjuntos de dados de avaliação: Os conjuntos de dados de avaliação são usados para testar o desempenho do modelo em tarefas específicas. Esses conjuntos de dados geralmente incluem exemplos de entrada e saída esperada para o modelo.

‣ Métricas de avaliação: As métricas de avaliação são usadas para medir o desempenho do modelo em uma tarefa específica. Essas métricas podem incluir precisão, recall e F1-score, entre outras.

‣ Cross-validation: A cross-validation é uma técnica usada para avaliar a capacidade de um modelo de PLN de generalizar para novos dados. Isso envolve a divisão do conjunto de dados em conjuntos de treinamento e validação e a avaliação do modelo em vários conjuntos de validação diferentes.

Um exemplo de avaliação de um modelo de PLN é a avaliação do GPT-3 em tarefas de geração de texto, como a geração de respostas para perguntas. Para avaliar o desempenho do modelo, é possível usar conjuntos de dados de perguntas e respostas e métricas como a precisão e o recall para determinar a qualidade das respostas geradas pelo modelo.

4- Ética e justiça em PLN

Finalmente, é importante considerar os aspectos éticos e de justiça na engenharia de prompt. Como a linguagem natural pode ser usada para influenciar o pensamento e o comportamento das pessoas, é importante garantir que os modelos de PLN sejam construídos de maneira justa e ética.

Algumas das técnicas e conceitos importantes na ética e justiça em PLN incluem:

‣ Bias mitigation: A mitigação de viés envolve a identificação e correção de viés nos modelos de PLN. Isso pode incluir a seleção de dados de treinamento representativos e a avaliação de modelos quanto a viés em relação a grupos sub-representados.

‣ Privacidade e segurança: A privacidade e a segurança são importantes em PLN, especialmente quando se trata de dados pessoais ou sensíveis. É importante garantir que os modelos de PLN não exponham dados pessoais e sejam protegidos contra ataques de segurança.

‣ Transparência e explicabilidade: A transparência e a explicabilidade envolvem a capacidade de entender como os modelos de PLN tomam decisões. Isso pode incluir a documentação de como os modelos foram treinados e a divulgação de informações sobre os dados de treinamento e as métricas de avaliação usadas.

Um exemplo de consideração ética em PLN é a mitigação de viés em modelos de detecção de emoções. Modelos de detecção de emoções podem ser usados para analisar a emoção em dados de texto ou voz, mas se esses modelos tiverem viés em relação a certos grupos, isso pode levar a preconceitos e injustiças. Portanto, é importante garantir que esses modelos sejam treinados em conjuntos de dados representativos e que sejam avaliados quanto a viés em relação a grupos sub-representados

Considerações

Em resumo, a engenharia de prompt é uma área de PLN que se concentra na criação de prompts eficazes para modelos de PLN, com o objetivo de melhorar o desempenho e a eficiência desses modelos. Alguns dos fatores chave a serem considerados incluem o design de prompt, o fine-tuning de modelos pré-treinados, a avaliação de modelos de PLN e a ética e justiça em PLN.

A melhor maneira de aprender a engenharia de prompt é praticar e experimentar. Tente criar seus próprios prompts e avaliar o desempenho dos modelos em diferentes cenários. Isso ajudará você a entender melhor como a engenharia de prompt funciona na prática.