Casa do Codigo

"Quando o mundo estiver unido na busca do conhecimento, e não mais lutando por dinheiro e poder, então nossa sociedade poderá enfim evoluir a um novo nível."

Uma das abordagens mais antigas para a criação de IA é a chamada IA forte, que busca desenvolver sistemas que possuam uma inteligência equivalente ou superior à humana em todos os aspectos.

a maioria dos desenvolvimentos recentes em IA concentra-se na chamada IA fraca.

Os modelos de linguagem são uma aplicação fundamental do aprendizado de máquina, eles têm o poder de capacitar as máquinas a compreender e gerar textos de forma semelhante aos seres humanos

As Redes Neurais Recorrentes são projetadas para processar sequências de dados, em que a ordem e a relação entre os elementos da sequência são cruciais.

Imagine os Transformers como uma sala de reuniões onde todos os participantes podem se comunicar uns com os outros, ao mesmo tempo, sem que alguém precise esperar sua vez.

Um prompt, em termos de modelagem de linguagem, é uma instrução ou uma entrada fornecida para o modelo como ponto de partida para gerar uma resposta ou continuação coerente.

Neste tópico, exploraremos algumas estratégias que podem ser utilizadas para obter respostas mais precisas e aumentar a qualidade das interações com o assistente virtual.

Seja claro e específico: em vez de perguntar "Como faço uma refeição saborosa?", seja mais específico e pergunte: "Você pode me fornecer uma receita simples de lasanha de vegetais?". Essa especificidade ajudará o modelo a entender exatamente o que você está buscando e fornecer uma resposta mais precisa.

Especifique o formato da resposta: por exemplo, se você estiver interessado na população de uma determinada localidade, em vez de perguntar apenas "Qual é a população de Portugal?", você pode adicionar "Em números" ou "Em milhões de habitantes". Isso orientará o modelo a fornecer a resposta no formato desejado.

Divida perguntas complexas em partes menores: em vez de perguntar, por exemplo, "Quais são as melhores praias no Brasil e quais são as atividades disponíveis nelas?", você pode dividir a pergunta em duas partes: "Quais são as melhores praias no Brasil?" e "Quais são as atividades disponíveis nessas praias?". Dessa forma, você terá respostas mais precisas para cada aspecto da pergunta.

Solicite fontes ou referências: ao perguntar "Qual é a taxa de desemprego nos Estados Unidos?", você pode adicionar "Você pode fornecer a fonte dessa informação?". Isso incentivará o modelo a mencionar a fonte dos dados, o que pode aumentar a confiabilidade da resposta.

Verifique e valide informações: por exemplo, se o modelo fornecer uma resposta médica como "A automedicação é segura", é necessário verificar essa informação com fontes confiáveis, como sites médicos ou profissionais de saúde. Confie nas informações verificadas antes de tomar decisões importantes, como as relacionadas à saúde.

Forneça feedback construtivo: se você receber uma resposta imprecisa ou incoerente, forneça um feedback construtivo aos desenvolvedores. Por exemplo, você pode dizer: "A resposta fornecida pelo modelo não está correta. A população de Portugal é de cerca de 10 milhões de habitantes, e não 8 milhões." Ao fornecer esse tipo de feedback, você contribui para aprimorar a precisão das respostas geradas pelo modelo.

Além disso, existem certos verbos que podem ajudar a obter respostas mais precisas e úteis. Aqui estão alguns exemplos práticos desses verbos:

Especificar: peça para fornecer informações mais específicas e detalhadas sobre um determinado tópico. Por exemplo:
"Por favor, especifique as etapas para resolver um problema de matemática."
"Pode fornecer exemplos concretos para ilustrar o seu ponto de vista?"
Identificar: solicite que identifique algo específico com base em certas características. Por exemplo:

Pode fazer uma previsão sobre o futuro da inteligência artificial?"